检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2019年第8期45卷 1495-1510页

作者：张超李强陈子豪黎祖睿张震四川大学计算机学院

医疗数据共享、防篡改、防泄漏一直是困扰医疗行业的难题.一位患者在转诊时,往往无法提供以往的就诊信息,原因在于国内各医院医疗信息大多数情况下无法共享,而仅能通过病历、检验单等极易丢失的纸质信息来实现一部分医疗信息的共享.同时... 详细信息

医疗数据共享、防篡改、防泄漏一直是困扰医疗行业的难题.一位患者在转诊时,往往无法提供以往的就诊信息,原因在于国内各医院医疗信息大多数情况下无法共享,而仅能通过病历、检验单等极易丢失的纸质信息来实现一部分医疗信息的共享.同时,患者的医疗信息极易造成泄露,在出现医疗纠纷时所提供的医疗信息也无法保证真实性与公正性.本文设计了一个基于实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine fault tolerance, PBFT)的联盟式医疗区块链系统,该系统是一个多节点共同维护与共享的,并且能够防止医疗数据被篡改、泄露的医疗系统,可用来解决这些医疗难题.与现有医疗区块链系统相比,本系统具有一定的优越性与较好的适用性.

关键词：医疗区块链医疗数据共识算法医疗信息共享

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快速跳出局部最优的VPS-GEP算法

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第1期39卷 128-133页

作者：胡建军唐常杰彭京陈宇元昌安刘齐宏四川大学计算机学院

传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正... 详细信息

传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正比,用两个标准测试函数和一个标准测试数据集测试了VPS-GEP算法的函数挖掘能力和效率。实验表明,VPS-GEP算法可以减少进化停滞代数55%以上。

关键词： GEP 遗传算法函数挖掘基因多样性 VPS-GEP

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多处理器实时系统可调度性分析的UPPAAL模型

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软件学报 2015年第2期26卷 279-296页

作者：代声馨洪玫郭兵杨秋辉黄蔚徐保平四川大学计算机学院

随着多处理器实时系统在安全性攸关系统中的广泛应用,保证这类系统的正确性成为一项重要的工作.可调度性是实时系统正确性的一项关键性质.它表示系统必须满足的一些时间要求.传统的可调度性分析方法结论保守或者不完备,为了避免这些方... 详细信息

随着多处理器实时系统在安全性攸关系统中的广泛应用,保证这类系统的正确性成为一项重要的工作.可调度性是实时系统正确性的一项关键性质.它表示系统必须满足的一些时间要求.传统的可调度性分析方法结论保守或者不完备,为了避免这些方法的缺陷,提出使用模型检测的方法来实现可调度性分析.提出了一个用于多处理器实时系统可调度性分析的模板,将与系统可调度性相关的部分包括实时任务、运行平台和调度管理模块都用时间自动机建模,并使用UPPAAL验证可调度的性质是否总被满足.符号化模型检测方法被用于推断可调度性,但是由于秒表触发的近似机制,符号化模型检测方法不能用于证明系统不可调度.作为补充,统计模型检测方法被用于估算系统不可调度的概率,并在系统不可调度时生成反例.此外,在系统可调度时,通过统计模型检测方法获取一些性能相关的信息.

关键词：可调度性模型检测 UPPAAL 多处理器实时系统时间自动机

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基于基因表达式编程的多目标优化算法

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第4期39卷 124-129页

作者：向勇唐常杰曾涛刘胤田乔少杰四川大学计算机学院

目前的多目标优化进化算法在高维的决策空间中收敛性能不佳,针对这个问题,提出了基于基因表达式编程的多目标优化算法GEPMO,主要工作包括:提出了新的个体编码方案,分离了值基因和位置基因;设计了新的算子;分析了GEPMO的编码空间;提出了G... 详细信息

目前的多目标优化进化算法在高维的决策空间中收敛性能不佳,针对这个问题,提出了基于基因表达式编程的多目标优化算法GEPMO,主要工作包括:提出了新的个体编码方案,分离了值基因和位置基因;设计了新的算子;分析了GEPMO的编码空间;提出了GEPMO的框架。在标准测试函数上的实验结果表明了新算法的有效性,在高维决策空间中GEPMO能够覆盖SPEA算法的结果集87.5%,但SPEA覆盖GEPMO仅为5%。

关键词：多目标优化进化算法高维基因表达式编程

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一种基于概念相似度的数据分类方法

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软件学报 2007年第2期18卷 311-322页

作者：彭京唐常杰元昌安李川胡建军四川大学计算机学院

依据数据属性间的相似信息,提出了一种分类方法.该方法将属性矢量化,属性作为m维空间的基本矢量,数据记录作为属性矢量的和.利用属性间先验的概念相似信息,给出了求取任意属性矢量对的相似距离算法,并将数据间相关度计算转换为属性矢量... 详细信息

依据数据属性间的相似信息,提出了一种分类方法.该方法将属性矢量化,属性作为m维空间的基本矢量,数据记录作为属性矢量的和.利用属性间先验的概念相似信息,给出了求取任意属性矢量对的相似距离算法,并将数据间相关度计算转换为属性矢量及其相互投影的公式,从而得到任意两条数据的相关度;利用相关度,提出了一种分类算法.用详实的实验证明了该算法的有效性.

关键词：数据挖掘概念相似度相似距离属性矢量分类

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基于朴素基因表达式编程的函数自动建模

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四川大学学报（工程科学版） 2008年第4期40卷 126-131页

作者：朱明放唐常杰陈瑜向勇代术成四川大学计算机学院

为了进一步提高GEP的函数自动建模的效率,提出了朴素基因表达式编程模型(Na ve GEP)NGEP;提出了原子基因片断的概念,以保护进化良好的基因片段;引入了基因嫁接操作,实现了NGEP原型。实验表明:NGEP在函数自动建模的收敛速度是标准GEP的2~... 详细信息

为了进一步提高GEP的函数自动建模的效率,提出了朴素基因表达式编程模型(Na ve GEP)NGEP;提出了原子基因片断的概念,以保护进化良好的基因片段;引入了基因嫁接操作,实现了NGEP原型。实验表明:NGEP在函数自动建模的收敛速度是标准GEP的2~4倍。

关键词：基因表达式编程二叉树数据结构自动建模原子基因串

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基于小波和偶合特征的多数据流压缩算法

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软件学报 2007年第2期18卷 177-184页

作者：陈安龙唐常杰元昌安朱明放段磊四川大学计算机学院

提出了基于Haar小波技术和偶合特征的多数据流压缩方法．主要研究成果包括：（1）证明了Haar小波变换服从能量守恒规律，并用于压缩数据流；（2）揭示了数据流的偶合度与变化趋势的相关性、偶合度的平移不变性及等价规律，采用特征流序... 详细信息

提出了基于Haar小波技术和偶合特征的多数据流压缩方法．主要研究成果包括：（1）证明了Haar小波变换服从能量守恒规律，并用于压缩数据流；（2）揭示了数据流的偶合度与变化趋势的相关性、偶合度的平移不变性及等价规律，采用特征流序列的小波系数和流能量近似表示流的趋势，达到压缩的目的；（3）提出了多尺度能量分解模型，提高了表示精度；（4）设计了多尺度能量分解压缩算法以及多尺度重构算法：（5）在真实数据集上的实验表明，新方法的压缩比是传统小波方法的2-4倍．

关键词：数据流 Haar小波偶合特征数据压缩层次分解

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基于基因表达式编程的递归函数挖掘

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四川大学学报（工程科学版） 2007年第5期39卷 127-132页

作者：吴江唐常杰姜玥叶尚玉段磊李太勇四川大学计算机学院

传统基因表达式编程(GEP)无法发现递归函数。为此,分析了传统GEP算法在函数挖掘方面不足的深层次原因,提出了基于递归染色体的基因表达式编程算法GEP-RecurMiner和动态进化策略(DSCMS)。理论分析和实验证明了GEP-RecurMiner极大地扩充... 详细信息

传统基因表达式编程(GEP)无法发现递归函数。为此,分析了传统GEP算法在函数挖掘方面不足的深层次原因,提出了基于递归染色体的基因表达式编程算法GEP-RecurMiner和动态进化策略(DSCMS)。理论分析和实验证明了GEP-RecurMiner极大地扩充了传统GEP函数挖掘方法的求解空间,能精确地发现传统GEP无法发现的递归函数,同时实验表明动态进化策略有效地提高了GEP-RecurMiner函数挖掘算法的效率,挖掘成功率提高20%,平均进化代数下降10%。

关键词：基因表达式编程递归函数函数挖掘 GEP-RecurMiner

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基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

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北京理工大学学报 2019年第12期39卷 1285-1291页

作者：韩先君刘艳丽杨红雨四川大学计算机学院

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A(包含生成器A和判别器A)实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B(... 详细信息

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A(包含生成器A和判别器A)实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B(包含生成器B和判别器B)反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.

关键词：生成对抗网络人脸图像彩色化图像翻译人脸识别

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大数据分析的神经网络方法

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工程科学与技术 2017年第1期49卷 9-18页

作者：章毅郭泉王建勇四川大学计算机学院

大数据蕴含巨大的社会、经济、科学价值,已成为学术界与企业界关注的重点。其关键技术可划分为三大层次:数据平台、分析平台和展示平台,其中分析平台是大数据转化为价值的桥梁。一般来说,大数据拥有体量浩大(volume)、多源异构(variety... 详细信息

大数据蕴含巨大的社会、经济、科学价值,已成为学术界与企业界关注的重点。其关键技术可划分为三大层次:数据平台、分析平台和展示平台,其中分析平台是大数据转化为价值的桥梁。一般来说,大数据拥有体量浩大(volume)、多源异构(variety)、生成快速(velocity)、价值稀疏(value)的"4V"特性,扩大了大数据的价值空间,同时也为大数据的分析技术带来巨大挑战。其中三大挑战比较显著,即多源异构大数据、大量非结构化数据存储、大数据价值稀疏且变化快。其三大核心科学问题为大数据的表达、存储和预测问题。由于传统的数据分析方法难以胜任,发展新的大数据分析方法势在必然。人脑是天然的大数据处理引擎。神经网络是一种模拟人脑大数据分析机制的计算方法,是目前大数据分析中最成功的方法。神经网络的研究主要包括:模拟大脑神经网络结构,构建神经网络结构模型;模拟大脑神经网络的记忆机制,发展学习算法。神经网络的研究历史历经波折。近年来,随着当代计算机计算能力的不断提升,基于神经网络的大数据分析方法取得了巨大成功,尤其是在各应用领域,如语音大数据分析、图像大数据分析、医学大数据分析等,引领了人工智能的发展。Alpha Go在人机围棋大战中获胜,引起了广泛关注。"大数据+神经网络"已成为驱动创新、推动社会发展和改变人类生产生活方式的一种重要力量。以大数据和神经网络为线索,回顾大数据的基本概念与关键技术,梳理神经网络研究的基本框架,可以发现它们之间默契切合、互相促进的关系。一方面,神经网络具有强大的特征提取与抽象能力,能够整合多源信息,处理异构数据,捕捉变化动态,是大数据实现价值转化的桥梁。另一方面,体量浩大的大数据为神经网络提供了充足的训练样本,使得训练越来越大规模的神经网络成为可能。尽管"大数据+神经网络"在众多应用领域已经取得了突破,但是,仍然存在需要解决的核心科学问题。面向神经网络的研究中,神经网络的结构尚需进一步研究,神经网络的大小依然缺少理论性的指导,神经网络的学习算法仍然存在一些内在的问题。围绕大数据分析的三大核心科学问题,需要研究如何保证在高维空间中稀疏表达仍可维持数据的一致性,如何实现"只存储知识而不存储原始数据",如何刻画数据的时空关联以实现大数据的预测。因此,仍然需要对该领域持续投入,加强应用研究和理论研究,尤其应进行跨领域的研究,即与人脑的大数据处理相呼应,结合认知科学、神经科学等相关学科的知识,以解决神经网络和大数据应用中的核心科学问题,推动基于神经网络方法的大数据分析研究。

关键词：大数据神经网络人工智能

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