检索结果-内蒙古大学图书馆

基于复杂网络与PCA降维和K-Means聚类探讨治疗COVID-19组方配伍特点

南京中医药大学学报 2020年第6期36卷 897-901页

作者：倪瑛张一鸣范欣生周丽萍沈俊东王崇骏南京中医药大学中医学院·中西医结合学院江苏省方剂研究重点实验室方剂高技术研究重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用... 详细信息

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用关联规则、药物复杂网络关系和基于主成分分析(PCA)降维和K-Means算法进行药物聚类,分析组方核心药物和配伍规律。结果纳入治疗方剂共639首,共涉及单味中药237味。频繁项集结果显示支持度较高的药物有甘草、杏仁、麻黄、石膏、黄芩、半夏、藿香、茯苓、陈皮、苍术、厚朴、连翘等,主要为宣降肺气药、清肺解毒药、芳香化湿药等,并形成支持度较高的药对、药组如麻黄、杏仁、石膏、黄芩配伍,茯苓、半夏、藿香、陈皮配伍等;频繁且相关结果显示,有些药对支持度不高但关联紧密,如附子、山茱萸、人参,草果、槟榔等组成的药对;复杂网络结果显示以麻黄、杏仁、石膏、甘草、黄芩为核心,与厚朴、苍术、草果、槟榔、茯苓、连翘、半夏、藿香、陈皮等形成紧密关系;聚类分析获得6类药物社团,具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征。结论结合不同的数据挖掘方法可以从不同层面反映COVID-19用药与配伍特点,为中医药治疗疫病提供资料及依据。

关键词： PCA降维 K-Means算法 COVID-19 配伍规律组方用药

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一种图文法制导的软件体系结构开发环境Artemis-GADE

一种图文法制导的软件体系结构开发环境Artemis-GADE

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2008全国软件与应用学术会议(NASAC'08)

作者：邢阳谢德平马晓星曹春吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京 210093 南京大学计算机软件研究所江苏南京 210093

图形化、集成化的软件体系结构开发环境对于推动软件体系结构相关技术的研究和应用具有重要的意义。本文提出了一种基于图文法的可视化编辑环境生成机制。对于给定的软件体系结构风格的图文法描述,可以自动生成相应的图文法制导的体系... 详细信息

图形化、集成化的软件体系结构开发环境对于推动软件体系结构相关技术的研究和应用具有重要的意义。本文提出了一种基于图文法的可视化编辑环境生成机制。对于给定的软件体系结构风格的图文法描述,可以自动生成相应的图文法制导的体系结构编辑工具。与常见的基于Meta-Model的开发环境相比,这种图文法制导的开发方式更多地利用了相应软件体系结构风格的内在语义,从而提高了环境的易用性和可靠性。还设计和实现了一个原型系统Artemis-GADE,初步验证了上述途径的可行性。

关键词：软件体系结构属性图文法语法制导开发环境

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一种基于动态语境组装的分布式构件框架的设计与实现

一种基于动态语境组装的分布式构件框架的设计与实现

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2008全国软件与应用学术会议(NASAC'08)

作者：谢德平邢阳马晓星曹春吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京 210093 南京大学计算机软件研究所江苏南京 210093

基于语境的构件组装技术是当前主流构件框架的一项核心技术,它使得开发者可以高度抽象地声明事务、安全等构件间的协同需求。而由构件框架自动实现这些功能,从而大大简化了企业级应用系统的开发。但当前已有的主流构件框架难以完全适应I... 详细信息

基于语境的构件组装技术是当前主流构件框架的一项核心技术,它使得开发者可以高度抽象地声明事务、安全等构件间的协同需求。而由构件框架自动实现这些功能,从而大大简化了企业级应用系统的开发。但当前已有的主流构件框架难以完全适应Internet计算环境开放、动态、难控的特点.其原因主要在于对构件之间协同逻辑的显式表达及其动态演化的支持不足。为此,提出一种新的分布式构件框架ACF,在传统的以共享协同信息为主的语境机制基础上,引入了共事协同对象的动态语境机制,直接支持基于运行时软件体系结构的协同逻辑的表达和动态演化。该构件框架已在集成开发环境Artemis Studio中得到初步实现和应用。

关键词：分布式构件动态演化协同需求协同逻辑集成开发

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基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究

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计算机科学 2023年第2期50卷 300-309页

作者：李炜卓卢冰洁杨骏铭那崇宁南京邮电大学现代邮政学院南京210003 之江实验室金融科技研究中心杭州311100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法... 详细信息

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未触发专家系统欺诈规则而被机器学习方法检测为“欺诈”的案件无法被解释的问题,文中提出了基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析方法。该方法首先定义了车险欺诈溯因分析任务,然后采用网络表示学习对已触发专家系统中欺诈规则的案件进行案件-规则因子网络的建模,学习欺诈规则中因子的分布式向量表示。为了更好地度量“欺诈”案件与专家系统中因子未全部触发规则之间的相似度,该方法基于溯因缺省原理,设计了一种规则因子的加权拼接策略来缓解训练数据不足的问题。实验结果表明,所提方法相较于已有方法在车险欺诈溯因预测任务的3项指标中均能取得更好的效果。

关键词：汽车保险欺诈网络表示学习溯因推理专家系统可解释性

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基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法

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计算机工程与应用 2019年第24期55卷 84-90页

作者：王雨琪刘博文林果园中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了应对钓鱼网站的检测逃避策略,提出一种基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法。通过分析钓鱼网站和合法网站的URL在不同检测域上的差异,定义基元和敏感度来描述其语言特征。先根据基元对主级域名进行相似性检测,当相似性低于预先设定... 详细信息

为了应对钓鱼网站的检测逃避策略,提出一种基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法。通过分析钓鱼网站和合法网站的URL在不同检测域上的差异,定义基元和敏感度来描述其语言特征。先根据基元对主级域名进行相似性检测,当相似性低于预先设定的阈值时,选取有效的子域名特征,利用随机森林算法对子域名的语言特征进行学习和检测。实验结果表明,该算法的准确率达95.6%,系统运行时间相对较小,平均识别时间小于1 s。

关键词：钓鱼网站统一资源定位符(URL) 语言特征基元敏感度

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云虚拟机异常检测场景下改进的LOF算法

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计算机工程与应用 2020年第23期56卷 80-86页

作者：贺寰烨林果园顾浩方梦华中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教务部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,将云虚拟机在密度空间中的性质融合至LOF算法之中,提出对云虚拟机的判断规则,以达到优化对正常云虚拟机的检测过程,提高检测效率。实验结果表明,所提出的算法对云服务负载不均造成的云虚拟机异常有着良好的检测效率,并且时间花费较少。

关键词：云服务云虚拟机异常检测局部离群点检测

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面向RFID动态帧时隙ALOHA协议的帧长优化

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计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1227-1236页

作者：何金栋卜艳玲石聪聪谢磊国网福建省电力有限公司电力科学研究院福州350007 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 全球能源互联网研究院有限公司信息网络安全实验室南京210023

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理。其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管... 详细信息

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理。其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景。为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突。针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPCC1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-learning)。通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长。仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量。

关键词：射频识别(RFID) 动态帧时隙ALOHA 帧长优化马尔可夫决策过程(MDP) Q-learning

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基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计

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计算机应用与软件 2008年第11期25卷 140-142,193页

作者：王宏潘金贵南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 昌吉学院计算机应用研究所新疆昌吉831100

针对线性预测方法提取语音信号共振峰频率的不足,提出了一种基于共振峰增强的共振峰频率估计算法,从而在不增加运算量的情况下使共振峰频率的提取更加准确。实验结果表明,该算法在5kHz内提取前五个共振峰的性能都很好。

关键词：语音信号共振峰增强线性预测

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基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

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信息网络安全 2022年第10期22卷 31-38页

作者：刘家银李馥娟马卓夏玲玲江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京210031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像... 详细信息

恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet网络提取特征,避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征,进而训练分类模型。实验结果表明,该方法有效提高了恶意代码分类性能。

关键词：恶意代码分类空间金字塔多尺度卷积神经网络

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基于全序划分结构的开放逻辑

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中国科学（E辑） 1998年第6期28卷 542-549页

作者：张东摩李未南京航空航天大学计算机科学研究所南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 北京航空航天大学计算机系

利用全序划分结构刻画开放逻辑中知识集的可信程度 ,通过重新定义重构概念 ,解决重构操作的唯一性问题 .基于新定义的重构运算 ,证明了只要认知者对新知识不总是采取极端的怀疑态度 ,且信度改变遵循最小改变策略 ,则其认识进程均可收敛。

关键词：开放逻辑重构认识进程知识库全序划分结构

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