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Laser-based fabrication of superhydrophobic glass with high transparency and robustness
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作者 LIU Chao WANG Qing-hua +4 位作者 GE Zhi-qiang LI Hao-yu FU Jia-jun WANG Hui-xin ZHANG Tai-rui 《Journal of Central South University》 2025年第1期160-173,共14页
Superhydrophobic glass has inspiring development prospects in endoscopes,solar panels and other engineering and medical fields.However,the surface topography required to achieve superhydrophobicity will inevitably aff... Superhydrophobic glass has inspiring development prospects in endoscopes,solar panels and other engineering and medical fields.However,the surface topography required to achieve superhydrophobicity will inevitably affect the surface transparency and limit the application of glass materials.To resolve the contradiction between the surface transparency and the robust superhydrophobicity,an efficient and low-cost laser-chemical surface functionalization process was utilized to fabricate superhydrophobic glass surface.The results show that the air can be effectively trapped in surface micro/nanostructure induced by laser texturing,thus reducing the solid-liquid contact area and interfacial tension.The deposition of hydrophobic carbon-containing groups on the surface can be accelerated by chemical treatment,and the surface energy is significantly reduced.The glass surface exhibits marvelous robust superhydrophobicity with a contact angle of 155.8°and a roll-off angle of 7.2°under the combination of hierarchical micro/nanostructure and low surface energy.Moreover,the surface transparency of the prepared superhydrophobic glass was only 5.42%lower than that of the untreated surface.This superhydrophobic glass with high transparency still maintains excellent superhydrophobicity after durability and stability tests.The facile fabrication of superhydrophobic glass with high transparency and robustness provides a strong reference for further expanding the application value of glass materials. 展开更多
关键词 superhydrophobic glass laser-chemical functionalization TRANSPARENCY robustness highly efficient
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图联邦学习:问题、方法与挑战 被引量:1
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作者 王鑫 熊书博 孙凌云 《计算机科学》 北大核心 2025年第1期362-373,共12页
图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据... 图作为一种高效、灵活、通用的数据结构,在多个学科领域得到了广泛应用。近年来,基于图的深度学习算法不断涌现,并在社交网络、生物信息学、推荐系统等领域取得显著成效。尽管公开的图数据量在增加,但高质量的数据往往分散在不同的数据所有者手中。随着社会对数据隐私保护要求的提高,现有的图学习算法面临着许多挑战。图联邦学习作为一种有效的解决方案应运而生。文中系统回顾了图联邦学习领域近五年的研究进展,将该领域的核心问题划分为3个部分,并在结构上进行了垂直整合,在关系上进行了递进阐述,包括:1)原始图数据差异导致的结构异构性;2)图联邦特性导致的模型聚合问题;3)模型整体调优方面的挑战。针对每个问题,详细分析了代表性工作及其优缺点,并总结了图联邦学习领域的典型应用和未来挑战。 展开更多
关键词 联邦学习 神经网络 联邦学习 隐私计算
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噪声图像中圆心和半径的Robust估计算法
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作者 汪涛 张鹏 邢小良 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1992年第2期36-38,45,共4页
本文提出了一种在噪声图像中估计圆心和半径的Robust算法,易于处理包括Gaussian噪声和出格点的污染图像。
关键词 圆心 半径 算法 噪声 像处理
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低密度地球化学填图重现性定量评价:以中国钴为例
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作者 刘东盛 王学求 +6 位作者 聂兰仕 张必敏 周建 刘汉粮 王玮 迟清华 徐善法 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期23-35,共13页
低密度地球化学填图的重现性是开展全球尺度地球化学填图的核心科学问题之一,长期以来备受地球化学填图界的密切关注。但缺乏对低密度地球化学填图重现性定量评价的有效手段,对重现性的定量化认识一直相当薄弱。本研究利用中国地球化学... 低密度地球化学填图的重现性是开展全球尺度地球化学填图的核心科学问题之一,长期以来备受地球化学填图界的密切关注。但缺乏对低密度地球化学填图重现性定量评价的有效手段,对重现性的定量化认识一直相当薄弱。本研究利用中国地球化学基准计划(CGB)和区域化探扫面计划(RGNR)两种尺度钴元素数据,基于1546个典型汇水域局部空间相关系数分析,对低密度地球化学填图重现性进行定量评价,探讨其空间分布特征与影响因素。研究结果表明,全国尺度上,相关性受到钴含量和地球化学景观条件的共同影响。局部尺度上,受到差异剥蚀影响。贫钴背景下(沉积物钴含量<13μg/g),填图重现性指数R在0.4附近浮动,而富钴背景下(沉积物钴含量>13μg/g),填图重现性指数R从0.4增加至0.6以上。岩溶区、热带雨林区和半干旱中低山丘陵景观区重现性指数R高达0.58~0.74。冲积平原和森林沼泽景观区重现性指数R小于0.32。本研究为低密度地球化学填图方法研究提供了定量评价指标,总体而言,低密度地球化学填图采样方法能较好地重现元素分布特征,在全球尺度地球化学填图中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 重现性 低密度地球化学填 汇水域 局部空间相关性分析
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妊娠晚期缺铁性贫血的危险因素和列线图预测模型 被引量:3
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作者 杨林 王亦雄 +1 位作者 潘辉 徐扬 《中山大学学报(医学科学版)》 北大核心 2025年第1期116-122,共7页
【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对... 【目的】对孕妇妊娠期缺铁性贫血(IDA)的相关因素进行分析,根据其独立的危险因素,构建预测妊娠晚期缺铁性贫血的列线图预测模型,以期获得IDA的有效干预方案。【方法】将2022年7月—2023年12月在扬州市妇幼保健院定期产检的孕妇为调查对象,采取统一调查问卷结合监测血常规的方法跟踪孕妇直至分娩,入组500例,最终完成482例。根据孕晚期有无IDA分为IDA组与非IDA组。对可能影响缺铁性贫血的危险因素进行单因素分析及多因素logistic回归分析,并采用R软件建立预测发生的列线图模型。【结果】482例妊娠晚期女性发生IDA有96例,发生率为19.92%;单因素分析显示,经济独立情况、孕前体质指数、孕次及孕期有无正规补铁与妊娠晚期IDA的发生有关,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,经济独立(P=0.031,OR=0.583)、孕期正规补铁(P<0.001,OR=5.337)是IDA的保护因素;孕前低体质指数(P=0.021,OR=2.375),孕次≥3次(P=0.015,OR=2.253)是IDA的危险因素。ROC曲线显示,列线图模型预测IDA发生的曲线下面积为0.84,最佳截断值为-1.481,预测灵敏度为81.2%,特异度分别为75.1%。【结论】妊娠晚期IDA发病率较高;孕前低体质指数、孕次大于3次是妊娠晚期IDA的危险因素;经济独立、正规补铁是妊娠晚期IDA的保护因素。可利用上述因素构建预测模型、采取预防性措施研究降低妊娠晚期IDA发病率的可行性方案。 展开更多
关键词 妊娠晚期 缺铁性贫血 危险因素 保护因素 列线 预测模型
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图数据库与图计算在电力系统调度运行应用综述 被引量:1
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作者 张沛 杨马婧 +6 位作者 张放 谢桦 刘广一 李文云 路学刚 王珍意 翟苏巍 《中国电力》 北大核心 2025年第3期119-131,共13页
随着新能源的广泛接入和大电网的互联,电力系统运行方式发生变革,数据量激增,对信息处理的时效性要求更高,系统关联性也更为复杂。为满足新型电力系统大规模、瞬时性、关联复杂等特征,实现高效的数据分析与计算,需要探索更先进的技术手... 随着新能源的广泛接入和大电网的互联,电力系统运行方式发生变革,数据量激增,对信息处理的时效性要求更高,系统关联性也更为复杂。为满足新型电力系统大规模、瞬时性、关联复杂等特征,实现高效的数据分析与计算,需要探索更先进的技术手段。对图数据库和图计算在电力系统中的应用进行了深入调研和综述。首先介绍图数据库和图计算的基本概念及其发展历程,然后系统梳理这些技术在电力系统中的具体应用案例,并进行分类概括。调研发现,图数据库和图计算在电力系统中的应用已初见成效,能够有效处理大规模、复杂关联的数据,提升电力系统数据分析与计算的效率和准确性,且在电力系统中应用前景广阔。随着技术的不断发展和完善,图数据库和图计算将在电力系统的智能化、自动化和高效化运行中发挥更加重要的作用。 展开更多
关键词 数据库 计算 电网一张 电力系统分析 能量管理系统
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量:1
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作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分自编码器 局部-全局网络
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基于多域图神经网络的疾病预测模型 被引量:2
8
作者 罗熹 刘洋 安莹 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期124-134,共11页
电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该... 电子病历数据类型多样以及时序不规则,现有的基于深度学习的方法在特征学习的过程中大多无法同时兼顾对不同类型临床数据间静态关联和就诊记录间动态时序依赖的有效捕获.针对该问题,本文提出了一种基于多域图神经网络的疾病预测模型.该方法首先利用一个结合编码级注意力和时间感知LSTM的时序特征学习模块获得患者每次就诊的初始特征表示.然后,根据就诊序列中不同就诊间的相关性和时间间隔信息分别构建了一个就诊亲和图和一个就诊时序图,并通过图卷积神经网络从图中挖掘就诊记录间的静态语义关联和动态时序依赖.最后,利用一个基于自注意力机制的多域特征融合模块将时序特征和语义关联特征结合起来得到最终的患者融合特征表示,用于患者未来的疾病预测.在两个真实临床数据集上的实验结果表明,本文方法超过其他现有的方法获得了更高的预测准确性. 展开更多
关键词 电子病历 疾病预测 神经网络 注意力机制
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从考古遗址“岩图”探讨中国艺术起源--以柿子滩“岩图”为例 被引量:1
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作者 李倍雷 《东南大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期115-123,152,共10页
对于山西临汾吉县柿子滩遗址发现的“岩图”,学界有不同观点与阐释。其中一种观点认为该图“人神”是曲肘双手举杆,表示“立杆测影”,否定了“生殖崇拜”等说法。这个思路无疑是合理的阐释。为此,在此基础上进一步推论,图像顶部七个弧... 对于山西临汾吉县柿子滩遗址发现的“岩图”,学界有不同观点与阐释。其中一种观点认为该图“人神”是曲肘双手举杆,表示“立杆测影”,否定了“生殖崇拜”等说法。这个思路无疑是合理的阐释。为此,在此基础上进一步推论,图像顶部七个弧形圆点应为“北斗七星”,隐含“盖天”与“北斗”。又因天之数为七为“乾”,“人神”上半身涂实,亦属“阳”,地上六个圆点形成的“倒梯形”,为“观象台”“测影台”或望月“坎”,地之数为六,是为“阴”为“坤”,“人神”下半身(腿部)描空,为“虚”,故整个“岩图”构成天地阴阳的宇宙概念。天地、阴阳交会于“人神”,乃构成天、地、人的宇宙关系,图中“人神”应为观测天象的“天官”,故可称“天官图”。文明与艺术起源于古代天文,足见“二十六史”《艺术列传》把精通天文、《易经》的人列入其传,是有依据的,也显示了中国艺术的本元内涵。 展开更多
关键词 艺术起源 柿子滩岩 北斗七星 天官
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老年患者全麻后恢复室低氧血症列线图模型的建立与验证 被引量:1
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作者 王君 李武兰 +1 位作者 郑业英 郭飞 《临床麻醉学杂志》 北大核心 2025年第1期40-45,共6页
目的建立老年患者全麻后恢复室低氧血症风险预测模型并进行验证。方法选择2022年2月至2023年5月行全麻手术的老年患者492例,男271例,女221例,年龄≥65岁,BMI 18.0~29.9 kg/m^(2),ASAⅠ—Ⅲ级。将患者按7∶3比例分为训练集(n=344)和验证... 目的建立老年患者全麻后恢复室低氧血症风险预测模型并进行验证。方法选择2022年2月至2023年5月行全麻手术的老年患者492例,男271例,女221例,年龄≥65岁,BMI 18.0~29.9 kg/m^(2),ASAⅠ—Ⅲ级。将患者按7∶3比例分为训练集(n=344)和验证集(n=148)。收集患者一般资料、术前指标及手术相关指标。恢复室低氧血症的定义为拔除气管导管或喉罩后30 min呼吸空气时PaO_(2)<60 mmHg或SpO_(2)<90%。LASSO回归筛选变量后行多因素Logistic分析,并建立列线图预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线对模型进行验证。结果训练集中共有139例(40.4%)患者出现恢复室低氧血症,验证集中共有61例(41.2%)患者出现恢复室低氧血症。多因素Logistic回归分析结果显示,BMI、ASA分级、吸烟史、手术类型、术后使用镇痛泵、进入恢复室时体温为老年患者全麻后恢复室低氧血症影响因素(P<0.05)。根据多因素Logistic分析结果建立老年患者全麻后恢复室低氧血症列线图预测模型。ROC曲线显示,在训练集中,该预测模型预测老年患者全麻后恢复室低氧血症风险的曲线下面积(AUC)为0.739(95%CI 0.686~0.792),验证集中AUC为0.733(95%CI 0.679~0.788)。校准曲线显示,训练集与验证集的预测曲线与标准曲线基本拟合。结论老年患者全麻后恢复室低氧血症的影响因素包括BMI、ASA分级、吸烟史、手术类型、术后使用镇痛泵、进入恢复室时体温,基于以上因素建立的列线图模型可有效预测老年患者全麻后恢复室低氧血症风险。 展开更多
关键词 老年 全身麻醉 低氧血症 列线
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基于三维加工图的AZ31与GW83镁合金热加工可成形性对比研究 被引量:1
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作者 曾健 董帅 +3 位作者 王锋华 王甫霖 靳丽 董杰 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第1期177-184,共8页
为了研究传统商业牌号镁合金与稀土镁合金在热加工可成形性上的差异性,以传统商业牌号AZ31镁合金和高强韧GW83稀土镁合金为研究对象,分别在压缩温度300~450℃,应变速率为0.001~1 s^(-1)条件下开展了热压缩实验,得到了两种合金的真应力-... 为了研究传统商业牌号镁合金与稀土镁合金在热加工可成形性上的差异性,以传统商业牌号AZ31镁合金和高强韧GW83稀土镁合金为研究对象,分别在压缩温度300~450℃,应变速率为0.001~1 s^(-1)条件下开展了热压缩实验,得到了两种合金的真应力-真应变关系曲线,对比分析了两种合金的热压缩变形特性。基于真应力-真应变曲线、动态材料模型和Murty失稳判据,分别建立了两种合金的三维加工图,预测了相应的安全区间和失稳区间,对比了两种合金的热加工可成形性。最后,以两种合金为原料,采用3组不同的工艺参数分别开展了针对同一规格薄壁管的反挤压成形实验。结果表明:与AZ31相比,GW83合金的安全区间较窄,失稳区间较宽,可成形性较差。以AZ31为原料反挤压成形的薄壁管外形较好且组织为细小的再结晶晶粒;而GW83合金在反挤压过程中成形困难,各组已成形薄壁管的边缘均发生了碎裂且组织中含有大量孪晶。验证了基于三维加工图实现不同材料可成形性预测方法的可行性。 展开更多
关键词 镁合金 热加工 三维加工 可成形性
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超声联合MRI深度学习组学诺莫图鉴别三阴性乳腺癌的模型建立与验证 被引量:3
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作者 程辰 李洪娥 +3 位作者 顾艳 徐峰 王文荣 赵红艳 《放射学实践》 北大核心 2025年第3期339-348,共10页
目的:构建超声联合MRI的深度学习组学诺莫图,以区分三阴性乳腺癌(TNBC)与非三阴性乳腺癌(NTNBC)并进行验证。方法:回顾性收集分析2018年1月-2020年9月在连云港市第一人民医院接受治疗的247例浸润性乳腺癌患者,其中2018年1月-2019年12月... 目的:构建超声联合MRI的深度学习组学诺莫图,以区分三阴性乳腺癌(TNBC)与非三阴性乳腺癌(NTNBC)并进行验证。方法:回顾性收集分析2018年1月-2020年9月在连云港市第一人民医院接受治疗的247例浸润性乳腺癌患者,其中2018年1月-2019年12月的176名乳腺癌患者为训练组(TNBC:55例,NTNBC:121例),2020年1月-2020年9月的71名乳腺癌患者为内部验证组(TNBC:19例,NTNBC:52例),另收集来自连云港市中医院及连云港市妇幼保健院62例浸润性乳腺癌患者作为外部验证集(TNBC:18例,NTNBC:44例)。整理分析所有患者的临床病理资料及影像学资料,采用开源软件ITK-SNAP 4.0.2对病灶进行分割,影像组学采用Pyradiomics软件进行组学特征提取;深度学习采用ResNet50作为卷积神经网络(CNN)学习框架,采用组内相关系数、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归等进行特征降维和筛选,最后采用结果维度模型融合构建临床-深度学习组学诺莫图。使用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型区分度,Delong检验比较各模型间曲线下面积(AUC)的差异,采用校准曲线评估实际观测与预测之间的一致性,采用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床有效性。结果:超声联合MRI建立的临床-深度学习组学诺莫图模型在训练组中,AUC为0.923(95%CI:0.880~0.955);内部验证组中,AUC为0.989(95%CI:0.967~1.000);外部验证组中,AUC为0.941(95%CI:0.820~0.944)。所建诺莫图模型的校准预测曲线与标准曲线贴合较好,提示该模型在区分TNBC与NTNBC的预测概率与实际概率具有良好的一致性。决策曲线显示在风险阈值0.00~0.88时,采用临床-深度学习组学诺莫图对患者进行术前区分TNBC与NTNBC预测的临床净获益率最高。结论:超声联合MRI的临床-深度学习组学诺莫图对TNBC与NTNBC诊断效能显著优于其他模型,有较好的临床应用价值。 展开更多
关键词 超声 磁共振成像 深度学习影像组学诺莫 乳腺肿瘤 三阴性乳腺癌
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联邦原型学习的特征图中毒攻击和双重防御机制 被引量:2
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作者 王瑞锦 王金波 +3 位作者 张凤荔 李经纬 李增鹏 陈厅 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1355-1374,共20页
联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的... 联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的特征图可能导致模型训练失效.为此,首先探索针对FedProto的特征图中毒攻击,论证攻击者只需通过置乱训练数据的标签,便可将模型的推测准确率至多降低81.72%.为了抵御上述攻击,进一步提出双重防御机制,分别通过全知识蒸馏和特征图甄别排除错误的特征图.基于真实数据集的实验表明,防御机制可将受攻击模型的推测准确率提升1-5倍,且仅增加2%系统运行时间. 展开更多
关键词 联邦学习 数据异构 知识蒸馏 特征中毒攻击 双重防御机制
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IMLS:用于大规模属性图的迭代有损图摘要方法
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作者 赵丹枫 马健 +2 位作者 贺琪 郑小罗 李明刚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第11期2967-2980,共14页
随着计算资源的进步,越来越多的现实世界数据以图的形式存储在计算机中。然而,直接处理大规模图所需的时间和资源成本不断攀升。有损图摘要技术在确保保留图的整体结构和主要属性的前提下,对图进行精炼和删减,从而生成一个近似输入图的... 随着计算资源的进步,越来越多的现实世界数据以图的形式存储在计算机中。然而,直接处理大规模图所需的时间和资源成本不断攀升。有损图摘要技术在确保保留图的整体结构和主要属性的前提下,对图进行精炼和删减,从而生成一个近似输入图的紧凑表示,来获得较小存储需求和更高计算效率。然而,已有的工作通常面临计算效率与摘要质量的不平衡,或缺乏节点属性的纳入。为了解决这些问题,提出了一种基于迭代最小哈希局部敏感哈希(MinHash-LSH)的有损图摘要方法IMLS。方法通过引入结合属性权重的得分函数评估节点合并收益,迭代地合并节点对,生成一个限制节点数量的摘要图,旨在最大限度地减少重构误差与存储大小,同时最大限度地提高节点同质性。实验结果表明,IMLS在压缩比相似的情况下,运行时间比同类方法快约51.3倍,且能够生成较同类方法重构误差低约91.87%的摘要图。此外,IMLS方法具有线性可扩展性,适用于大规模图,并且通过控制属性权重参数,能够确保生成的摘要图具有可控的节点同质性。 展开更多
关键词 计算 摘要 压缩 简化
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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击 被引量:3
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作者 谢丽霞 史镜琛 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期780-791,共12页
针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。 展开更多
关键词 神经网络 成员推理攻击 模型校准 因果推断 隐私风险
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两类几乎完全二部图的完美匹配数及其近似公式 被引量:1
16
作者 储理才 陈海燕 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期699-702,共4页
[目的]研究两类几乎完全二部图的完美匹配数.[方法]利用这两类图二部补图的匹配多项式以及图的完美匹配数的积分公式研究其完美匹配数.[结果]得到两类几乎完全二部图的完美匹配数的解析表达式及其近似计算公式.[结论]本文的方法适用于... [目的]研究两类几乎完全二部图的完美匹配数.[方法]利用这两类图二部补图的匹配多项式以及图的完美匹配数的积分公式研究其完美匹配数.[结果]得到两类几乎完全二部图的完美匹配数的解析表达式及其近似计算公式.[结论]本文的方法适用于其他更多图类完美匹配数的研究,首先求其补图的匹配多项式,然后由积分公式得到其完美匹配数的解析表达式或近似计算公式. 展开更多
关键词 完美匹配 几乎完全二部 车多项式
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基于图神经网络和强化学习的柔性作业车间调度算法 被引量:2
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作者 王亮 顾益铭 刘世亮 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期101-109,共9页
针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练... 针对不同规模的柔性作业车间调度问题,提出一种基于图神经网络的深度强化学习算法(GRL)。该算法采用3个异构析取子图来表征车间状态,并利用图神经网络提取车间特征,构建相应的马尔可夫决策过程,使用模仿学习与强化学习相结合的联合训练策略来更新神经网络参数。实验结果表明,所提GRL算法在不同规模订单、工序复杂程度和机器选择柔性下表现出较低的最长完工时间和较小的案例参数敏感性。将小规则案例下训练的网络泛化至大规模案例,体现相对优先调度规则较好且稳定的求解质量。研究成果为项目式教学提供典型的人工智能应用案例。 展开更多
关键词 强化学习 神经网络 模仿学习 柔性作业车间调度
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基于SCADA参量耦合网络变分图自编码的风电机组异常检测方法 被引量:2
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作者 刘小峰 李俊锋 柏林 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期567-576,共10页
利用风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据监测参量本身数值信息及其相互间的耦合关联性,提出基于多参量耦合关系变分图自编码的风电机组异常检测方法。该方法利用时间序列自适应符号传递熵构建SCADA数据的参量耦合关系网络,设计变分... 利用风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据监测参量本身数值信息及其相互间的耦合关联性,提出基于多参量耦合关系变分图自编码的风电机组异常检测方法。该方法利用时间序列自适应符号传递熵构建SCADA数据的参量耦合关系网络,设计变分图自编码再编码模型对参量耦合关系网络进行编码重构。结合SCADA参量耦合关系网络的编码重构误差构建风电机组的健康状态评估指标,采用支持向量回归的迭代更新法,对机组实时健康阈值进行自适应设置。两个风场的风力发电机组SCADA数据分析结果表明:该文方法充分利用了SCADA数据本身的数值信息及耦合关系结构信息,有效提高了风电机组异常状态检测的准确性及对环境工况的鲁棒性。 展开更多
关键词 风电机组 多参量耦合 变分自编码 健康指数 异常检测
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提取数字图像相对灰度特征的Robust估计及其快速算法
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作者 郭成安 尉迟颢颐 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第6期721-728,共8页
以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景,研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题.文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路,给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的... 以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景,研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题.文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路,给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的统计 估值方法.针对实际饮料瓶一致性差.图像复杂的特点,提出一种robust估计方法 来解决特征提取的可靠性问题.同时为了满足在线处理的实时性要求,文中在给出两 个有关数字图像相对灰度信号及其方差函数的定理的基础上,给出了一种实现robust 估计的快速算法,从而解决了特征提取中的可靠性与实时性之间的矛盾.文中方法已 在一套计算机图像处理系统上实现.结果完全满足实际要求. 展开更多
关键词 数字 相对灰度 特征抽取
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基于交互式列线图早期预测腹膜透析患者主要不良事件风险研究 被引量:1
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作者 刘胜凤 薄祥敏 +1 位作者 陈飞佳 张旋 《医学研究与战创伤救治》 北大核心 2025年第2期164-169,共6页
目的探讨腹膜透析(PD)患者发生主要不良事件(MAE)的危险因素并开发基于交互式列线图的预测模型。方法回顾性分析2014年5月至2022年8月在江苏省中医院肾内科腹透中心PD治疗的268例患者的临床资料。收集患者的基线特征、既往史和辅助检查... 目的探讨腹膜透析(PD)患者发生主要不良事件(MAE)的危险因素并开发基于交互式列线图的预测模型。方法回顾性分析2014年5月至2022年8月在江苏省中医院肾内科腹透中心PD治疗的268例患者的临床资料。收集患者的基线特征、既往史和辅助检查结果。随访1年内发生全因死亡、主要心血管不良事件或转为血液透析任一事件,即判定为MAE。根据首次入院时间将总样本分为训练集(n=180)和验证集(n=88),采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归算法筛选MAE的最佳预测特征,利用多变量Logistic回归构建预测模型并在验证集中进行验证。通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)来评估模型的区分度、校准度和临床应用性。结果随访1年内训练集和验证集分别有32例(17.8%)和14例(15.9%)患者发生MAE。血清白蛋白、血红蛋白和血钠为PD患者MAE的最优预测因子。预测模型在训练集和验证集的AUC分别为0.92和0.88,并且均通过了校准度检验(P>0.05)。DCA显示模型具有临床应用价值,最后基于Shiny程序开发预测模型的网页交互式列线图。结论该预测模型可有效识别PD患者1年内MAE发生风险,交互式列线图可作为临床评估工具提供辅助决策建议。 展开更多
关键词 腹膜透析 主要不良事件 预测模型 交互式列线
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