检索结果-内蒙古大学图书馆

南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第1期43卷 86-95页

作者：李鼎文张迎周南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为了在给定的数据库及特定的使用场景下选取性能更高的数据库指纹,同时完善数据库指纹理论体系,对数据库指纹综合评价进行研究具有强烈的现实意义。针对数据库使用场景,结合传统数字指纹的性能评价指标,建立数据库指纹层次评价指标体系... 详细信息

为了在给定的数据库及特定的使用场景下选取性能更高的数据库指纹,同时完善数据库指纹理论体系,对数据库指纹综合评价进行研究具有强烈的现实意义。针对数据库使用场景,结合传统数字指纹的性能评价指标,建立数据库指纹层次评价指标体系,并提出指标量化和评测数据预处理的解决方案。指标体系在全面、客观地描述数据库指纹综合性能的同时,清晰、准确地反映了指标间的逻辑关系。提出基于集成分类的数据库指纹综合评价算法,利用传统评价算法直接获取评价结果,并提出一种基于轮廓系数和K均值聚类的分级算法,解决不同评价算法间评价结果量纲不一致的问题。利用分级评价结果和分类算法构建集成分类器,实现对数据库指纹的精确分级综合评价。实验结果表明,基于集成分类的评价算法模型较同类分类器具有更好的准确度和泛化能力,能够有效地指导决策者选取性能更优的数据库指纹。

关键词：数字指纹综合评价集成分类

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基于Bi-GRU和外部注意网络的会话推荐模型

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2023年第5期43卷 92-101页

作者：张海桃祁正华谭小辉何菲菲南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

基于会话的推荐系统(SRS)可以根据匿名用户的历史行为序列预测用户的下一个动作。现有推荐模型大都会忽略当前会话与其他会话的潜在相关性,不能捕捉用户的主要意图。为解决该问题,提出一种基于Bi-GRU和外部注意网络的会话推荐模型(SR-BG... 详细信息

基于会话的推荐系统(SRS)可以根据匿名用户的历史行为序列预测用户的下一个动作。现有推荐模型大都会忽略当前会话与其他会话的潜在相关性,不能捕捉用户的主要意图。为解决该问题,提出一种基于Bi-GRU和外部注意网络的会话推荐模型(SR-BGEAN)。该模型首次将外部注意机制引入会话推荐任务中,并结合Bi-GRU进行建模,同时捕获会话内物品双向顺序信息和会话样本间全局信息,形成最终的兴趣表示。在Diginetica和Yoochoose数据集上的实验结果表明,相对最优的基线模型,SR-BGEAN模型在推荐的前20个项目中的命中率更高,可达到71.50%。

关键词：会话推荐外部注意力机制 Bi-GRU 多头注意机制

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基于隐马尔科夫模型的滑动窗口投票策略的QRS波群形态识别

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计算机工程与科学 2024年第2期46卷 272-281页

作者：宋鑫海韩京宇郎杭毛毅南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

QRS波群形态识别是心电异常检测的关键环节,是疾病诊断的主要依据。目前的QRS波群形态识别方法存在识别出的形态较少、对参数敏感等问题。为此,提出一种基于隐马尔科夫的滑动窗口投票策略SWVHMM自动识别QRS波群形态。首先,将每个QRS波... 详细信息

QRS波群形态识别是心电异常检测的关键环节,是疾病诊断的主要依据。目前的QRS波群形态识别方法存在识别出的形态较少、对参数敏感等问题。为此,提出一种基于隐马尔科夫的滑动窗口投票策略SWVHMM自动识别QRS波群形态。首先,将每个QRS波群划分成4个波段,对各波段设置滑动窗口提取样本;其次,将各波段波形作为状态,窗口样本聚类后的类簇中心作为观测,构建状态转移受限的隐马尔科夫模型;最后,对待预测波群的各波段窗口组合结果进行投票,识别最可能的波群形态。在专业医生标注的真实数据集上,与现存方法比较,SWVHMM F1值分别提高了5.97%,5.49%和2.27%。这表明SWVHMM不仅能识别多种QRS波群形态,而且准确度更高。

关键词： QRS波群心电异常隐马尔科夫波段聚类

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基于Bi‑LSTM和时序注意力的异常心音检测

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 12-20页

作者：卢官明蔡亚宁卢峻禾戚继荣王洋赵宇航南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京医科大学附属儿童医院心胸外科江苏南京210008

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧... 详细信息

异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧处理,使用平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)和短时过零率(Short⁃Time Zero⁃Crossing Rate,STZCR)提取每帧心音信号的初始特征;然后将它们拼接后作为Bi⁃LSTM的输入,并引入时序注意力机制,挖掘特征的长期依赖关系,提取心音信号的上下文时域特征;最后通过Softmax分类器,实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016提供的心音公共数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,其准确度、灵敏度、特异性、精度和F1评分分别为0.9579、0.9364、0.9642、0.8838和0.9093,优于已有的其他算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,在心血管疾病的临床辅助诊断中具有潜在的应用前景。

关键词：心音分类平均幅度差函数短时过零率双向长短时记忆网络时序注意力机制

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神经网络增强的成对双线性因子分解机

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计算机工程与科学 2024年第9期46卷 1648-1659页

作者：周祺周宁宁南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

基于神经网络增强的因子分解机模型因可以捕捉更多高阶特征的交互,使预测结果愈加精准而成为了当前推荐算法的研究热点。针对现有模型在对用户与物品交互特征进行建模时,并没有综合考虑高阶交互特征和原始低阶特征的问题,同时为了提高... 详细信息

基于神经网络增强的因子分解机模型因可以捕捉更多高阶特征的交互,使预测结果愈加精准而成为了当前推荐算法的研究热点。针对现有模型在对用户与物品交互特征进行建模时,并没有综合考虑高阶交互特征和原始低阶特征的问题,同时为了提高模型对用户偏好的建模能力,采用深度神经网络,并且结合成对学习提出了新的深度神经网络增强的成对双线性因子分解机模型DeepPRBFM。该模型采用一对分别包含正样本和负样本输入的双线性结构,利用多层ResNet保留低阶特征,利用DNN增强高阶特征的交互,并采用了基于Pairwise Ranking的损失函数。此外,双线性结构中,通过增加负样本的比例,不仅能大大减缓推荐系统的冷启动问题,而且还能提升模型的预测效果。在2个真实数据集上的实验结果表明,所提出的模型获得了更高的推荐准确率,在HR和NDCG等客观指标上都优于其他对比模型。

关键词：隐式反馈成对学习因子分解机神经网络冷启动

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区块链交易隐私保护技术研究进展

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 30-43页

作者：孙国梓万明发王钰韩瑞袁腾南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学数据安全合规应用技术研究所江苏南京210023

区块链作为一种去中心化、分布式存储的对等网络技术,近年来在各种互联网交互技术中得以应用。但区块链上存在的隐私保障缺陷限制其发展,并造成一定的风险。首先对区块链按数据结构、节点网络进行介绍,再重点对区块链交易中的账户地址... 详细信息

区块链作为一种去中心化、分布式存储的对等网络技术,近年来在各种互联网交互技术中得以应用。但区块链上存在的隐私保障缺陷限制其发展,并造成一定的风险。首先对区块链按数据结构、节点网络进行介绍,再重点对区块链交易中的账户地址、交易内容、网络节点、节点通信进行隐私安全分析。接着,从地址混淆、内容隐藏、网络保护、通信隔离4个方面叙述现有的区块链隐私保护技术,最后从现有技术的应用和实践出发对区块链安全和效率、监管和保护进行总结和展望。

关键词：区块链隐私安全匿名性

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基于区块链的可搜索加密技术研究综述

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 65-78页

作者：孙国梓王钰李兆维韩瑞万明发袁腾南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学数据安全合规应用技术研究所江苏南京210023

在数据外包服务中,为了保护用户隐私和数据安全,数据通常采用密文形式存储于云服务器中。对数据进行加密虽然一定程度上保护了用户数据,但是却带来了用户难以搜索密文中关键字的问题。可搜索加密概念的提出为解决这一问题提供了有效的途... 详细信息

在数据外包服务中,为了保护用户隐私和数据安全,数据通常采用密文形式存储于云服务器中。对数据进行加密虽然一定程度上保护了用户数据,但是却带来了用户难以搜索密文中关键字的问题。可搜索加密概念的提出为解决这一问题提供了有效的途径,用户可以直接在加密数据上执行搜索和计算等复杂操作。然而由于不可靠的云服务器等问题,现有的可搜索加密技术仍然存在不支持公平支付、缺乏通用的验证机制和隐私泄露等问题。因此,文中介绍了可搜索加密和区块链两种技术,并讨论了基于区块链的可搜索加密与传统可搜索加密相比的优势;分析和比较了过去两年基于区块链的可搜索加密方案的特点、安全性和效率,并提出了当前方案中的缺陷和未来可能的工作方向。

关键词：可搜索加密云服务器区块链数据外包数据安全隐私泄露验证机制用户数据

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云网融合环境下组合服务的动态重构

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计算机工程 2025年第5期51卷 206-218页

作者：刘坤张鹏程金惠颖吉顺慧河海大学计算机与软件学院江苏南京211000 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合,各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多,结构也变得复杂。在云网融合环境下,用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限,能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略的重... 详细信息

随着云计算与空天地海一体化通信网络的深度融合,各种复杂应用场景的出现使得组合服务的种类和数量急剧增多,结构也变得复杂。在云网融合环境下,用户移动设备和边缘服务器等硬件能力有限,能耗问题成为组合服务进行动态重构不可忽略的重要因素。此外,传统方法并未考虑空天地海不同场景下用户对不同服务质量(QoS)属性需求的差异性,使得组合服务的交付结果并不令人满意。为了解决上述问题,提出一种基于多目标粒子群优化(PSO)的组合服务动态重构方法。该方法首先根据重构原子服务的三维空间地理位置和功能进行聚类,有效解决在云网融合环境下服务规模庞大情况下的搜索空间爆炸问题;然后通过能耗计算模型得到服务调用的综合能耗,并将其作为动态重构的优化目标之一,结合服务的多种QoS属性进行多目标寻优,最终生成符合用户需求且能耗较低的重构方案。实验结果表明,该方法在云网融合环境下节约能耗和应对较大候选服务集规模等方面具有较优性能。

关键词：云网融合多目标粒子群优化算法组合服务动态重构服务质量

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意识扩散和SEIR病毒的双层网络传播模型

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系统仿真学报 2022年第11期34卷 2437-2447页

作者：宋玉蓉鲍裕霖李汝琦南京邮电大学自动化学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

针对类似于新型冠状病毒(coronavirus disease 2019, COVID-19)具有明显潜伏期特性的病毒,为了解其传播特性,做出相应预测和措施,提出了一种考虑时变因素的双层网络传播模型。上层网络采用考虑时变遗忘概率的UAU(unaware-aware-unaware... 详细信息

针对类似于新型冠状病毒(coronavirus disease 2019, COVID-19)具有明显潜伏期特性的病毒,为了解其传播特性,做出相应预测和措施,提出了一种考虑时变因素的双层网络传播模型。上层网络采用考虑时变遗忘概率的UAU(unaware-aware-unaware)信息传播模型表示关于病毒的意识信息扩散过程;下层网络采用具有潜伏态的SEIR(susceptible-exposed-infected-recovered)类病毒传播模型描述受意识信息影响的病毒传播过程。利用MMCA(microscopic Markov chain approach)推导出传染病传播阈值,通过分析遗忘因素、感染衰减因子等关键因素,仿真结果表明了所提考虑时变因素的双层网络传播模型的有效性。

关键词：双层网络时变遗忘概率病毒传播传播阈值意识扩散

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基于多源语音信息融合的帕金森病辅助检测方法

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信号处理 2023年第12期39卷 2254-2264页

作者：季薇王传瑜李云郑慧芬南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京医科大学附属老年医院江苏南京210024

在病程早期,帕金森病患者由于发声器官的灵活协调能力下降,会出现发音困难、发音不稳定等症状。为分析受试者的言语能力,专家基于上述生理现象设计了包括持续元音、重复音节以及情景对话在内的多类型语料。已有的帕金森病语音检测研究... 详细信息

在病程早期,帕金森病患者由于发声器官的灵活协调能力下降,会出现发音困难、发音不稳定等症状。为分析受试者的言语能力,专家基于上述生理现象设计了包括持续元音、重复音节以及情景对话在内的多类型语料。已有的帕金森病语音检测研究大多基于单类型语料,可评估受试者部分声学器官的协调能力,但无法全面地反映受试者的发声状况,且易受采集环境、个体差异等因素的影响。针对上述问题,本文提出一种用于帕金森病辅助检测的多源语音信息融合模型,旨在充分利用多类型语料获得的多源语音数据,提取丰富全面的病理信息,抵御非病理性因素的影响。所提模型由编码器模块、解码器模块和分类器模块组成。其中,编码器模块通过多个支路分别学习各单源语音数据中的特有信息,并通过一个基于多头注意力机制的多源信息融合分支实现更细粒度的信息交互,学习多源语音数据的共有信息,从而全面提取多源数据所携带的病理信息;解码器模块帮助编码器模块实现信息压缩去冗余;分类器模块根据编码器输出完成帕金森病检测,并辅助编码器模块学习紧凑的病理信息表示。为进一步确保特有信息和共有信息的提取,模型对特有信息和共有信息实施了正交约束。本文在包含340个语音样本的自采数据集上进行了多个对比实验。实验结果显示,所提模型在帕金森病检测的准确率、敏感度和F1分数等各项性能指标上相较于基于单源语音数据的模型分别提高了6%、3%、6%;同时,共有信息与特有信息的有效整合,也使得所提模型相较于其他信息融合模型在准确率指标上提高了2.8%以上。

关键词：帕金森病语音信号处理多源信息融合深度学习

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