检索结果-内蒙古大学图书馆

图书馆论坛 2023年第3期43卷 129-140页

作者：张薇薇朱玲南京信息工程大学管理工程学院

互联网医疗平台发布的付费健康知识是专业人员分享高质量知识经验、普通用户提升健康素养的重要途径。而产品描述是知识产品化过程的关键环节,影响用户知识付费行为。对健康知识产品描述的文本特征及其影响展开研究,有助于提高知识产品... 详细信息

互联网医疗平台发布的付费健康知识是专业人员分享高质量知识经验、普通用户提升健康素养的重要途径。而产品描述是知识产品化过程的关键环节,影响用户知识付费行为。对健康知识产品描述的文本特征及其影响展开研究,有助于提高知识产品质量和购买量。文章以“好大夫在线”付费阅读产品为例,采用内容分析法对网络采集并筛选后的样本记录从知识产品描述的标题、引言、主题等多个维度进行文本特征提取、编码和测量,并基于统计分析探索其对用户购买量的影响和作用。研究发现:健康知识标题语气对购买量没有显著影响;引言文本可读性与购买量之间呈现“M型”关系,引言呈现方式对购买量有显著影响,通常复合型比单一型具有更高购买量;健康知识主题对购买量没有显著影响,但与引言呈现方式的交互效应显著,引言部分保持适度可读性更能吸引用户购买,可读性值过低或者过高都会降低购买量,病例叙事更能激发用户的付费意愿。

关键词：知识付费健康知识产品描述购买量文本特征

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多域跨协议量子网络的域间密钥业务按需提供策略

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物理学报 2024年第17期73卷 33-45页

作者：陈越刘长杰郑伊佳曹原郭明轩朱佳莉周星宇郁小松赵永利王琴南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 北京邮电大学信息光子学与光通信全国重点实验室北京100876

现有的城域量子网络大多基于单一的量子密钥分发协议实现,将不同协议实现的城域量子网络进行互联是大规模量子网络的发展趋势,但其域间密钥业务提供仍存在成功率低、密钥供需不适配等问题.针对以上问题,本文面向多域跨协议量子网络提出... 详细信息

现有的城域量子网络大多基于单一的量子密钥分发协议实现,将不同协议实现的城域量子网络进行互联是大规模量子网络的发展趋势,但其域间密钥业务提供仍存在成功率低、密钥供需不适配等问题.针对以上问题,本文面向多域跨协议量子网络提出了两种域间密钥业务按需提供策略,分别是基于BB84(Bennett-Brassard-1984)旁路优先的按需提供策略和基于测量设备无关(measurement-device-independent,MDI)旁路优先的按需提供策略.同时,设计了内嵌两种策略的域间密钥业务按需提供算法.仿真结果表明,所提策略能够在双域和三域量子网络中高效完成域间密钥业务的按需提供.相比传统策略,两种按需提供策略可将多域量子网络的密钥供需均衡度提高1个数量级以上,MDI旁路优先策略在低密钥率需求下可将域间密钥业务请求成功率提升30%.此外,所提策略可在一定程度上降低域间密钥业务提供的成本,提高现实安全水平.

关键词：多域量子网络量子密钥分发跨协议密钥业务提供

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二维可饱和吸收体在固态激光器中的最新研究进展

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南京信息工程大学学报 2024年第5期16卷 697-709页

作者：崔志远常建华陶涛南京信息工程大学化学与材料学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

二维材料具有低损耗、超快载流子响应以及宽波段的非线性吸收等特性,并且其层状结构更适合与光电器件结合,在超快光子学和光电器件领域产生了一系列的创新应用.类石墨烯材料已成功在可见、近红外和中远红外波段产生超短脉冲激光.本文综... 详细信息

二维材料具有低损耗、超快载流子响应以及宽波段的非线性吸收等特性,并且其层状结构更适合与光电器件结合,在超快光子学和光电器件领域产生了一系列的创新应用.类石墨烯材料已成功在可见、近红外和中远红外波段产生超短脉冲激光.本文综述了基于二维材料的可饱和吸收体在固态激光器中实现调Q以及锁模操作的最新研究进展.首先,介绍了基于二维材料的可饱和吸收体制备方法、可饱和吸收体的吸收机理及非线性吸收特性的测量手段,并总结了基于二维可饱和吸收体的固态激光器在工作波长、输出功率、脉冲宽度等方面的性能,最后对二维材料在先进激光器领域的发展趋势进行了展望.

关键词：二维材料可饱和吸收体固态激光器调Q技术锁模技术

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基于改进BP神经网络和函数拟合的细胞生物学领域“睡美人”识别与典型应用探测

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情报学报 2023年第6期42卷 711-728页

作者：胡泽文金昕悦崔静静南京信息工程大学管理工程学院南京210044

海量科技文献中“睡美人”的充分挖掘与广泛利用,能够最大程度实现此类文献的科学价值,发挥其对科技发展的重大促进作用。本文设计和实现融合K值算法的BP(back propagation)神经网络模型,以及融合最小二乘法和迭代算法的一元二次函数拟... 详细信息

海量科技文献中“睡美人”的充分挖掘与广泛利用,能够最大程度实现此类文献的科学价值,发挥其对科技发展的重大促进作用。本文设计和实现融合K值算法的BP(back propagation)神经网络模型,以及融合最小二乘法和迭代算法的一元二次函数拟合识别模型,对细胞生物学领域401130篇论文中的“睡美人”进行识别检验,结果发现:①BP神经网络模型能明显改进“睡美人”识别的自动化程度和效果,不受引文期长短的影响,然而需要预先识别出“睡美人”进行识别模型训练;最小二乘法、迭代算法和切片算法的融入能够提升一元二次函数和基尼系数的识别效率。②一元二次函数拟合受引文期的影响较小,然而基尼系数受引文期的影响极大,较短引文期文献中识别出的“睡美人”数量是较长引文期文献中“睡美人”数量的15倍。③即使同一个领域,识别结果的方法差异也较为明显。K值算法、BP神经网络和一元二次函数的识别效果较优,然而识别数量较少,占总量比例不到0.09%。基尼系数方法受引文期影响,导致识别效果最差且识别数量最多,占比达到0.41%。④细胞生物学领域“睡美人”数量的年度分布较为稳定,保持在0.02%~0.17%。⑤“睡美人”识别结果能够广泛应用于不同价值文献的计量特征比较,领域研究热点主题的识别与推荐,以及潜在“精品”或高价值文献的识别与传播推荐。

关键词：细胞生物学睡美人 BP神经网络一元二次函数基尼系数典型应用研究热点文献计量

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基于多层BP神经网络的无参考视频质量客观评价

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自动化学报 2022年第2期48卷 594-607页

作者：姚军财申静黄陈蓉南京工程学院计算机工程学院南京211167 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

机器学习在视频质量评价(Video quality assessment,VQA)模型回归方面具有较大的优势,能够较大地提高构建模型的精度.基于此,设计了合理的多层BP神经网络,并以提取的失真视频的内容特征、编解码失真特征、传输失真特征及其视觉感知效应... 详细信息

机器学习在视频质量评价(Video quality assessment,VQA)模型回归方面具有较大的优势,能够较大地提高构建模型的精度.基于此,设计了合理的多层BP神经网络,并以提取的失真视频的内容特征、编解码失真特征、传输失真特征及其视觉感知效应特征参数为输入,通过构建的数据库中的样本对其进行训练学习,构建了一个无参考VQA模型.在模型构建中,首先采用图像的亮度和色度及其视觉感知、图像的灰度梯度期望值、图像的模糊程度、局部对比度、运动矢量及其视觉感知、场景切换特征、比特率、初始时延、单次中断时延、中断频率和中断平均时长共11个特征,来描述影响视频质量的4个主要方面,并对建立的两个视频数据库中的大量视频样本,提取其特征参数;再以该特征参数作为输入,对设计的多层BP神经网络进行训练,从而构建VQA模型;最后,对所提模型进行测试,同时与14种现有的VQA模型进行对比分析,研究其精度、复杂性和泛化性能.实验结果表明:所提模型的精度明显高于其14种现有模型的精度,其最低高出幅度为4.34%;且优于该14种模型的泛化性能,同时复杂性处于该15种模型中的中间水平.综合分析所提模型的精度、泛化性能和复杂性表明,所提模型是一种较好的基于机器学习的VQA模型.

关键词：视频质量评价神经网络时延视频内容

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模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3802-3805页

作者：胡彩平何成遇孔丽微朱优优武斌周浩祥孙俊金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 浙江大学台州研究院浙江台州317700 滁州职业技术学院信息工程学院安徽滁州239000

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了... 详细信息

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再通过模糊线性判别QR分析进行提取,使得光谱数据的维数降低到3维。利用K近邻算法对茶叶样本进行分类,实现对茶叶品种的准确分类。最后进行三种算法分析结果的比较,分别是主成分分析结合K近邻算法、主成分分析和线性判别分析结合K近邻算法、主成分分析和模糊线性判别QR分析结合K近邻算法。在权重指数m=2,K=1条件下,最后的分类准确率分别为83.89%, 87.78%和98.33%。实验结果显示:模糊线性判别QR分析可以实现茶叶近红外光谱的准确鉴别分析,其展现出来的效果比主成分分析和线性判别分析表现的效果更好。

关键词：模糊线性判别分析主成分分析近红外光谱 K近邻算法

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基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法

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计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1321-1328页

作者：孟玉飞翟江涛刘光杰南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

为进一步提升Tor(the onion router)网络流关联技术的准确率,减少时空开销以及增强容错性,提出一种基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法。提取Tor网络流量的包间隔与包大小作为原始流量特征,利用孪生神经网络对特征进行关联性分析。通... 详细信息

为进一步提升Tor(the onion router)网络流关联技术的准确率,减少时空开销以及增强容错性,提出一种基于孪生神经网络的Tor网络流关联方法。提取Tor网络流量的包间隔与包大小作为原始流量特征,利用孪生神经网络对特征进行关联性分析。通过孪生神经网络提取入口流与出口流的特征向量并进行相似度计算,根据阈值选择函数选择关联阈值判断流量是否关联。实验结果表明,所提方法关联准确率达到96.21%,误报率仅为0.1%,较现有方法准确率提升2.05%,误报率显著降低,进一步降低了关联成本。

关键词：匿名通信洋葱路由流关联分析孪生网络深度学习卷积神经网络门控循环神经网络

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四旋翼飞行器预定时间自适应轨迹跟踪控制

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控制理论与应用 2025年第3期42卷 601-608页

作者：朱官超崔国增马倩李泽苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对具有外部扰动和动态不确定性的四旋翼飞行器,本文提出了基于指令滤波反步法的预定时间自适应轨迹跟踪控制方案.通过引入指令滤波和构建非光滑误差补偿机制,有效地解决了“复杂性爆炸”的问题,并且在预定的时间内移除了滤波误差对系... 详细信息

针对具有外部扰动和动态不确定性的四旋翼飞行器,本文提出了基于指令滤波反步法的预定时间自适应轨迹跟踪控制方案.通过引入指令滤波和构建非光滑误差补偿机制,有效地解决了“复杂性爆炸”的问题,并且在预定的时间内移除了滤波误差对系统性能的影响.所提出的预定时间自适应轨迹跟踪控制方案保证了闭环系统实际预定时间稳定,且闭环信号是预定时间有界的.通过调整控制参数,可以使得位置和姿态跟踪误差在预定的时间内收敛到原点附近的邻域内.最后,通过仿真算例验证了所提出的预定时间控制算法的有效性和优越性.

关键词：四旋翼飞行器预定时间控制指令滤波反步法

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气象灾害应急响应中的预案驱动机制构建

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灾害学 2025年

作者：曾明仇宏叶南京信息工程大学法学与公共管理学院南京信息工程大学管理工程学院

科层体系驱动式应急响应是我国现有气象灾害乃至大多数突发事件下应急响应中的主要模式。该文以河南郑州“7.20”特大暴雨事件作案例研究，分析了科层体系驱动式应急响应模式的优势与不足，同时构建预案驱动应急响应机制作为对其的改进... 详细信息

科层体系驱动式应急响应是我国现有气象灾害乃至大多数突发事件下应急响应中的主要模式。该文以河南郑州“7.20”特大暴雨事件作案例研究，分析了科层体系驱动式应急响应模式的优势与不足，同时构建预案驱动应急响应机制作为对其的改进和补充。新机制的内容是气象预警和应急响应联动，即预警之后预警范围内的所有相关主体直接根据预案自行启动应急响应，同时在预警失误之后增设响应调整机制来修正不合理的响应措施。与科层体系驱动式应急响应模式相比，这一机制应急响应的效率更高、响应主体的风险分散，增强群众响应主动性，减轻了政府的应急响应责任同时避免了大规模的动员与资源浪费。

关键词：气象灾害应急响应科层驱动预案驱动

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一种基于eXpose和BiLSTM的DGA域名检测方法

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东北师大学报（自然科学版） 2024年第3期56卷 53-61页

作者：荚东升翟江涛周桥孙浩翔南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对子域名冲突给当前DGA检测算法带来精度降低的问题,本文首先研究了域名长度分布与冲突发生的概率关系,并提出了针对不同长度下域名冲突的解决方法.在模型方面,针对DGA域名检测,提出了一种基于改进eXpose和融合多头自注意力的BiLSTM方... 详细信息

针对子域名冲突给当前DGA检测算法带来精度降低的问题,本文首先研究了域名长度分布与冲突发生的概率关系,并提出了针对不同长度下域名冲突的解决方法.在模型方面,针对DGA域名检测,提出了一种基于改进eXpose和融合多头自注意力的BiLSTM方法.所提方法融合了改进的eXpose卷积网络和带有多头注意力的BiLSTM网络,在原有eXpose模型的基础上引入深度分支,使得模型在特征提取的尺度上更加全面,同时可通过BiLSTM模型提取域名序列双向的上下文信息.公开数据集上的对比实验验证了本文对超短子域名提取完整域名方法的有效性,在准确率和其他评价指标上较现有方法均得到有效提升.

关键词：域名冲突超短子域名卷积神经网络 BiLSTM 多头注意力机制

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