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基于改进卷积神经网络的肺部肿瘤检测

长江信息通信 2024年第1期37卷 32-35页

作者：王煜君江宇楠刘琳岚张鹏飞罗坤龙南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063

肺部肿瘤目前是致死率最高的疾病之一。其初期的形状一般非常微小,且和正常的组织类似,哪怕是经验丰富的医生也无法确保能够精准地确定肿瘤所在位置,因此使用计算机辅助检测是一个不错的选择。在研究深度学习目标检测算法YOLOv5的基础上... 详细信息

肺部肿瘤目前是致死率最高的疾病之一。其初期的形状一般非常微小,且和正常的组织类似,哪怕是经验丰富的医生也无法确保能够精准地确定肿瘤所在位置,因此使用计算机辅助检测是一个不错的选择。在研究深度学习目标检测算法YOLOv5的基础上,针对上述难点,从以下三个方面改进YOLOv5算法来进行肺部肿瘤检测。首先,根据数据集中所有肿瘤大小重新设计了初始检测框的大小;然后,利用主干特征提取网络中的特征图,并新添加了一个检测层,该检测层的特征图只经过了两次下采样,能更好地保留肿瘤的细节信息;最后,选择CBAM注意力机制加入FPN结构,进一步提高模型的检测效果。通过在LUNA16数据集上进行实验,发现改进算法的精确率、召回率和mAP分别达到了96.81%、94.94%和96.6%,比改进前分别提高了15.18%、18.02%和13.46%,且与近三年同类算法相比,也具有较好的检测性能。所以此改进算法能有效地对肺部肿瘤进行检测。

关键词：肺部肿瘤目标检测算法 YOLOv5 检测层注意力机制

基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法

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计算机研究与发展 2022年第4期59卷 834-851页

作者：刘琳岚谭镇阳舒坚南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学软件学院南昌330063

机会网络(opportunistic network)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法... 详细信息

机会网络(opportunistic network)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法.将机会网络进行时间切片,对得到的机会网络单元采用聚合图建模,以表征网络信息;采用动态网络嵌入模型提取机会网络单元间的时序变化信息、拓扑结构信息,得到网络的动态属性特征;借助图神经网络(graph neural network,GNN)在图数据处理上的优势,获得网络动态属性特征与节点重要度之间的映射关系,实现节点重要度的评估.在3个真实机会网络数据集MIT,Haggle,Asturias-er上的实验结果表明:相比于时效介数(temporal betweeness,TB)方法、时效度(temporal degree,TD)方法、时效PageRank(temporal PageRank和f-PageRank)方法以及kshell-CN方法,该方法具有更快的消息传播速率和更大的消息覆盖范围,其SIR和NDCG@10指标更优.

关键词：机会网络节点重要度网络嵌入图神经网络消息传播速率

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基于网络表示学习的机会网络链路预测

北京邮电大学学报 2022年第4期45卷 64-69,103页

作者：刘琳岚宋修洋陈宇斌南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南昌航空大学软件学院南昌330063

针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法。设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态。采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性... 详细信息

针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法。设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态。采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性,并映射为低维的属性嵌入矩阵;采用基于注意力机制改进的循环神经网络学习网络拓扑随时间动态演化的规律,提取属性嵌入矩阵之间的时序特征;在输出层建立时序特征与链路状态之间的映射关系,实现下一时刻整网的链路预测。在Infocom-05和Hyccups等数据集上的实验结果表明,与现有同类方法相比,所提方法具有更高的预测精度。

关键词：机会网络链路预测网络表示学习注意力机制

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基于门控循环单元的链路质量预测

工程科学与技术 2022年第6期54卷 51-58页

作者：刘琳岚肖庭忠舒坚牛明晓南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南昌航空大学软件学院江西南昌330063

无线传感器网络中,节点传输数据时容易受到环境中噪声的干扰,使传输链路质量变差,导致数据包丢失、消息重发,从而加速节点能量的消耗,缩短网络寿命。链路质量预测可以为上层路由协议选择高质量的无线链路进行通信提供依据,通过链路质量... 详细信息

无线传感器网络中,节点传输数据时容易受到环境中噪声的干扰,使传输链路质量变差,导致数据包丢失、消息重发,从而加速节点能量的消耗,缩短网络寿命。链路质量预测可以为上层路由协议选择高质量的无线链路进行通信提供依据,通过链路质量预测选取高质量的链路传输数据,可以提高数据传输效率,减少重传次数。本文提出基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的链路质量预测方法。首先,采用Gap Statistic算法优化的Kmeans++算法,依据包接收率的分布自适应划分链路质量等级,获得链路质量样本标签;其次,选择接收信号强度均值、链路质量指示均值及信噪比均值作为输入,借助CatBoost在分类问题上的优势,构建链路质量评估模型,并采用网格搜索法对参数寻优;最后,使用滑动时间窗口构建链路质量等级时序样本集,使用GRU提取链路质量等级时间序列的时序信息,为进一步提高预测的准确率,采用支持向量回归机构建链路质量预测模型,预测下一时刻链路质量等级。本文采用真实场景中的数据进行实验,根据主要干扰源不同,选择实验室、走廊和停车场3个场景收集数据,使用均方误差评价链路质量预测模型的有效性。实验结果表明,与小波神经网络、循环神经网络和随机向量函数链等方法相比,所提方法具有更小的预测误差,可以准确预测链路质量等级。

关键词：无线传感器网络链路质量预测门控循环单元 Gap Statistic算法链路质量等级

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基于时空卷积的机会网络拓扑预测

通信学报 2023年第3期44卷 145-156页

作者：舒坚史佳伟刘琳岚 Manar Al-Kali 南昌航空大学软件学院江西南昌330063 南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063

机会网络拓扑的高动态性导致其拓扑预测极具挑战。现有拓扑预测方法主要关注网络长期时空依赖,忽视了短期时空特征。综合考虑机会网络长短期时空依赖关系,提出一种基于动态时间规整算法与时空卷积的机会网络拓扑预测方法(DTW-STC)。基... 详细信息

机会网络拓扑的高动态性导致其拓扑预测极具挑战。现有拓扑预测方法主要关注网络长期时空依赖,忽视了短期时空特征。综合考虑机会网络长短期时空依赖关系,提出一种基于动态时间规整算法与时空卷积的机会网络拓扑预测方法(DTW-STC)。基于动态时间规整算法确定切片时长,将机会网络切分为快照,用快照的链路状态矩阵表征其拓扑信息;采用时序卷积神经网络获取短期时序特征,结合网络变化构建时空图表征短期时空关系,利用图卷积运算提取网络的短期时空特征,经过多次卷积的堆叠,得到网络长短期时空特征;基于自编码器结构实现向量空间切换,预测下一时刻网络拓扑。3个真实机会网络数据集ITC、MIT以及Asturias-er上的实验结果表明,DTW-STC方法的预测性能优于基线方法。

关键词：机会网络拓扑预测时序卷积图卷积时空图

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机会传感网络移动节点连通度的影响因素

北京邮电大学学报 2016年第6期39卷 116-120页

作者：刘琳岚刘群郭凯韩洋南昌航空大学信息工程学院南昌330063

针对机会传感网络基于节点移动实现网络通信的特点,考虑到影响移动节点连通度的因素,提出了机会传感网络的移动节点连通度模型,实现了对移动节点连通度的刻画.在区域划分的机会传感网络中,分析了移动节点时间序列特征因子,得到与特征因... 详细信息

针对机会传感网络基于节点移动实现网络通信的特点,考虑到影响移动节点连通度的因素,提出了机会传感网络的移动节点连通度模型,实现了对移动节点连通度的刻画.在区域划分的机会传感网络中,分析了移动节点时间序列特征因子,得到与特征因子相关的影响移动节点连通度的因素.利用一元回归得到影响因素与时延的关系,通过回归组合分析得到移动节点的连通度模型.仿真结果表明,该模型能够反映机会传感网络移动节点的连通度.

关键词：机会传感网络移动节点连通度一元回归分析回归组合分析

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基于随机森林的链路质量预测

通信学报 2019年第4期40卷 202-211页

作者：刘琳岚高声荣舒坚南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063 南昌航空大学软件学院江西南昌330063

链路质量预测对无线传感器网络的上层协议设计至关重要,通过链路质量预测方法选择高质量的链路通信,可以提高数据传输的可靠性和网络通信的效率。基于无监督聚类的高斯混合模型划分链路质量等级,采用零相位分量分析白化法去除样本间的... 详细信息

链路质量预测对无线传感器网络的上层协议设计至关重要,通过链路质量预测方法选择高质量的链路通信,可以提高数据传输的可靠性和网络通信的效率。基于无监督聚类的高斯混合模型划分链路质量等级,采用零相位分量分析白化法去除样本间的相关性,计算信噪比、链路质量指示及接收信号强度指示的均值和方差,并将其结果作为链路质量参数;基于随机森林分类算法构建链路质量评估模型,采用随机森林回归算法构建链路质量预测模型,预测下一时刻的链路质量等级。在不同的实验场景下,与指数加权移动平均、三角度量、支持向量回归机和线性回归预测模型相比,所提预测模型具有更高的预测准确率。

关键词：无线传感器网络链路质量预测随机森林链路质量等级

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基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估

北京邮电大学学报 2019年第2期42卷 57-62页

作者：舒坚江文良刘琳岚南昌航空大学软件学院南昌330063 南昌航空大学信息工程学院南昌330063

评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点... 详细信息

评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点的重要性.实验结果表明,与介数中心性方法相比,提出的模型具有有效性和优越性,并且模型在时间窗取20 min时具有较高的精度.

关键词：机会网络关键节点欧式距离拓扑凝聚图

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机会传感网络连通性参数研究

计算机学报 2016年第5期39卷 1067-1080页

作者：舒坚郭凯刘群刘琳岚南昌航空大学物联网技术研究所南昌330063

由于物理条件的限制、成本考虑和节点失效等原因导致节点稀疏分布,在实现较大范围感知时,机会传感网络往往会形成多个不连通的区域,区域间节点的通信需要通过移动节点的运动来实现,这对其连通性的研究提出了挑战.研究机会传感网络连通... 详细信息

由于物理条件的限制、成本考虑和节点失效等原因导致节点稀疏分布,在实现较大范围感知时,机会传感网络往往会形成多个不连通的区域,区域间节点的通信需要通过移动节点的运动来实现,这对其连通性的研究提出了挑战.研究机会传感网络连通性参数是构建连通性模型的基础.针对机会传感网络消息传输的特点,将整个网络划分为3个层次;定义子网消息投递成功率和子网消息平均投递时延为机会传感网络的连通性指标,并通过仿真实验验证了连通性指标的合理性和适应性;分析了连通性参数与连通性指标的关系,采用因子分析法对连通性参数间的相关性进行分析,提取出4个连通性参数;利用基于粒子群优化的小波神经网络对提取的连通性参数构建连通性模型,用于所提取连通性参数的验证,仿真实验和试验床实验均表明所提取的连通性参数是合理性的.

关键词：机会传感网络连通性参数连通性指标小波神经网络因子分析法物联网