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基于聚类算法的学生消费与成绩关联性分析

信息技术 2023年第10期47卷 106-111,117页

作者：蔡源沈斌房一泉华东理工大学上海200237

为了对学生一卡通数据、教务数据、图书馆数据进行相关性研究,挖掘这些数据的隐藏价值,文中提出基于聚类算法的学生消费数据与成绩数据的关联性分析。首先对原始数据进行预处理,使用Cubic插值法对缺失值进行插补处理,并采用主成分分析... 详细信息

为了对学生一卡通数据、教务数据、图书馆数据进行相关性研究,挖掘这些数据的隐藏价值,文中提出基于聚类算法的学生消费数据与成绩数据的关联性分析。首先对原始数据进行预处理,使用Cubic插值法对缺失值进行插补处理,并采用主成分分析法将原始数据降至一维。然后通过改进的聚类算法K-Means++算法对降维后的数据进行了初步的聚类,并对不同k值取得的聚类结果进行性能比较,最后对8287个实验样本进行关联性计算。所得出实验的结果可以为学校提供决策帮助。

关键词：校园一卡通关联性分析数据挖掘聚类算法缺失值

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基于贝叶斯后验模型的局部社团发现

华东理工大学学报（自然科学版） 2014年第5期40卷 619-624页

作者：王伟程华房一泉华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性,基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模,并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现... 详细信息

基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性,基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模,并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法。该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题,有效地寻找大规模网络中的局部社团。通过与Newman模块度在真实社团中的比较,验证了该度量方法的有效性。

关键词：社团发现贝叶斯后验模型局部社团 BS模块度

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Internet流量的多重分形分析

通信学报 2005年第B1期26卷 27-30页

作者：程华邵志清房一泉华东理工大学计算机系上海200237 华东理工大学计算机系上海200237／／中国科学院计算机科学重点实验室北京100080 中国科学院计算机科学重点实验室北京100080

通过两组含网络蠕虫的非正常流量，首先分析了多组构造的数据流的多重分形谱，讨论了与TCP拥塞控制机制的关系。之后讨论了非正常流量的扩展自相似性，展示了它与多重分形谱一致性的特点。

关键词：多重分形扩展自相似性拥塞控制

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基于注意力机制的DGA域名检测算法

华东理工大学学报（自然科学版） 2019年第3期45卷 478-485页

作者：陈立皇程华房一泉华东理工大学信息科学与工程学院

DGA域名(Domain Generation Algorithm)检测是恶意C&C通信检测的关键技术之一。已有的检测方法通常基于域名构成的随机性进行检测,存在误报率高等问题,对于低随机性 DGA 域名的检测准确率较低,主要是因为此类方法未能有效提取低随机性 D... 详细信息

DGA域名(Domain Generation Algorithm)检测是恶意C&C通信检测的关键技术之一。已有的检测方法通常基于域名构成的随机性进行检测,存在误报率高等问题,对于低随机性 DGA 域名的检测准确率较低,主要是因为此类方法未能有效提取低随机性 DGA 域名中的部分高随机性,为此提出了域名的多字符随机性提取方法。采用门控循环单元(GRU)实现多字符组合编码及其随机性提取;引入注意力机制,加强域名中部分高随机性特征。构建了基于注意力机制的循环神经网络的DGA域名检测算法(ATT-GRU),提升了低随机性DGA域名识别的有效性。实验结果表明,ATT-GRU 算法在检测 DGA 域名上取得了比传统方法更高的检测精确率和更低的误报率。

关键词：域名检测注意力机制门控循环单元(GRU)

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基于CLSTM的步态分类方法

华东理工大学学报（自然科学版） 2017年第4期43卷 553-558页

作者：许凡程华房一泉华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的... 详细信息

步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的相关性,本文提出了基于CLSTM的步态分类方法:采用卷积神经网络(CNN)操作,通过计算多轴步态数据提取步态特征;基于长短期记忆(LSTM)构建步态时间序列模型,学习步态特征图时间维度上的长期依赖性。基于USC-HAD数据集的实验结果表明,用此方法提取了步态序列特征,很好地利用了步态时间序列特点,提升了11种步态的分类精度。

关键词：步态分类信号相关性卷积神经网络 LSTM

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重尾分布的网络流量SVM分类

华东理工大学学报（自然科学版） 2010年第6期36卷 807-811页

作者：程华夏宁房一泉华东理工大学计算机科学与工程系上海200237

网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类。本文分析了流量动态特性产生的不平衡性及其重尾分布,提出了基于重尾分布的流量分类定量分析模型。基于该分析模型,研究分类算法中训练集采集位置和规模大小的选... 详细信息

网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类。本文分析了流量动态特性产生的不平衡性及其重尾分布,提出了基于重尾分布的流量分类定量分析模型。基于该分析模型,研究分类算法中训练集采集位置和规模大小的选取。考虑到混合流量中的次要数据流通常是小样本,选用支持向量机(SVM)算法进行流量分类。实验结果表明:重尾分布的流量分类训练集可以选择最佳采集位置和规模,以获得较好的分类模型,该定量分析模型对流量分类及提高分类精度有指导意义。

关键词：流量分类突发重尾分布不平衡数据集支持向量机(SVM)

人工智能技术辅助下急性呼吸窘迫综合征的临床救治分析

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中华危重病急救医学 2024年第4期36卷 369-376页

作者：杨志伟祖一文罗钰泉杜全胜河北省人民医院重症医学科石家庄050051 承德医学院附属医院重症医学科河北承德067000

目的评估河北省人民医院重症监护病房(ICU)临床医生在实际临床实践中对满足急性呼吸窘迫综合征(ARDS)诊断标准患者的识别情况,以及对该部分患者有创机械通气管理和辅助治疗的应用现状,并分析ARDS的发病率和临床结局。方法采用回顾性队... 详细信息

目的评估河北省人民医院重症监护病房(ICU)临床医生在实际临床实践中对满足急性呼吸窘迫综合征(ARDS)诊断标准患者的识别情况,以及对该部分患者有创机械通气管理和辅助治疗的应用现状,并分析ARDS的发病率和临床结局。方法采用回顾性队列研究方法,选择2017年4月10日至2022年6月30日在河北省人民医院ICU住院治疗并符合ARDS柏林定义诊断标准的患者作为研究对象。应用人工智能(AI)技术,检索医院电子病历系统中上述患者的基本信息(年龄、性别、身高、体质量等)、辅助检查、电子病历、非药品医嘱、药品医嘱、重症报告、评分系统、监控主表等数据,提取患者每日05:00至10:00系统中顺序检索到的第一组实验室指标及每日06:00"重症报告"中记录的生命体征和机械通气参数,同时收集患者的结局指标。结果经过筛选和分析,最终纳入255例符合ARDS诊断标准的患者。ARDS的整体发病率占ICU入院患者总数的3.4%(255/7434),其中轻度、中度、重度ARDS分别占22.4%(57/255)、49.0%(125/255)、28.6%(73/255),而临床医生对其识别率分别为71.9%(41/57)、58.4%(73/125)、71.2%(52/73)。在ICU住院期间,有250例患者(98.0%)仅接受了有创机械通气治疗,5例患者(2.0%)既使用了无创机械通气,又使用了有创机械通气。ARDS患者潮气量/理想体质量为7.64(6.49,9.01)mL/kg,呼气末正压(PEEP)为8.0(5.0,10.0)cmH2O(1 cmH2O≈0.098 kPa);此外,在ARDS诊断和监测过程中,仅记录了7例患者的平台压,6例患者的驱动压。在辅助治疗方面,有137例患者(53.7%)接受了深镇静,26例患者(10.2%)采用了肺复张,55例患者(21.6%)采用了俯卧位通气,42例患者(16.5%)应用了大剂量激素,19例患者(7.5%)接受了神经肌肉阻滞剂治疗,8例患者(3.1%)接受了体外膜肺氧合(ECMO)治疗。最终,70例患者(27.5%)自动出院,50例患者(19.6%)在ICU住院期间死亡,其中轻度、中度、重度ARDS患者ICU病死率分别为15.8%(9/57)、22.4%(28/125)、17.8%(13/73);经过随访发现,70例自动出院患者均在出院后28 d内死亡,据此调整后的ICU整体病死率为47.1%(120/255)。结论河北省人民医院ICU患者ARDS整体发病率较低,临床医生对其识别率较高。尽管当前对肺保护性通气策略和辅助治疗措施的遵守与实施程度较高,但在小潮气量实施、呼吸力学监测方面仍需进一步提高规范化水平;对于俯卧位通气等辅助措施的实施,需进一步提高医护人员的积极性。ARDS患者ICU病死率相对较低,而自动出院比例相对较高。

关键词：急性呼吸窘迫综合征发病率机械通气辅助治疗

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中英远程教育实验课程的个案与比较研究

电化教育研究 2012年第7期33卷 42-47页

作者：程华姚俊房一泉丁新 Mark Endean 华东理工大学网络教育学院上海200237 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 华南师范大学现代远程教育研究所广东广州510631 The Open University UK

有效开设实验课程是工科远程教育取得成功的关键环节,各国远程教育工作者为此进行了大量的探索和实践。华东理工大学网络教育学院和英国开放大学合作开展的工科实验课程建设与应用研究,采用个案研究和比较研究的方法,比较了两校在不同... 详细信息

有效开设实验课程是工科远程教育取得成功的关键环节,各国远程教育工作者为此进行了大量的探索和实践。华东理工大学网络教育学院和英国开放大学合作开展的工科实验课程建设与应用研究,采用个案研究和比较研究的方法,比较了两校在不同文化背景和不同的教学模式下实验课程的开发、应用、特点及优势,讨论了共同面临的问题和对策。研究表明,中英远程教育实验课程的开设虽因国情不同而呈显著差异,但是实验网络化、实验设计的工程性和实验开发的规范化是实验课程建设与应用的共同规律。英国开放大学和华东理工大学在这一领域的有益探索值得借鉴和推广。

关键词：远程教育环境课程实验工程性标准化

基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型

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计算机应用 2021年第3期41卷 699-705页

作者：杜嘻嘻程华房一泉华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余,而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题,提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型(A2C-RLAS)。首先,用基于卷积神经网络(CNN)... 详细信息

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余,而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题,提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型(A2C-RLAS)。首先,用基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的混合神经网络的抽取器(extractor)来提取原文关键句;然后,用基于拷贝机制和注意力机制的重写器(rewriter)来精炼关键句;最后,使用强化学习的优势演员-评论家(A2C)算法训练整个网络,把重写摘要和参考摘要的语义相似性(BERTScore值)作为奖励(reward)来指导抽取过程,从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明,与基于强化学习的抽取式摘要(Refresh)模型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型(SummaRuNNer)和分布语义奖励(DSR)模型等模型相比,A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅,冗余的内容有效减少,且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型,A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6.3%和10.2%;相较于DSR模型,A2C-RLAS模型的F1值提高了30.5%。

关键词：自动摘要模型抽取式摘要模型生成式摘要模型编码器-解码器强化学习优势演员-评论家算法