传统的数据挖掘方法一般从组方中所有的药物出发,挖掘药物的用药规律,计算量大,且仅仅基于药物频次对组方进行研究,忽略了药物剂量因素,难以发现频次低但剂量占比高的具有良好疗效的药物。针对以上问题,提出一种改进的基于效用度(Effect...传统的数据挖掘方法一般从组方中所有的药物出发,挖掘药物的用药规律,计算量大,且仅仅基于药物频次对组方进行研究,忽略了药物剂量因素,难以发现频次低但剂量占比高的具有良好疗效的药物。针对以上问题,提出一种改进的基于效用度(Effect Degree,ED)核心药物发现算法,并将基于效用度的点式互信息(Pointwise Mutual Information with Herb Pair ED,PMIED)与节点度结合,定义一种新的加权相关系数作为药物权重,在所发现的核心药物中运用层次聚类算法研究用药规律。实验结果表明,该算法可有效挖掘出组方中的核心药物,经过分析,所发现的核心药物和药物组合均对痰瘀互阻证具有良好疗效。展开更多
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)接收机解调精度低和计算复杂度高的问题,采用深度学习方法构建了一种新的模型驱动的接收机模型,称为FBLTNet(Fully Connected,Bi-LSTM and Transformer-encoder Neur...针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)接收机解调精度低和计算复杂度高的问题,采用深度学习方法构建了一种新的模型驱动的接收机模型,称为FBLTNet(Fully Connected,Bi-LSTM and Transformer-encoder Neural Network)。该模型分为信道估计和信号检测两个部分,其中信道估计以全连接神经网络(Fully Connected Deep Neural Network,FCDNN)替代线性插值,信号检测则使用深度自注意力网络编码器Transformer-encoder和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long-Short Term Memory,Bi-LSTM)的组合网络,实现信号的解调和比特流的恢复。在瑞利衰落信道下测试了不同调制方式的接收机性能,结果表明FBLTNet与基于深度学习的接收机以及传统接收机相比,误比特率性能得到了显著的改善;与数据驱动的无线接收机算法相比,线下训练模型收敛时间和测试时间分别减少了33.0%和25%,网络结构参数减少了29.5%。展开更多
文摘传统的数据挖掘方法一般从组方中所有的药物出发,挖掘药物的用药规律,计算量大,且仅仅基于药物频次对组方进行研究,忽略了药物剂量因素,难以发现频次低但剂量占比高的具有良好疗效的药物。针对以上问题,提出一种改进的基于效用度(Effect Degree,ED)核心药物发现算法,并将基于效用度的点式互信息(Pointwise Mutual Information with Herb Pair ED,PMIED)与节点度结合,定义一种新的加权相关系数作为药物权重,在所发现的核心药物中运用层次聚类算法研究用药规律。实验结果表明,该算法可有效挖掘出组方中的核心药物,经过分析,所发现的核心药物和药物组合均对痰瘀互阻证具有良好疗效。
文摘针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)接收机解调精度低和计算复杂度高的问题,采用深度学习方法构建了一种新的模型驱动的接收机模型,称为FBLTNet(Fully Connected,Bi-LSTM and Transformer-encoder Neural Network)。该模型分为信道估计和信号检测两个部分,其中信道估计以全连接神经网络(Fully Connected Deep Neural Network,FCDNN)替代线性插值,信号检测则使用深度自注意力网络编码器Transformer-encoder和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long-Short Term Memory,Bi-LSTM)的组合网络,实现信号的解调和比特流的恢复。在瑞利衰落信道下测试了不同调制方式的接收机性能,结果表明FBLTNet与基于深度学习的接收机以及传统接收机相比,误比特率性能得到了显著的改善;与数据驱动的无线接收机算法相比,线下训练模型收敛时间和测试时间分别减少了33.0%和25%,网络结构参数减少了29.5%。
