检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 75-84页

作者：吴尚智任艺璇葛舒悦王立泰王志宁西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 国家税务总局武安市税务局邯郸056300

邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算... 详细信息

邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法。使用Critic赋权法为条件属性赋权,引入加权距离函数计算邻域关系,得到加权邻域关系;构建加权邻域粗糙集,采用属性依赖度和重要度评估子集的重要性,使用等距搜索寻找最佳阈值,进行属性约简找到最优属性子集;采用UCI库中的10个数据集进行实验验证,与传统邻域粗糙集的属性约简算法的性能进行比较分析。实验结果表明:所提算法可得到最小属性约简集,并可保证约简后数据的分类准确率,具有有效性和实际应用价值。

关键词： Critic赋权法邻域粗糙集属性约简加权邻域关系属性依赖度

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一种基于距离修正与改进沙猫群的三维DV-Hop定位算法

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电讯技术 2025年第2期65卷 322-328页

作者：苗凯苟平章西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜... 详细信息

为解决三维DV-Hop计算平均每跳距离和确定待定位节点时存在的较大误差问题,提出了一种改进的三维DV-Hop定位算法(3D-ISDVHop)。首先,引入理想跳数,重新定义修正因子,优化锚节点的原始跳数,减少跳数计算的累计误差;其次,通过最大路径搜索算法获取一条待定位节点到锚节点之间的最相似锚节点对的路径,修正该路径的平均跳距,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距;最后,利用非线性周期调整机制和精英协作策略改进沙猫群优化算法,通过函数最小化求解待定位节点坐标。仿真实验结果表明,在相同网络环境下,3D-ISDVHop表现出更优的性能,对比3D-DVHop、3D-SBDVHop和ILSOA-DVHop平均定位误差率分别降低约36.8%、5.6%、2.3%。

关键词：无线传感器网络(WSN) 3D-DVHop算法跳距修正相似路径沙猫群优化算法

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基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 361-369页

作者：李瑞红李晓红姚锦王闪闪西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

针对现有引文推荐方法侧重于使用图结构建模二元关系,对节点类型和交互关系的多元化及多样性表示不足的问题,提出了基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法。首先,构建异质图,利用卷积神经网络和Transformer分别编码异质图中各个节... 详细信息

针对现有引文推荐方法侧重于使用图结构建模二元关系,对节点类型和交互关系的多元化及多样性表示不足的问题,提出了基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法。首先,构建异质图,利用卷积神经网络和Transformer分别编码异质图中各个节点的局部和全局语义特征,获得异质图通道上关于目标节点的结构表征。其次,设计多种类型的超边,扩展异构数据信息。再次,使用超图编码节点间的交互,并利用超图神经网络捕获超图中潜在的复杂高阶语义关系,获得超图通道上关于目标节点的语义表征。最后,聚合2个通道上的信息,得到目标节点的最终语义表示,并计算目标论文节点与候选论文节点间的相关性,生成引用文献推荐列表。在DBLP和PubMed数据集上的实验结果表明,所提出的方法能有效提升引文推荐的质量,获得较好的推荐结果。

关键词：引文推荐异质图超图神经网络信息融合

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基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法

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计算机工程 2025年第4期51卷 137-148页

作者：李启文王治和杜辉鲁德鹏西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度... 详细信息

密度峰值聚类(DPC)算法可以发现任意形状的簇,对噪声具有鲁棒性,因此被广泛应用于各个领域。但DPC算法需要人工选取聚类中心,对于密度不均匀型数据集表现较差。为此,提出一种基于高斯分布的自适应密度峰值聚类算法。首先,计算局部密度和相对距离的乘积θ_(i),通过Z-score标准化方法,将θ_(i)映射到符合高斯分布的二维空间中,利用高斯分布的标准偏差来自适应选取聚类中心,得到聚类中心集合;其次,将其余数据点分配到离其最近的聚类中心所在的簇中,得到初步划分结果;最后,设计缝合因子模型,计算簇间缝合系数,当缝合系数大于阈值时合并初步划分结果中最相似簇并更新相似度矩阵,直至完成合并得到最终结果。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明,与DBSCAN算法、DPC算法和ICKDC算法对比,所提算法的聚类准确度更高,聚类性能更佳。

关键词：密度峰值聚类算法高斯分布 Z-score标准化缝合因子簇间相似度

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基于同态加密和群签名的可验证联邦学习方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 758-768页

作者：李亚红李一婧杨小东张源牛淑芬兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000 电子科技大学计算机与工程学院成都610054 西北师范大学计算机工程学院兰州730000

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问... 详细信息

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题,该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先,该方案基于Boneh-Lynn-Shacham(BLS)动态短群聚合签名技术,保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性,确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时,方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次,结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)线性同态哈希算法,对梯度聚合结果进行验证,确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性,并验证聚合结果的准确性,防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外,该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型,保障系统的稳定性。实验结果表明,与现有方案相比,该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时,保证了较高效率。

关键词：隐私保护联邦学习车载自组网可验证聚合群签名

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激光锡等离子体的状态参数分布和极紫外波段辐射的模拟研究

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物理学报 2025年第3期74卷 1-15页

作者：敏琦王国栋何朝伟何思奇卢海东刘兴邦武艳红苏茂根董晨钟西北师范大学物理与电子工程学院甘肃省原子分子物理与功能材料重点实验室兰州730070 兰州工业学院计算机与人工智能学院兰州730050

激光锡(Sn)等离子体光源是当前先进极紫外(EUV)光刻机中最为核心的分系统,其辐射出的13.5 nm附近2%带宽内的EUV光的功率值和稳定性是决定整个光刻机是否成功的关键指标之一,本文针对激光Sn等离子体光源这一复杂系统,开展了详细的关于等... 详细信息

激光锡(Sn)等离子体光源是当前先进极紫外(EUV)光刻机中最为核心的分系统,其辐射出的13.5 nm附近2%带宽内的EUV光的功率值和稳定性是决定整个光刻机是否成功的关键指标之一,本文针对激光Sn等离子体光源这一复杂系统,开展了详细的关于等离子体状态参数分布以及EUV辐射光谱的数值模拟研究.首先基于细致能级模型,在局域热动平衡近似条件下计算得到了Sn等离子体在12—16 nm波段的辐射不透明度数据.随后利用激光等离子体辐射流体力学程序RHDLPP,分别模拟了纳秒激光脉冲作用于Sn平面固体靶和液滴靶所产生的等离子体的温度和电子密度等状态参数的分布.结合辐射不透明度数据和等离子体状态数据,利用光谱模拟后处理子程序SpeIma3D完成了平面靶等离子体的空间分辨EUV光谱以及液滴靶等离子体在60°观测角下的角分辨EUV光谱的模拟.最后,得到了液滴靶等离子体在13.5nm,2%带宽内的带内辐射强度随观测角度的变化规律.本文获得的所有等离子体状态参数分布和EUV光谱模拟结果与现有的实验结果具有很好的一致性,证明了RHDLPP程序在激光Sn等离子体EUV光源方面的模拟能力,相关结果可以为EUV光刻以及国产化EUV光源的研制提供一定的支持.

关键词：极紫外光刻光源激光锡等离子体辐射流体力学程序极紫外光谱

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基于表观token和标志点token的头影解剖标志点定位模型

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 308-316页

作者：陆刚肖金梅王向文蒋芸蔺想红西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 定西市人民医院放射科甘肃定西743000

目前,已有的深度学习模型还无法准确、可靠地定位出2D头影X射线图像上的解剖标志点。为此,提出了一种用于头影测量的基于表观token和标志点token定位的模型。首先,从原始图像中采样出分辨率不同但大小固定的图像块;其次,将图像块输入到... 详细信息

目前,已有的深度学习模型还无法准确、可靠地定位出2D头影X射线图像上的解剖标志点。为此,提出了一种用于头影测量的基于表观token和标志点token定位的模型。首先,从原始图像中采样出分辨率不同但大小固定的图像块;其次,将图像块输入到特征提取网络中提取多尺度特征;再次,通过线性投影将多尺度特征转换成表观token,将其与标志点token一起输入到关系推理层中,让标志点token在推理层中学习其与表观token间的内在关系;最后,经过多次迭代推理,令初始点以级联的方式逐步向目标移动。与先进的基线模型相比,所提出模型在公开头影X射线图像上表现出更优越的性能。

关键词：级联方式头影测量标志点定位关系推理

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RDG-Net:基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型

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中国医学物理学杂志 2025年第1期42卷 52-58页

作者：谭山湖郭小燕魏伟一甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070 西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

基于深度学习的息肉图像分割可以有效帮助医生评估癌前病变,本文针对结直肠息肉图像中息肉边界不清晰时分割效果不佳、对新样本范化能力不足的问题,提出一种基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型RDG-Net。该模型采用Res2Net-50作... 详细信息

基于深度学习的息肉图像分割可以有效帮助医生评估癌前病变,本文针对结直肠息肉图像中息肉边界不清晰时分割效果不佳、对新样本范化能力不足的问题,提出一种基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型RDG-Net。该模型采用Res2Net-50作为编码器以提高图像分割精度。解码器分为两个阶段,第一阶段利用4层多尺度特征聚合模块整合不同阶段编码器提取的特征,第二阶段通过3层并行卷积融合模块增强解码器第一阶段输出的图像特征并解码至更高分辨率作为模型的最终输出结果。采用CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG数据集的训练集数据进行模型训练,并采用CVCClinicDB与Kvasir-SEG数据集以及未参与训练的CVC300和ETIS-LaribPolypDB数据集分别对模型进行测试。测试结果显示,CVC-ClinicDB与Kvasir-SEG数据集上准确率、精确度、召回率、Dice系数、交并比和F2的平均值分别为98.41%、94.25%、92.62%、93.42%、87.69%、92.93%,CVC300和ETIS-LaribPolypDB数据集上各评价指标的平均结果分别为99.05%、87.79%、89.13%、88.39%、79.33%、88.82%。实验结果表明RDG-Net模型在结直肠息肉区域的分割任务中表现出色,在新数据集上表现出较好的泛化能力。

关键词：图像分割结直肠息肉多尺度特征聚合并行卷积

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基于非线性能量收集的非线性信息状态更新系统的信息新鲜度分析

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计算机工程与科学 2025年第4期47卷 644-654页

作者：薛凯来贾向东韩向花牛夏秧张亮西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI... 详细信息

针对Nakagami-m衰落信道中时间敏感放大转发(AF)中继辅助物联网系统的非线性信息年龄AoI和能量效率EE的权衡问题,首先提出了一个AF中继传输模型,从而找到端到端近似信噪比SNR。其次,通过考虑Nakagami-m衰落信道中过时的信道状态信息CSI,推导出端到端包传输错误概率。最后,在同时考虑非线性能量收集EH和过时CSI的情况下,得出传感器电池充满电的时间和更新数据包发送时间间隔的统计描述,并利用过时的CSI和EH电路的非线性特性,建立了非线性AoI对EE的权衡模型。实验结果表明,当数据包长在200~250 b之间,且源发射功率在35 dBm时,AoI-EE达到最优。

关键词：非线性信息年龄非线性能量收集过时的信道状态信息 Nakagami-m

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大数据专业热点及人才需求分析对课程体系建设的启示

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甘肃高师学报 2025年第1期30卷 120-125页

作者：张晶晶郭丽郏伯荣丁永军兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730070 西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

基于文献计量学的大数据技术热点分析和基子招聘信息的人才需求挖掘,对于高校从“经验主义”教学上升到“数据驱动”培养具有重要的现实意义.使用CiteSpace对1483篇文献进行关键词共现分析,发现研究热点主要集中在数据处理、数据分析及... 详细信息

基于文献计量学的大数据技术热点分析和基子招聘信息的人才需求挖掘,对于高校从“经验主义”教学上升到“数据驱动”培养具有重要的现实意义.使用CiteSpace对1483篇文献进行关键词共现分析,发现研究热点主要集中在数据处理、数据分析及大数据应用三个层面.同时爬取976条招聘信息,通过分词、去除停用词、词频统计进行文本分析,对与技术热点相关的3个招聘岗位进行专业能力统计.根据统计分析结果,从办学层次及特色、专业技术热点、人才需求、团队协作等4个维度对大数据专业课程体系建设提出优化建议.

关键词：大数据专业共现图谱人才需求课程体系建设

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