检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2023年第10期40卷 2881-2888,2895页

作者：潘雪玲李国和郑艺峰中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院北京102249 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000

深度学习以数据为驱动,被广泛应用于各个领域,但由于数据隐私、标记昂贵等导致样本少、数据不完备性等问题,同时小样本难于准确地表示数据分布,使得分类模型误差较大,且泛化能力差。为此,小样本学习被提出,旨在利用较少目标数据训练模... 详细信息

深度学习以数据为驱动,被广泛应用于各个领域,但由于数据隐私、标记昂贵等导致样本少、数据不完备性等问题,同时小样本难于准确地表示数据分布,使得分类模型误差较大,且泛化能力差。为此,小样本学习被提出,旨在利用较少目标数据训练模型快速学习的能力。系统梳理了近几年来小样本学习领域的相关工作,主要整理和总结了基于数据增强、基于元学习和基于转导图小样本学习方法的研究进展。首先,从基于监督增强和基于无监督增强阐述数据增强的主要特点。其次,从基于度量学习和基于参数优化两方面对基于元学习的方法进行分析。接着,详细总结转导图小样本学习方法,介绍常用的小样本数据集,并通过实验阐述分析具有代表性的小样本学习模型。最后总结现有方法的局限性,并对小样本学习的未来研究方向进行展望。

关键词：小样本学习数据增强元学习度量学习转导图小样本学习

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基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型

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计算机工程 2025年第5期51卷 143-153页

作者：马月坤马铭佑华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

部分文本中隐喻本体与喻体位置相距较远,导致模型学习文本语境信息的难度增大,以及所提取的特征中重要信息不明显。为此,提出一种基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型。首先,设计了局部特征提取模块(LFEM),通过对不同范围以及更... 详细信息

部分文本中隐喻本体与喻体位置相距较远,导致模型学习文本语境信息的难度增大,以及所提取的特征中重要信息不明显。为此,提出一种基于全局与局部特征加权融合的隐喻识别模型。首先,设计了局部特征提取模块(LFEM),通过对不同范围以及更大感受野下文本局部特征的关注来达到学习词语周围不同距离语境信息的目的;其次,使用双向长短时记忆(BiLSTM)与多头注意力构成全局特征提取模块(GFEM),学习宏观句子级语义信息;最后,设计了特征加权融合模块(FWFM),对提取得到的2种特征进行自适应动态融合,以较少的噪声获得鲁棒性更强且重要信息更为集中的特征。实验结果表明,相比RoBERTa+Transformer+GCN模型,所提模型在VUA ALLPOS、TOEFL ALLPOS以及CCL 3个数据集上的F1值分别提升了1.1、1.2和3.2百分点,所提模型具有更高的隐喻识别精度。

关键词：隐喻识别全局特征局部特征特征加权注意力机制双向长短时记忆

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基于BiLSTM-GRU融合网络的稻虾养殖溶解氧含量预测

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农业机械学报 2023年第10期54卷 364-370页

作者：石庆兰束金阳李道亮黄凯欣查海涅中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部智慧养殖重点实验室北京100083 国家数字渔业创新中心北京100083 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100083 安庆师范大学计算机与信息学院安庆246052

在稻虾养殖模式中溶解氧含量(浓度)是养殖水体的重要指标之一,其直接影响小龙虾的摄食量和新陈代谢,因此在养殖过程中精准预测溶解氧含量至关重要。针对稻虾养殖中溶解氧含量变化复杂,难以快速准确预测的问题,提出了BiLSTM-GRU融合神经... 详细信息

在稻虾养殖模式中溶解氧含量(浓度)是养殖水体的重要指标之一,其直接影响小龙虾的摄食量和新陈代谢,因此在养殖过程中精准预测溶解氧含量至关重要。针对稻虾养殖中溶解氧含量变化复杂,难以快速准确预测的问题,提出了BiLSTM-GRU融合神经网络预测模型。为了保证精准预测,首先对传感器进行了清洗校准,并根据偏移量对历史数据进行了修正。在此基础上构建了基于BiLSTM和GRU的融合神经网络训练模型,BiLSTM提取更多特征因子,GRU实现快速预测,快速准确预测溶解氧含量变化。为了使监测预测性能更优,对不同采样周期下的资源损耗及预测模型性能进行综合对比分析,确定了传感器数据最优采样周期为30 min。进一步与LSTM、GRU、BiLSTM以及BiGRU模型对比,表明本文提出的BiLSTM-GRU融合神经网络模型的预测效果更好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.2759 mg/L、0.6160 mg/L和0.9547,比传统的LSTM神经网络模型分别高25.14%、13.25%和2.22%。

关键词：稻虾共作溶解氧预测模型融合循环神经网络

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三维颌面对称参考平面智能构建的深度学习算法

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北京大学学报(医学版) 2025年第1期57卷 113-120页

作者：朱玉佳沈华温奥楠高梓翔秦庆钊单珅瑶李文博傅湘玲赵一姣王勇北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心北京100081 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京大学医学部医学技术研究院北京100191

目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数... 详细信息

目的:建立一种可实现三维颌面点云数据智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,基于颌面动态图结构的配准网络(maxillofacial dynamic graph registration network,MDGR-Net)模型,实现三维颌面对称参考平面的自动化构建,以期为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法:收集2018年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医院无显著颌面畸形临床患者400例,通过数据增强的方式获得2000例三维颌面数据用于MDGR-Net算法训练与测试,其中训练集1600例、验证集200例、内部测试集200例,MDGR-Net模型包含构造本体与镜像点云(X和Y)中关键点的特征向量,基于特征向量获取点云X和Y中关键点的对应关系,以及通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)计算旋转和平移矩阵R,t。基于MDGR-Net模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法获得MDGR-Net关联法对称参考平面。基于决定系数(coefficient of determination,R 2)指标对内部测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,并对200例内部测试集与40例外部测试集临床数据,基于MDGR-Net关联法与“真值”迭代最近点(iterative closest point,ICP)关联法构建的三维颌面对称参考平面进行角度误差评价。结果:基于200例内部测试集三维颌面数据测试MDGR-Net旋转矩阵R 2为0.91,平移矩阵R^(2)为0.98。在内部与外部测试集上,角度误差平均值分别为0.84°±0.55°、0.58°±0.43°,临床构建40例三维颌面对称参考平面仅需3 s,在正畸骨性Ⅲ类、高角、安氏Ⅲ类错牙合畸形受试者表现最佳。结论:基于点云智能配准的MDGR-Net关联法为口腔临床三维颌面对称参考平面构建提供了新的解决方案,可显著提升诊疗效率和效果,降低专家依赖性。

关键词：颌面部对称参考平面成像,三维深度学习算法

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即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨缺损

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北京大学学报(医学版) 2025年第1期57卷 78-84页

作者：康一帆葛严军吕晓鸣谢尚单小峰蔡志刚北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔材料重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院修复科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔材料重点实验室北京100081

目的:总结使用即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨的临床效果,探讨本方法的可行性及适应证。方法:回顾2020年6月至2023年8月于北京大学口腔医院行即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨的患者10例,患者术前... 详细信息

目的:总结使用即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨的临床效果,探讨本方法的可行性及适应证。方法:回顾2020年6月至2023年8月于北京大学口腔医院行即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨的患者10例,患者术前活检病理均确诊为良性肿瘤。通过三维色谱分析评价术后下颌骨重建的精确度,通过测量颈部平台偏差、根尖偏差、颈部平台深度偏差、角度偏差评价术后种植体植入的精确度,通过计算种植体累积生存率及测量术后颈部骨吸收情况评价远期效果。结果:10例患者共植入38枚种植体,中位随访时间为23.5个月,在随访期内均未出现伤口感染、钛板暴露、钛板折断、种植体松动、种植体折断、基台折断以及义齿折断等术后并发症。术后下颌骨表面偏差≤1 mm的区域占67.82%±10.16%,≤2 mm的区域占82.14%±6.58%,≤3 mm的区域占90.61%±4.62%;平均最大表面偏差为(6.10±0.89)mm,整体平均表面偏差为(1.14±0.31)mm;术后种植体颈部平台偏差为(2.02±0.58)mm,根尖偏差为(2.25±0.66)mm,颈部平台深度偏差为(1.26±0.51)mm,轴向角度偏差为1.84°±1.10°。随访期内有1例患者出现种植体周围炎,4例患者出现种植体周围黏膜炎,种植体存留率为100%,种植体的累积生存率为97.37%,种植体颈部平均骨吸收为0.94 mm。结论:使用即刻种植体支持式义齿修复的血管化髂骨瓣重建下颌骨在临床实践中切实可行,但仍需要更大样本量的临床研究和更长期的术后随访。

关键词：下颌骨重建术髂骨瓣植入物支持义齿种植即刻修复治疗结果

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紧安全的环签名构造

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信息安全学报 2022年第3期7卷 33-42页

作者：邱添唐国锋林东岱中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190

对于一个密码方案而言,如何在安全证明中降低归约损失、实现紧归约是一个重要的问题。因为一般来说归约损失越大,就需要更大的参数来保证方案的理论安全强度,而在部署一个紧安全的密码方案的时候,则不需要牺牲效率来弥补归约损失。在这... 详细信息

对于一个密码方案而言,如何在安全证明中降低归约损失、实现紧归约是一个重要的问题。因为一般来说归约损失越大,就需要更大的参数来保证方案的理论安全强度,而在部署一个紧安全的密码方案的时候,则不需要牺牲效率来弥补归约损失。在这篇文章中,我们关注紧安全的环签名构造。环签名在2001年由Rivest等人首次提出,它允许用户在隐藏自己身份的同时进行签名,任何人都不能破坏环签名的匿名性,同时敌手不能冒充任意一个环成员生成相应的有效签名。虽然目前已有多种环签名的构造方案,但证明过程中的归约损失是高效实现的一大阻碍。在本文中,我们基于DDH假设在随机预言机模型下提出了一种环签名方案,其中安全证明的归约损失仅为常数,因此称为紧安全的环签名构造。在构造中,我们令每个用户的公钥由两个子公钥构成,用户私钥为其中一个子公钥对应的子私钥,再基于Goh与Jarecki提出的紧安全的EDL签名方案,我们利用标准的CDS变换构造了一个1/N-DDH非交互零知识证明系统,从而证明用户拥有有效的私钥,得到相应的环签名方案。得益于这种特殊的构造,在安全证明中我们不必使用分叉引理,也不必猜测敌手的目标公钥,从而实现了紧安全归约。此外,我们的方案可以用来构造附加其他性质的环签名方案,如可链接环签名,同时对于其他匿名签名方案的紧安全设计也具有启发意义。

关键词：环签名可证明安全紧安全归约 DDH假设

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基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统

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计算机应用 2023年第5期43卷 1518-1526页

作者：曹萌余孙婕曾辉史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密... 详细信息

针对当前医疗数据共享时访问控制粒度过粗、共享灵活性低、集中式医疗数据共享平台存在数据泄露的安全隐患等问题,提出一种基于区块链的医疗数据分级访问控制与共享系统。首先,对医疗数据按照敏感度分级,并提出了密文策略属性基分级加密(CP-ABHE)算法,实现对不同敏感度医疗数据的访问控制。该算法使用合并访问控制树和结合对称加密方法提升密文策略属性基加密(CP-ABE)算法的性能,并使用多授权中心解决密钥托管问题。然后,采用基于许可区块链的医疗数据共享模式解决集中式共享平台存在的中心化信任问题。安全性分析结果表明,所提系统在数据共享过程中保证了数据的安全性,可以抵御用户合谋攻击和权威合谋攻击。实验结果表明,CPABHE算法拥有比CP-ABE算法更低的计算开销,所提系统的最大平均时延为7.8 s,最高吞吐量为每秒处理236个事务,符合预期性能要求。

关键词：医疗大数据区块链访问控制数据共享智能合约基于属性的访问控制

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基于深度学习点云配准的三维颜面正中矢状面构建算法研究

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中华口腔医学杂志 2023年第11期58卷 1178-1183页

作者：朱玉佳刘真光温奥楠高梓翔秦庆钊傅湘玲王勇陈晋鹏赵一姣北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心、口腔修复教研室、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京邮电大学计算机学院、北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型,建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建,为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京... 详细信息

目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型,建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建,为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院修复科、正颌外科和口腔正畸科的无明显颜面畸形的牙体缺损或缺失或错畸形患者的三维颜面数据。通过数据增强(平移和旋转)的方式获得1200例三维颜面数据,分为训练集(800例)、验证集(200例)、测试集(200例),用于DGRNet模型训练与测试。DGRNet模型包含构造本体与镜像点云中关键点的特征向量、基于特征向量获取本体和镜像点云中关键点的对应关系,并通过奇异值分解计算旋转矩阵和平移矩阵。基于DGRNet模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析算法获得DGRNet模型正中矢状面。基于决定系数R 2指标对测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,以迭代最近点(ICP)算法构建的三维颜面正中矢状面作为真值。选择上述200例临床患者中的50例数据,对DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面进行角度误差评价。结果基于200例三维颜面数据测试DGRNet模型旋转矩阵R 2为0.90,平移矩阵R 2为0.94。构建50例三维颜面数据正中矢状面共用时3 s,DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面角度误差为1.05°±0.56°,最小误差为0.13°,1.50°以内的准确率为78%(39/50),2.00°以内的准确率为90%(45/50)。结论本项研究提出的基于三维点云智能配准的DGRNet模型可构建三维颜面正中矢状面,并在一定程度上提升诊疗效率和效果。

关键词：人工智能口腔医学图像处理,计算机辅助面部深度学习正中矢状面

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用于半监督分类的二阶近似谱图卷积模型

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自动化学报 2021年第5期47卷 1067-1076页

作者：公沛良艾丽华北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

近年来,基于局部一阶近似的谱图卷积方法在半监督节点分类任务上取得了明显优势,但是在每次更新节点特征表示时,只利用了一阶邻居节点信息而忽视了非直接邻居节点信息.为此,本文结合切比雪夫截断展开式及标准化的拉普拉斯矩阵,通过推导... 详细信息

近年来,基于局部一阶近似的谱图卷积方法在半监督节点分类任务上取得了明显优势,但是在每次更新节点特征表示时,只利用了一阶邻居节点信息而忽视了非直接邻居节点信息.为此,本文结合切比雪夫截断展开式及标准化的拉普拉斯矩阵,通过推导及简化二阶近似谱图卷积模块,提出了一种融合丰富局部结构信息的改进图卷积模型,进一步提高了节点分类性能.大量的实验结果表明,本文提出的方法在不同数据集上的表现均优于现有的流行方法,验证了模型的有效性.

关键词：图理论谱图卷积半监督学习节点分类关系数据

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基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法

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工程科学学报 2021年第9期43卷 1197-1205页

作者：张桃红范素丽郭徐徐李倩倩北京科技大学计算机通信与工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法.将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医... 详细信息

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法.将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型.模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况.该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间.在两个数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性.

关键词：图像分类卷积神经网络特征融合医疗诊断深度学习

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