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一种融合字词双通道的Domain-Flux僵尸网络检测方法 被引量:1
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作者 李晓冬 宋元凤 李育强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期337-342,共6页
Domain-Flux是僵尸网络中常用的一种命令与控制信道隐蔽技术,其能有效躲避网络安全设备的检测。针对现有检测方法中对Domain-Flux域名信息提取不全面,无法有效捕获词典类域名关键分类特征的问题,提出了一种融合字词双通道的Domain-Flux... Domain-Flux是僵尸网络中常用的一种命令与控制信道隐蔽技术,其能有效躲避网络安全设备的检测。针对现有检测方法中对Domain-Flux域名信息提取不全面,无法有效捕获词典类域名关键分类特征的问题,提出了一种融合字词双通道的Domain-Flux僵尸网络检测方法。在字符向量和词根向量两个通道上分别采用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取局部特征和全局特征,丰富输入域名的特征信息,提升分类性能。其中,字符向量通道针对随机字符域名提取局部空间特征,而词根向量通道基于TF-IDF算法,引入类内因子将词根重要性加权到词向量中,然后提取域名单词组合序列前后的时序特征。实验结果表明,与单一采用TextCNN或BiLSTM的模型相比,融合字词双通道的模型检测准确率分别提高7.12%和5.86%,针对词典类Domain-Flux的检测也具有更高的精确率。 展开更多
关键词 domain-Flux 僵尸网络 TF-IDF 卷积神经网络 双向长短期记忆网络
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高精度方位各向异性反演在顺北8号带裂缝检测中的应用
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作者 张永升 刘军 +4 位作者 黄超 陈群 朱定 张春福 杨建礼 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第6期1238-1246,共9页
目前,基于AVAZ反演方法的方位各向异性反演大都采用Rüger两项式,基于椭圆拟合方法的方位各向异性反演大多使用分扇区叠加振幅等属性亦或各向同性叠前弹性反演成果数据,这两类方法都存在局限性。而Rüger三项式方程中B项(B^(iso... 目前,基于AVAZ反演方法的方位各向异性反演大都采用Rüger两项式,基于椭圆拟合方法的方位各向异性反演大多使用分扇区叠加振幅等属性亦或各向同性叠前弹性反演成果数据,这两类方法都存在局限性。而Rüger三项式方程中B项(B^(iso)+B^(ani)cos^(2)φ)包含方位各向异性强度项B^(ani),因此,将其用于方位各向异性椭圆拟合更合理。基于全方位角度域(FAA)叠前偏移道集数据,首先,将FAA域道集划分为5个方位扇区,对每一个方位扇区求解Rüger三项式方程B项属性(B_(1)~B_(5)),利用5个扇区求解的B项属性成果数据开展椭圆拟合处理以确定椭圆长轴方向、长轴与短轴比值,进而得到裂缝方向和裂缝密度。与直接求取方位各向异性强度B^(ani)的AVAZ反演方法相比,该方法显著减少了计算量。研究区目的层鹰山组上段裂缝预测成果被4口后钻井所证实。 展开更多
关键词 叠前偏移 全方位角度(FAA)域 道集 Rüger三项式方程 方位各向异性 反演 裂缝密度 裂缝方向
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基于多尺度与注意力机制的两阶段风暴单体外推研究
3
作者 魏敏 姚鑫 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期696-704,共9页
风暴是一种生命周期短、发生突然、空间尺度小的自然现象,常用雷达回波外推方法进行预测,但时序预测模型难以在众多特征中定位风暴关键信息,导致预测精度低,模型无法充分学习图像高频信息,导致预测细节缺失,结果模糊。为了提升预测性能... 风暴是一种生命周期短、发生突然、空间尺度小的自然现象,常用雷达回波外推方法进行预测,但时序预测模型难以在众多特征中定位风暴关键信息,导致预测精度低,模型无法充分学习图像高频信息,导致预测细节缺失,结果模糊。为了提升预测性能,提出两阶段风暴单体外推框架。第一阶段使用多尺度模块提取多尺度信息,注意力机制挖掘影响预测的重要特征,使用时空长短期记忆单元进行序列预测。第二阶段对一阶段结果进行偏差矫正,使用频域损失丰富外推细节。实验结果表明,在雷达回波数据集上,与主流模型PredRNN-V2相比,该模型均方误差降低11.4%,SSIM提升4.3%,在风暴单体外推任务中表现优越。在Moving MNIST数据集上,均方误差降低4.95%,感知损失降低12.67%,SSIM提升至0.898,具有良好的时序预测能力。 展开更多
关键词 注意力机制 空洞卷积 频域损失 长短期记忆 时空序列预测
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基于S-MCLSTM和DANN的滚动轴承剩余寿命预测方法
4
作者 董志民 董洁超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第9期2787-2793,共7页
针对在不同工作条件和不同故障形式下,滚动轴承剩余寿命预测泛化能力差和精确度不高的问题,提出一种基于孪生多卷积长短时记忆网络(S-MCLSTM)和域对抗网络(DANN)的剩余寿命预测方法。首先针对不同的工作条件对退化过程的影响,提出基于S-... 针对在不同工作条件和不同故障形式下,滚动轴承剩余寿命预测泛化能力差和精确度不高的问题,提出一种基于孪生多卷积长短时记忆网络(S-MCLSTM)和域对抗网络(DANN)的剩余寿命预测方法。首先针对不同的工作条件对退化过程的影响,提出基于S-MCLSTM的差异化特征提取器以提取一定时间间隔的两个样本之间的差异化特征。同时,进一步使用工作条件判别器与差异化特征提取器进行对抗训练,减少由于工作条件的原因产生的冗余特征。之后针对故障形式对退化过程的影响,设计了故障诊断器用于和差异化特征提取器对抗训练。最后,考虑到滚动轴承一般退化过程中,不同阶段的退化过程与特征之间的映射关系可能存在的差异,提出了阶段判别器,并在不同阶段应用不同的剩余寿命预测器进行预测。最终在西安交通大学XJTU-SY轴承数据集上的实验表明,该方法在多种工作条件和故障形式下都能较准确地预测剩余寿命,有较为广泛的应用前景。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 孪生多卷积长短时记忆网络 域对抗网络
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User Station Security Protection Method Based on Random Domain Name Detection and Active Defense
5
作者 Hongyan Yin Xiaokang Ren +2 位作者 Jinyu Liu Shuo Zhang Wenkun Liu 《Journal of Information Security》 2023年第1期39-51,共13页
The power monitoring system is the most important production management system in the power industry. As an important part of the power monitoring system, the user station that lacks grid binding will become an import... The power monitoring system is the most important production management system in the power industry. As an important part of the power monitoring system, the user station that lacks grid binding will become an important target of network attacks. In order to perceive the network attack events on the user station side in time, a method combining real-time detection and active defense of random domain names on the user station side was proposed. Capsule network (CapsNet) combined with long short-term memory network (LSTM) was used to classify the domain names extracted from the traffic data. When a random domain name is detected, it sent instructions to routers and switched to update their security policies through the remote terminal protocol (Telnet), or shut down the service interfaces of routers and switched to block network attacks. The experimental results showed that the use of CapsNet combined with LSTM classification algorithm can achieve 99.16% accuracy and 98% recall rate in random domain name detection. Through the Telnet protocol, routers and switches can be linked to make active defense without interrupting services. 展开更多
关键词 User Station Random domain Name Detection Capsule Network Active Defense Long Short term Memory
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基于改进TF-IDF与BERT的领域情感词典构建方法 被引量:1
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作者 蒋昊达 赵春蕾 +1 位作者 陈瀚 王春东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期150-158,共9页
领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于... 领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)与BERT的领域情感词典构建方法。该方法在筛选领域候选情感词阶段对TF-IDF算法进行改进,将隐含狄利克雷分布(LDA)算法与改进后的TF-IDF算法结合,进行领域性修正,提升了所筛选候选情感词的领域性;在候选情感词极性判断阶段,将情感倾向点互信息算法(SO-PMI)与BERT结合,利用领域情感词微调BERT分类模型,提高了判断领域候选情感词情感极性的准确程度。在不同领域的用户评论数据集上进行实验,结果表明,该方法可以提高所构建领域情感词典的质量,使用该方法构建的领域情感词典用于汽车领域和手机领域文本情感分析的F1值分别达到78.02%和88.35%。 展开更多
关键词 情感分析 领域情感词典 词频-逆文档频率 隐含狄利克雷分布 情感倾向点互信息算法 BERT模型
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交直流互联电网的跨省输电功率可行域分析
7
作者 袁泉 李豹 +4 位作者 王巍 周鑫 张蔷 孙宇军 陈潇婷 《浙江电力》 2024年第6期13-21,共9页
交直流互联电网的送受关系复杂,电网运行调控的约束众多,使得完全依赖人工经验来判断送受电计划调整空间的难度较大。为适应市场化交易对于跨省送受电计划调整提出的精细化要求,提出了一种跨省输电功率可行域的分析方法。首先,根据交直... 交直流互联电网的送受关系复杂,电网运行调控的约束众多,使得完全依赖人工经验来判断送受电计划调整空间的难度较大。为适应市场化交易对于跨省送受电计划调整提出的精细化要求,提出了一种跨省输电功率可行域的分析方法。首先,根据交直流互联电网的运行特点,对调度可行域所含的运行约束进行拓展建模。然后,构建跨省输电功率可行域模型,并采用有序顶点搜索法进行求解。最后,基于南方区域电网的实际运行场景展开算例分析,并利用全网调度优化模型的计算结果验证了跨省输电功率可行域的有效性。依据可行域的计算结果可以获知特定送受场景下跨省输电功率的限值范围,从而为中长期送受电计划校核调整提供参考依据。 展开更多
关键词 交直流互联 跨省输电功率 可行域 中长期
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浮式平台运动加速度短期极值快速预报方法
8
作者 李沈杰 程正顺 +1 位作者 崔明浩 陈鹏 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期158-165,174,共9页
提出一种基于浮式平台运动响应幅值算子(RAO)的频域方法,对浮式平台上任意位置加速度短期极值进行快速预报。假设浮式平台为刚体,通过运动互相关函数与运动谱密度函数的转换关系得到运动谱传递关系;从浮式平台重心运动谱快速转换得到任... 提出一种基于浮式平台运动响应幅值算子(RAO)的频域方法,对浮式平台上任意位置加速度短期极值进行快速预报。假设浮式平台为刚体,通过运动互相关函数与运动谱密度函数的转换关系得到运动谱传递关系;从浮式平台重心运动谱快速转换得到任意点加速度谱,基于谱分析方法得到短期极值预报结果;对一艘浮式生产储油船(FPSO)船进行加速度短期极值预报,采用时域计算结果对该方法的准确性与有效性进行验证。研究结果表明,所提预报方法预报精度良好,同时具有极高的预报效率,能满足工程应用需求。 展开更多
关键词 浮式平台 加速度极值 短期预报 响应幅值算子 频域方法
原文传递
基于双记忆交互网络的领域自适应方面词提取方法
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作者 程艳 胡建生 +4 位作者 赵松华 罗品 邹海锋 富雁 刘春雷 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期155-168,共14页
方面词提取是方面级情感分析中的一个核心任务,随着社交网络的不断发展,越来越多的用户倾向于根据评论文本来做决策,并且对评论文本的细节越来越关注。因此,从海量的评论文本中准确提取方面词对于用户快速决策具有重要意义。由于标注语... 方面词提取是方面级情感分析中的一个核心任务,随着社交网络的不断发展,越来越多的用户倾向于根据评论文本来做决策,并且对评论文本的细节越来越关注。因此,从海量的评论文本中准确提取方面词对于用户快速决策具有重要意义。由于标注语料极其耗时耗力,成本高,所以当前公开的方面词数据集相对较少,从而影响了神经网络模型的有效训练。为了缓解这一问题,有研究者使用了领域自适应策略,该策略通过使用方面词和意见词之间的共同句法关系来弥补不同领域之间的差距,但这高度依赖于外部语言资源。针对上述问题,该文使用无监督领域自适应的方法,通过从粗粒度方面类别任务的丰富资源源域学习到的知识,来提高细粒度方面词任务的低资源目标域的学习能力。为了缓解领域间粒度不一致和特征不匹配问题,该文提出了一种双记忆交互网络,该网络通过将每个单词的局部记忆与全局方面词和方面类别记忆进行交互,不断迭代获得每个单词的相关向量,进而得到方面词与方面类别之间的相互联系,以及方面词或方面类别本身之间的内部相关性。最后为了验证方法的有效性,该文方法在Laptop、Restaurant和Device数据集上分别进行了实验。实验结果表明,与多个基线模型相比,该文提出的方法性能更优。 展开更多
关键词 方面词提取 无监督学习 领域自适应 序列标注
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基于改进注意力机制的领域对抗网络的认知负荷识别模型
10
作者 班瑞阳 周大鹏 +1 位作者 韩吉平 刘文海 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2602-2608,共7页
在认知负荷识别领域,精确的跨领域识别对提高模型的鲁棒性和适应性至关重要,其中基于脑电信号(EEG)的评价方法当前已经成为研究的主流方向,但是由于脑电信号自身具有差异性非稳态性的特点,因此需要提高脑电信号在测量时的泛化性,有效实... 在认知负荷识别领域,精确的跨领域识别对提高模型的鲁棒性和适应性至关重要,其中基于脑电信号(EEG)的评价方法当前已经成为研究的主流方向,但是由于脑电信号自身具有差异性非稳态性的特点,因此需要提高脑电信号在测量时的泛化性,有效实现通过测量EEG信号进行认知负荷识别.本文提出了一种增加注意力机制的长短时记忆网络和领域对抗网络相结合的深度学习模型,在领域对抗网络中加入了通过经验模态分解(EMD)计算的近似熵注意力机制,该模型通过集成注意力机制增强特征提取能力,能够有效捕捉与认知负荷相关的关键信息;同时通过源域和目标域之间的不断对抗,混淆源域与目标域之间的分布差异,达到提高模型识别泛化性的效果.在完成模型构建之后,选择现有方法与本文提出模型进行对比,取得了较好成绩,证明了本文模型在EEG识别中的优越性. 展开更多
关键词 长短时记忆网络 领域对抗网络 注意力机制 认知负荷识别
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基于少数据样本的滚动轴承寿命分段预测方法
11
作者 张朋 马孝育 +3 位作者 王恒迪 李畅 邓四二 邱小彪 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第8期1415-1422,共8页
针对少数据样本下,滚动轴承难以准确预测剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)与对抗性判别域自适应网络(ADDA)的轴承寿命分段预测方法。首先,利用稀疏概率自注意力机制对特征集进行了筛选,提取了具有... 针对少数据样本下,滚动轴承难以准确预测剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)与对抗性判别域自适应网络(ADDA)的轴承寿命分段预测方法。首先,利用稀疏概率自注意力机制对特征集进行了筛选,提取了具有时变性的特征集,以获取最优全局特征,确定分段点以作为ADDA模型的输入;然后,针对不同阶段的退化特点建立了相应的健康评估指标;对处于健康状态的轴承,利用ConvLSTM网络预测了轴承健康阶段的寿命,将健康阶段预测数据作为局部特征输入ADDA网络与最优特征集(全局特征),进行了对抗训练,以实现故障阶段的寿命预测,并使用全连接层输出滚动轴承的预测剩余使用寿命;最后,采用PHM2012数据集与工程试验数据分别对模型进行了验证。研究结果表明:相较于ConvLSTM模型、RNN-HI模型、CNN-LSTM模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的平均绝对误差分别降低了78.16%、53.14%、67.13%,平均得分分别提高了66.42%、92.81%、32.37%;相较于LSTM模型、CNN-LSTM模型以及Transformer模型,ConvLSTM-ADDA寿命预测方法的均方误差分别降低了80.11%、54.95%、55.94%。因此,该算法模型能够实现对较少数据样本的轴承寿命进行RUL预测的目的,且具有较高的精度。 展开更多
关键词 对抗性判别域适应网络 卷积长短期记忆网络 稀疏概率自注意力机制 少数据样本 分阶段寿命预测 剩余使用寿命
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基于分解和频域特征提取的多变量长时间序列预测模型
12
作者 范艺扬 张洋 +2 位作者 曾尚 曾渝 付茂栗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3442-3448,共7页
针对现有基于Transformer的多变量长时间序列预测(MLTSF)模型主要从时域中提取特征,难以直接从长时间序列分散的时间点中找出可靠依赖关系的问题,提出一种新的基于分解和频域特征提取的模型。首先,提出基于频域的周期项-趋势项的分解方... 针对现有基于Transformer的多变量长时间序列预测(MLTSF)模型主要从时域中提取特征,难以直接从长时间序列分散的时间点中找出可靠依赖关系的问题,提出一种新的基于分解和频域特征提取的模型。首先,提出基于频域的周期项-趋势项的分解方法,以降低分解过程的时间复杂度;其次,在利用周期项-趋势项分解提取序列趋势性特征的基础上,利用基于Gabor变换进行频域特征提取的Transformer网络捕捉周期性的依赖,提高预测的稳定性和鲁棒性。在5个基准数据集上的实验结果显示,与现有的先进方法相比,所提模型在MLTSF上的均方误差(MSE)平均减小了7.6%,最多减小了18.9%,有效提升了预测精度。 展开更多
关键词 多变量长时间序列预测 频域特征提取 GABOR变换 TRANSFORMER 时间序列 深度学习
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基于时频域分析的LSTM电力系统报警方法研究
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作者 李慕轩 《信息与电脑》 2024年第4期138-140,共3页
为克服传统语音分析方法的局限性,文章采用基于时频域分析的长短时记忆网络模型,提出基于时频域分析的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)电力系统报警方法。同时,在UrbanSound8K数据集上开展实验验证该方法的有效性。结果表明,... 为克服传统语音分析方法的局限性,文章采用基于时频域分析的长短时记忆网络模型,提出基于时频域分析的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)电力系统报警方法。同时,在UrbanSound8K数据集上开展实验验证该方法的有效性。结果表明,该方法的准确性、精确度、召回率和F1分数等较高,表现出在正常和异常声音分类任务上的平衡性和稳定性。 展开更多
关键词 电力系统 时频域分析 长短期记忆网络 报警方法
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基于BiLSTM-DAE的多家族恶意域名检测算法
14
作者 张咪 彭建山 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第10期319-324,共6页
针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序... 针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征,并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder,DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明,与当前主流恶意域名检测算法相比,该算法在保持检测开销较小的基础上,具有更高的检测精度。 展开更多
关键词 恶意域名检测 深度自编码网络 双向长短时记忆神经网络 构词特征
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半潜式海洋平台疲劳影响因素分析
15
作者 高洁 杨雨薇 +1 位作者 孟巧 袁萍 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第2期96-100,共5页
在海洋结构物疲劳评估时,频域谱分析法将交变应力峰值分布简单认为是窄带分布,不符合宽带海况特征,疲劳结果往往偏保守。全时域法虽然计算精度高,但整个过程过于耗时,很难应用在实际工程中。本文考虑到时域法和频域法在疲劳评估时各自... 在海洋结构物疲劳评估时,频域谱分析法将交变应力峰值分布简单认为是窄带分布,不符合宽带海况特征,疲劳结果往往偏保守。全时域法虽然计算精度高,但整个过程过于耗时,很难应用在实际工程中。本文考虑到时域法和频域法在疲劳评估时各自的缺陷,给出一种时域-频域混合法,运用此方法对某半潜式海洋平台关键节点进行疲劳计算,并分析不同因素对疲劳损伤的影响。结果表明,不同浪向角和短期海况对半潜式海洋平台的疲劳损伤贡献度不同,贡献度大小与评估区域位置有关。所得结论为半潜式海洋平台的疲劳评估提供一定依据和参考。 展开更多
关键词 半潜式海洋平台 时域-频域混合法 疲劳评估 浪向角 短期海况
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Using Data Mining with Time Series Data in Short-Term Stocks Prediction: A Literature Review 被引量:2
16
作者 José Manuel Azevedo Rui Almeida Pedro Almeida 《International Journal of Intelligence Science》 2012年第4期176-180,共5页
Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series da... Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series data, focusing on shorttime stocks prediction. This is an area that has been attracting a great deal of attention from researchers in the field. The main contribution of this paper is to provide an outline of the use of DM with time series data, using mainly examples related with short-term stocks prediction. This is important to a better understanding of the field. Some of the main trends and open issues will also be introduced. 展开更多
关键词 DATA Mining Time Series FUNDAMENTAL DATA DATA Frequency Application domain SHORT-term Stocks PREDICTION
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血清lncRNAs ABHD11-AS1、miR-1231表达与胃癌根治术后复发转移及远期预后的相关性
17
作者 石商双 周维 +4 位作者 刘茂华 蒋品 徐海平 刘悦 张琳 《河北医药》 CAS 2024年第16期2442-2445,2449,共5页
目的探究血清长链非编码RNAα/β水解酶域11反义RNA1(lncRNAs ABHD11-AS1)、微小RNA-1231(miR-1231)表达与胃癌根治术后复发转移及远期预后的相关性。方法选取2018年7月至2020年7月进行胃癌根治术治疗的147例患者(胃癌组),根据复发转移... 目的探究血清长链非编码RNAα/β水解酶域11反义RNA1(lncRNAs ABHD11-AS1)、微小RNA-1231(miR-1231)表达与胃癌根治术后复发转移及远期预后的相关性。方法选取2018年7月至2020年7月进行胃癌根治术治疗的147例患者(胃癌组),根据复发转移情况,将患者分为复发转移组48例和未复发转移组99例,根据3年预后情况,分为生存组40例和死亡组107例,选取同期体检的健康人员132例作为对照组,采用实时荧光定量PCR法测定血清lncRNAs ABHD11-AS1、miR-1231表达水平,采用Pearson法分析血清lncRNAs ABHD11-AS1、miR-1231的相关性,采用Logistic回归分析影响胃癌根治术后复发转移的因素。结果与对照组比较,胃癌组lncRNAs ABHD11-AS1表达水平显著升高(P<0.05),miR-1231表达水平显著降低(P<0.05)。血清lncRNAs ABHD11-AS1和miR-1231表达呈负相关(r=-0.691,P<0.05)。复发转移组肿瘤直径>5 cm、TNM分期Ⅲ+Ⅳ期、分化程度低分化、浸润深度T3+T4、有淋巴结转移的患者比例及lncRNAs ABHD11-AS1表达水平显著高于未复发转移组(P<0.05),miR-1231表达水平显著低于未复发转移患者,差异有统计学意义(P<0.05)。肿瘤直径、浸润深度、lncRNAs ABHD11-AS1是胃癌根治术后复发转移的独立危险因素,miR-1231是保护因素(P<0.05)。死亡组lncRNAs ABHD11-AS1表达水平显著高于生存组(P<0.05),miR-1231水平显著低于生存组(P<0.05)。结论胃癌患者血清中lncRNAs ABHD11-AS1表达水平升高,miR-1231表达水平降低,与胃癌根治术后复发转移及远期预后密切相关,可能作为胃癌根治术后复发转移及远期预后的标志物。 展开更多
关键词 胃癌根治术 长链非编码RNAα/β水解酶域11反义RNA1 微小RNA-1231 复发转移 远期预后
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疗愈导向的大学校园支持性环境营造国际研究进展与启示——基于CiteSpace知识图谱分析 被引量:4
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作者 梁海岫 王雪松 +2 位作者 王世福 陈纵 高小涵 《新建筑》 2023年第2期67-73,共7页
面对日益凸显的健康问题,大学作为学校教育生态链的最后一环,其校园疗愈支持性环境建设已经成为健康城市的重要助力单元,对实现健康中国战略意义重大。运用CiteSpace软件绘制知识图谱,对近30年与疗愈相关的大学校园环境营造相关的海量... 面对日益凸显的健康问题,大学作为学校教育生态链的最后一环,其校园疗愈支持性环境建设已经成为健康城市的重要助力单元,对实现健康中国战略意义重大。运用CiteSpace软件绘制知识图谱,对近30年与疗愈相关的大学校园环境营造相关的海量国际文献进行可视化、全貌性综述研究;将研究演进历程划分为基础起步、科学细分、分化跨域、综合交互四个阶段,并归纳出生理疗愈、心理疗愈、社会疗愈导向下的三个核心聚类议题和13个细分聚类议题,用以评述当前大学校园疗愈支持性环境特征研究进展;最后将其与相关标准及国际实践经验结合,以期为未来我国大学校园疗愈支持性环境营造实践提供理论与设计指导的依据。 展开更多
关键词 大学校园 疗愈支持性环境 知识图谱 突现词 共现图谱
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Content Authentication Based on JPEG-to-JPEG Watermarking
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作者 Hong-Xia Wang Jie Hou Ke Ding 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2009年第2期125-128,共4页
A content authentication technique based on JPEG-to-JPEG watermarking is proposed in this paper. In this technique, each 8x8 block in a JPEG compressed image is first processed by entropy decoding, and then the quanti... A content authentication technique based on JPEG-to-JPEG watermarking is proposed in this paper. In this technique, each 8x8 block in a JPEG compressed image is first processed by entropy decoding, and then the quantized discrete cosine transform (DCT) is applied to generate DCT coefficients: one DC coefficient and 63 AC coefficients in frequency coefficients. The DCT AC coefficients are used to form zero planes in which the watermark is embedded by a chaotic map. In this way, the watermark information is embedded into JPEG compressed domain, and the output watermarked image is still a JPEG format. The proposed method is especially applicable to content authentication of JPEG image since the quantized coefficients are modified for embedding the watermark and the chaotic system possesses an important property with the high sensitivity on initial values. Experimental results show that the tamper regions are localized accurately when the watermarked JPEG image is maliciously tampered. 展开更多
关键词 Index terms-Chaotic map compressed domain content authentication digital watermarking.
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基于正交匹配-伪魏格纳分布的电缆缺陷定位 被引量:4
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作者 操雅婷 周凯 +2 位作者 孟鹏飞 金宇 王昱皓 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期4489-4498,共10页
时频域反射法(TFDR)采用时频联合的方法对电缆缺陷进行定位,但定位信号时频谱中存在交叉项干扰,导致无法对电缆局部缺陷进行精确定位。该文提出采用正交匹配追踪(OMP)和伪魏格纳分布(PWVD)结合的算法,实现了对实测电缆定位信号特征提取... 时频域反射法(TFDR)采用时频联合的方法对电缆缺陷进行定位,但定位信号时频谱中存在交叉项干扰,导致无法对电缆局部缺陷进行精确定位。该文提出采用正交匹配追踪(OMP)和伪魏格纳分布(PWVD)结合的算法,实现了对实测电缆定位信号特征提取,以及信号时频谱中交叉项干扰抑制。首先通过OMP算法对原信号进行分解;然后对分解后的子信号分别求取PWVD时频分布;最后通过对时频谱线性叠加,获得定位信号更精确的时频表达,有效地消除了交叉项干扰。搭建了10 kV交联聚乙烯电缆仿真模型进行研究,并选取了长度40 m含两个中间接头、105 m含缺陷及500 m含中间接头的XLPE电缆对算法进行实验验证。仿真及实验结果表明,OMP-PWVD改进算法能有效抑制交叉项干扰,且具有较强抗干扰能力,有效地提高了时频域反射法的定位精度。 展开更多
关键词 电缆缺陷定位 时频域反射法 交叉项 正交匹配追踪 伪魏格纳分布
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