基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

基于层次分析法的BIM效益评价方法研究——以上海世博会博物馆为例

随着BIM应用在推广数量、应用水平和管理能力等方面的提升,政府主管部门在制定进一步鼓励政策时,对项目BIM的效益问题给予极大的关注。在专家调查的基础上,利用层次分析法对会博物馆实际应用案例,验证了评价方法的可行性和有效性。     

基于D-AHP与灰色理论的信息安全风险评估

充分考虑评估信息不确定性对评估结果的影响,提出一种基于D数层次分析法(D-AHP)与灰色理论的信息安全风险评估方法。根据相关行业标准识别信息系统的资产、威胁、脆弱性及已有安全措施,构建评估指标体系并建立层次化结构模型。使用D-AHP方法求解各指标的影响权重,以解决评估信息不确定性问题。针对评估过程中信息资源不足的灰性特征,运用灰色理论求解灰色评价矩阵。在此基础上,对信息安全风险进行综合评估并直观显示评估结果。分析表明,该方法可利用不确定信息进行风险评估,为制定有针对性的风险管控策略提供参考。     

蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

计算机的软硬件维护和网络安全防护问题与策略

互联网在大数据下的时代,作为全球最重要的信息基础设施和推动经济社会发展的重要驱动力量,成为了人们生活中必不可少的重要组成部分,但计算机在发展过程中的问题也是逐日递增,计算机的安全也是网络安全的关键之处。本文就计算机的安全问题,从软件和硬件方面入手,对其中的问题做出了分析,研究,提出了改进计算机安全的策略。     

一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性.