检索结果-内蒙古大学图书馆

云南大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 815-824页

作者：佘芙蓉易伦朝罗晓茂李玲兰易三莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学食品科学与工程学院云南昆明650500 云南省肿瘤医院超声医学科云南昆明650118

基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net,用于实现乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)3、4a、4b、4c、5级的五分类.TDS-Net设计了双支路的结构:首先,第一条支路采用提出的DDModule叠加构成,该模块能够减少超声图像中的伪... 详细信息

基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net,用于实现乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)3、4a、4b、4c、5级的五分类.TDS-Net设计了双支路的结构:首先,第一条支路采用提出的DDModule叠加构成,该模块能够减少超声图像中的伪影并提取丰富的局部细节特征;其次,第二条支路由卷积块构成,它主要用于提取图像的全局特征信息,作为第一支路的信息补充;最后,将两条支路融合得到含有丰富特征信息的融合特征图,并采用深度可分离卷积和SENet进一步提取图中的信息,其中,深度可分离卷积能够减少参数并增加网络的非线性进而增强其提取特征的能力,SENet注意力机制能增强高阶特征信息的提取.为验证该算法,采用云南省肿瘤医院提供的数据进行实验,结果显示准确率、精准率、F1值分别为94.67%、94.81%、94.69%,均高于对比算法,体现了该算法的优越性.同时为验证该算法的鲁棒性和普适性,基于两个公共数据集做了良恶性二分类的实验,实验结果同样高于对比算法.这些结果表明,所提算法TDS-Net对乳腺超声图像具有较强的识别能力,有望应用于临床医学.

关键词：图像分类乳腺超声图像乳腺影像报告和数据系统深度学习卷积神经网络

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改进Faster R-CNN方法的太赫兹图像小尺度物体检测

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小型微型计算机系统 2022年第6期43卷 1210-1216页

作者：肖飞沈韬昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

随着世界性反恐举措的加强,隐匿在人体衣物、箱包中的小尺度危险物体如手枪、管制刀具等的检测越发重要.本文首先将非局部均值滤波方法和边缘增强方法结合,用以增强太赫兹人体安检图像质量.然后基于Faster R-CNN方法,提出了一种Double-... 详细信息

随着世界性反恐举措的加强,隐匿在人体衣物、箱包中的小尺度危险物体如手枪、管制刀具等的检测越发重要.本文首先将非局部均值滤波方法和边缘增强方法结合,用以增强太赫兹人体安检图像质量.然后基于Faster R-CNN方法,提出了一种Double-RPN方法,该方法解决了主网络(以VGG16为例)在进行特征提取时,深层卷积池化操作引发信息流失从而导致小尺度物体检测准确率下降的问题.最后针对Double-RPN方法提出自适应损失函数,用以增强对困难样本的训练,并在主网络一致的前提下对该自适应损失函数进行消融实验分析.实验结果表明,本文提出的改进方法在手机和刀两类小尺度物体上较未改进之前检测准确率分别提升7.5％、4.7％,平均检测准确率提升4.06％.

关键词：太赫兹图像小尺度物体检测 Double-RPN方法自适应损失函数

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云计算环境下服务故障传播路径判别方法

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计算机工程与应用 2022年第23期58卷 94-103页

作者：姒鉴哲姜瑛李荣宸陈威伟云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

云计算环境下服务的运行具有动态性、复杂性和多样性的特征,使得众多服务间的动态交互关系日益复杂,随着云计算环境下服务故障发生,故障在服务间不断传播,致使系统不能正常运行。当前,部分故障传播影响分析方法存在过多关注历史数据、... 详细信息

云计算环境下服务的运行具有动态性、复杂性和多样性的特征,使得众多服务间的动态交互关系日益复杂,随着云计算环境下服务故障发生,故障在服务间不断传播,致使系统不能正常运行。当前,部分故障传播影响分析方法存在过多关注历史数据、衡量故障传播因素单一、无法适用动态变更的系统结构等问题。为解决上述问题,提出了一种云计算环境下服务故障传播路径判别方法。动态建立服务交互图;优化服务交互图结构,建立服务关系图;通过综合考虑服务运行、环境状况计算服务故障可能性,确定发生故障服务;分析服务故障传播的影响因素,计算服务故障传播概率,进行服务故障传播路径判别。实验结果表明,该方法能准确确定发生故障服务、有效判别服务故障传播路径。

关键词：云计算环境服务交互图服务关系图服务故障故障传播路径

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云计算环境下服务故障模型动态建立

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小型微型计算机系统 2022年第4期43卷 889-896页

作者：段敏慧姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

云计算环境的复杂性、动态性和开放性特征,使得云计算系统的规模和结构日益复杂,产生的故障越来越多.现有的动态故障模型只关注于故障及故障间的关联关系,忽略了对故障特征的分析与处理,未动态关联故障与故障特征.因此,本文提出了一种... 详细信息

云计算环境的复杂性、动态性和开放性特征,使得云计算系统的规模和结构日益复杂,产生的故障越来越多.现有的动态故障模型只关注于故障及故障间的关联关系,忽略了对故障特征的分析与处理,未动态关联故障与故障特征.因此,本文提出了一种云计算环境下服务故障模型动态建立方法.首先,预处理服务运行数据;其次,从预处理后的服务运行数据集中抽取服务故障与服务故障特征;最后,动态关联服务故障与服务故障特征,实现云计算环境下服务故障模型的动态演化.本文基于提出的云计算环境下服务故障模型动态建立的方法进行了相关实验,验证了方法的有效性.

关键词：云计算环境服务故障模型服务故障服务故障特征动态关联

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基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法

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计算机科学 2022年第8期49卷 78-85页

作者：陈泳全姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

随着移动互联网的快速发展,智能终端已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。在使用智能终端的过程中,会产生大量的APP操作过程记录,对用户APP操作过程记录进行分析,可以获取到操作过程记录中用户的行为,从而获得用户的行为模式... 详细信息

随着移动互联网的快速发展,智能终端已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。在使用智能终端的过程中,会产生大量的APP操作过程记录,对用户APP操作过程记录进行分析,可以获取到操作过程记录中用户的行为,从而获得用户的行为模式,以帮助开发人员有针对性地维护和改进APP软件。现有的用户行为分析偏向操作分析,缺少对用户操作的行为提取,因此提出了一种基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法。该方法首先进行APP操作分析,提取出原始APP操作记录信息中的用户操作;然后挖掘APP操作与APP用户行为之间的关联性,构建APP操作与APP用户行为之间的相似度矩阵;最后提取APP用户行为。实验结果表明,该方法能够有效地提取和识别APP操作过程记录中用户的行为,有助于深层次地挖掘APP用户行为的含义。

关键词： APP软件用户APP操作过程记录 APP用户行为操作分析卷积神经网络

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基于图卷积神经网络的胸部放射影像疾病分类方法

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光电子．激光 2022年第6期33卷 667-672页

作者：赵佳雷黄青松刘利军黄冕昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南大学信息学院云南昆明650091 云南国土资源职业学院信息中心云南昆明652501

医学X射线作为胸部疾病的常规检查手段,可以对早期不明显的胸部疾病进行诊断,并且观察出病变部位。但是,同一张放射影像上呈现出多种疾病特征,对分类任务而言是一个挑战。此外,疾病标签之间存在着不同的对应关系,进一步导致了分类任务... 详细信息

医学X射线作为胸部疾病的常规检查手段,可以对早期不明显的胸部疾病进行诊断,并且观察出病变部位。但是,同一张放射影像上呈现出多种疾病特征,对分类任务而言是一个挑战。此外,疾病标签之间存在着不同的对应关系,进一步导致了分类任务的困难。针对以上问题,本文将图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)与传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出了一种将标签特征与图像特征融合的多标签胸部放射影像疾病分类方法。该方法利用图卷积神经网络对标签的全局相关性进行建模,即在疾病标签上构建有向关系图,有向图中每个节点表示一种标签类别,再将该图输入图卷积神经网络以提取标签特征,最后与图像特征融合以进行分类。本文所提出的方法在ChestX-ray14数据集上的实验结果显示对14种胸部疾病的平均AUC达到了0.843,与目前3种经典方法以及先进方法进行比较,本文方法能够有效提高分类性能。

关键词：图卷积神经网络胸部放射影像疾病诊断医学图像处理

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融合上下文信息的混合神经网络序列推荐模型

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小型微型计算机系统 2022年第10期43卷 2131-2136页

作者：冼海锋沈韬曾凯昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

序列推荐是推荐系统领域的热门研究内容.序列推荐的核心思想是从用户与项目交互的序列中,挖掘用户与项目的关系,针对用户下一次可能会交互的项目进行个性化推荐.现有的研究方法大多是对用户ID与项目ID交互序列进行建模的,忽略了用户与... 详细信息

序列推荐是推荐系统领域的热门研究内容.序列推荐的核心思想是从用户与项目交互的序列中,挖掘用户与项目的关系,针对用户下一次可能会交互的项目进行个性化推荐.现有的研究方法大多是对用户ID与项目ID交互序列进行建模的,忽略了用户与项目交互时,项目与用户上下文信息带来的影响.针对这一问题,本文提出了融合项目与用户上下文信息的混合神经网络模型.该模型由嵌入层模块、卷积神经网络与自注意力机制网络两个并行模块组成,其中卷积神经网络模块针对用户与项目交互序列的动态偏好进行建模.自注意力机制网络模块学习用户与项目交互序列的项目与用户上下文信息特征.最终把这两个模块学习到的用户动态偏好和项目与用户上下文信息特征结合起来,从而实现对推荐性能的提升.本文方法与基准方法相比较,在Movielens-1 m数据集MAP提升了 6.5％,在Tmall数据集上MAP提高了 3.2％.

关键词：上下文信息自注意力机制序列推荐混合神经网络

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基于Lowe分类的EAP-AKA′协议安全性分析与改进

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数据通信 2025年第1期 24-28,32页

作者：黄明巍缪祥华张世奇张世杰王欣源昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650000

EAP-AKA′协议是5G网络中重要的认证协议之一,但在其协议中存在一些潜在的安全风险。针对EAP-AKA′协议在5G网络中的安全性问题,基于Lowe分类法对协议的安全性进行了分析,并提出了一系列改进措施,包括使用由Fiat-Shamir启发式优化的挑战... 详细信息

EAP-AKA′协议是5G网络中重要的认证协议之一,但在其协议中存在一些潜在的安全风险。针对EAP-AKA′协议在5G网络中的安全性问题,基于Lowe分类法对协议的安全性进行了分析,并提出了一系列改进措施,包括使用由Fiat-Shamir启发式优化的挑战-应答机制及数字签名验证,从而增强了认证过程的安全性。最后,我们采用了Tamarin验证工具进行了实验验证,结果表明,本文提出的改进措施可以有效地提高EAP-AKA′协议的安全性。

关键词： 5G网络安全 EPA-AKA′协议 Lowe分类 Tamarin分析器 Dolve-Yao敌手模型 Fiat-Shamir启发式形式化方法

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基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法

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微电子学与计算机 2025年第3期42卷 49-58页

作者：杨云皓姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与... 详细信息

当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法(Adaptive Genetic Algorithm and Ensemble Learning-Microservice Anomaly Detection,AGEL-MAD)。该方法首先通过特征组合的方式表示服务轨迹数据,并将其与性能数据进行融合。其次,为应对样本不平衡问题,引入了单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)与多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)的集成学习。最后,为排除开发人员的影响,在异常检测过程中引入自适应遗传算法(AGA)以获取参数的最优组合,提高模型的适应性和准确率。通过在不同的数据集上进行实验,验证了AGEL-MAD方法的有效性。

关键词：微服务异常检测样本不平衡自适应遗传算法集成学习

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面向程序员编程过程中重点代码修改识别研究

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计算机技术与发展 2025年第1期35卷 81-87页

作者：刘雨姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

软件的持续变化增加了维护的复杂性。为提高维护效率,该文提出了一种基于动态抽象语法树(Dynamic Abstract Syntax Tree,DAST)的重点代码修改识别方法。传统的修改识别方法主要依赖语法分析,忽略了程序语义的重要信息,导致识别的精度和... 详细信息

软件的持续变化增加了维护的复杂性。为提高维护效率,该文提出了一种基于动态抽象语法树(Dynamic Abstract Syntax Tree,DAST)的重点代码修改识别方法。传统的修改识别方法主要依赖语法分析,忽略了程序语义的重要信息,导致识别的精度和粒度受到限制。通过DAST提取出代码的重点信息,结合语法结构和语义信息,以提高程序员在编程过程中重点代码修改识别的准确性。同时,引入了注意力机制,进一步突出重点代码的频繁修改区域。最后在版本变化和三个不同程序员的数据集上进行实验,结果表明,与传统的重点代码修改识别方法相比,该方法在准确性和稳定性方面均有提升,验证了在重点代码修改识别任务上的有效性,从而提升了软件维护效率。

关键词：软件维护语法结构语义信息注意力机制深度学习重点代码修改

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