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离散小波变换和自编码器耦合的脑电信号异常检测方法

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北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 66-73页

作者：王振宇向泽锐支锦亦西南交通大学设计艺术学院成都611756 西南交通大学人机环境系统设计研究所成都6110031

为了准确地目视检查和解释脑电图(EEG),提出了一种用于识别EEG信号中癫痫发作信号的异常检测方法。首先,使用小波变换将EEG信号分解为近似和细节系数,并根据阈值准则剔除不显著系数,以限制小波系数的数量;其次,采用自编码器对离散小波... 详细信息

为了准确地目视检查和解释脑电图(EEG),提出了一种用于识别EEG信号中癫痫发作信号的异常检测方法。首先,使用小波变换将EEG信号分解为近似和细节系数,并根据阈值准则剔除不显著系数,以限制小波系数的数量;其次,采用自编码器对离散小波系数进行编码;然后,对EEG信号进行分析以检测异常值,通过压缩特征集进行数据重构,利用分类器从无癫痫信号中检测癫痫发作信号;最后,使用波恩大学数据库,将所提方法与既有方法进行比较。所提方法中采用了线性和非线性机器学习分类器从EEG信号中检测癫痫发作信号。实验结果表明,该方法的准确率和特异性分别达到了99.93%和100%。因此,所提方法具有良好的检测能力和鲁棒性,可以用简单的线性分类器识别EEG信号中的癫痫发作信号,适用于时间序列信号分析,同时能够检测和判断异常,也可为癫痫的诊断、治疗和评估提供客观参考,从而减轻医生的工作量,提高治疗效率。

关键词：脑电图癫痫离散小波变换自编码器分类器

豁痰解毒通络方干预冠心病稳定型心绞痛（痰瘀互阻证）的疗效评价研究

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豁痰解毒通络方干预冠心病稳定型心绞痛（痰瘀互阻证）的疗效评价...

作者：辛锐长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:通过前瞻性随机对照研究方法,观察豁痰解毒通络方治疗冠心病(Coronary heart disease CHD)稳定型心绞痛(痰瘀互阻证)的临床疗效,验证其治疗效果,探究其治疗优势,为中医药防治冠心病稳定型心绞痛(痰瘀互阻证)提供新的有效方剂。方法... 详细信息

目的:通过前瞻性随机对照研究方法,观察豁痰解毒通络方治疗冠心病(Coronary heart disease CHD)稳定型心绞痛(痰瘀互阻证)的临床疗效,验证其治疗效果,探究其治疗优势,为中医药防治冠心病稳定型心绞痛(痰瘀互阻证)提供新的有效方剂。方法:本研究采用随机对照的研究方法。选取符合纳入标准的稳定型心绞痛痰瘀互阻证患者72例,随机分为两组,治疗组36例,对照组36例。对照组给予西药规范化治疗,治疗组在西药规范化治疗基础上联合使用豁痰解毒通络方,治疗周期为4周。比较两组患者治疗前后中医证候积分、心绞痛疗效、硝酸甘油减停率、心电图疗效评定及生活质量(SF-36)评分的动态改变,并spss20.0进行统计学分析,评价豁痰解毒通络方的临床疗效。结果:本研究共纳入受试者72例,其中脱落病例3例,脱落率为4.17%,最终完成本研究的受试者为69例,治疗组34例,对照组35例,经检验两组受试者一般资料无显著性差异(P>0.05),具有可比性。具体研究结果如下:1.中医证候评分:治疗后两组的中医证候积分均较治疗前有所下降,治疗组和对照组总有效率分别为97.05%和85.75%,两组间有统计学意义(P0.05)。4.硝酸甘油停减率:治疗后治疗组停减率为73.53%,对照组为57.14%,对照组停减率明显高于对照组,两组有显著性差异(P0.05),无统计学意义。结论:豁痰解毒通络方具有较好的安全性,针对冠心病稳定型心绞痛痰瘀互结证患者,豁痰解毒通络方加减联合西药常规治疗较单一西药治疗更具优势,其在中医证候疗效、心绞痛疗效、硝酸甘油停减率及生理功能、社会功能及精神健康领域优势明显;在心电图疗效及健康评估方面两者效果相似。

关键词：痰瘀互阻证冠心病稳定型心绞痛豁痰解毒通络方

外泌体lncRNA NEAT1通过调控YTHDC2促进膀胱移行细胞癌的发生发展

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外泌体lncRNA NEAT1通过调控YTHDC2促进膀胱移行细胞癌的发生发展

作者：王锦锐海南医科大学

学位级别：硕士

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海螺沟生态地质环境脆弱性评价

海螺沟生态地质环境脆弱性评价

作者：申锐西南科技大学

学位级别：硕士

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面向云存储应用的公钥可搜索加密方案研究

面向云存储应用的公钥可搜索加密方案研究

作者：陈荣锐黑龙江大学

学位级别：硕士

随着云计算技术的发展,在本地计算数据的存储和管理变得逐渐冗余的情况下,用户希望通过云计算技术对数据的存储和管理进行云端化,通过对本地数据进行信息加密后外包给云服务商,以此来减少对庞大计算数据的处理消耗。但因为数据通过加密... 详细信息

随着云计算技术的发展,在本地计算数据的存储和管理变得逐渐冗余的情况下,用户希望通过云计算技术对数据的存储和管理进行云端化,通过对本地数据进行信息加密后外包给云服务商,以此来减少对庞大计算数据的处理消耗。但因为数据通过加密后会丢失原有的数据标签,所以用户将无法直接在云服务器上进行管理操作。为减少云端加密数据的管理消耗,可搜索加密的概念被提出。然而,现有的可搜索加密方案仍然存在难以平衡检索效率和方案安全性的问题,如无法抵御关键字猜测攻击,前向安全性和检索效率低等。为了解决上诉这些问题,本文分别通过两种方式来提升方案效率、扩展方案的安全性,主要工作如下:(1)针对现有的大部分公钥可搜索加密方案无法抵御关键字猜测攻击,且因使用双线性配对来构建方案而导致检索效率低下的问题,本文提出了基于随机数秘密共享的多关键字搜索方案。通过对要上传的加密数据和用于检索的陷门嵌入随机数秘密共享份额,利用随机数秘密共享的加性同态性质来代替双线性配对的计算,大大提升检索效率。本方案利用随机数份额作为公钥用于构成公钥认证加密关键字结构,以抵抗关键字猜测攻击。此外,为了适应更复杂的用户需求场景,本文还对基础方案进行扩展,实现了基于关键字排序功能的搜索加密方案。(2)针对现有具备前向安全公钥可搜索加密方案研究较少,且具备前向安全的公钥可搜索方案大多无法抵御关键字猜测攻击的问题,本文提出了基于0-1编码的具备前向安全性的公钥可搜索加密方案。本文设计了一种通过对密文和陷门嵌入0-1编码和随机数秘密份额的方案,利用0-1编码可比较大小的性质,对检索陷门进行筛选,以及利用随机数秘密份额的乘性同态性质结合配对,来提升方案效率,实现方案的前向安全性。

关键词：猜测攻击无配对前向安全性

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基于注意力机制的方面级情感分析方法研究

基于注意力机制的方面级情感分析方法研究

作者：吴青锐浙江科技大学

学位级别：硕士

情感分析是自然语言处理领域中一个重要的研究方向,旨在判断文本的情感极性。方面级情感分析是为细粒度的分支,致力于深入分析文本中针对特定方面或属性的情感态度。在文本数据的多元化、复杂化背景下,这一领域的研究成为了当今热点。... 详细信息

情感分析是自然语言处理领域中一个重要的研究方向,旨在判断文本的情感极性。方面级情感分析是为细粒度的分支,致力于深入分析文本中针对特定方面或属性的情感态度。在文本数据的多元化、复杂化背景下,这一领域的研究成为了当今热点。近年来,方面级情感分析的主流方法通常基于注意力网络,该网络能够高效的捕捉与目标方面关联文本片段,在细粒度上突出关键信息。但是以往的模型忽略了注意力模型自生性的权重分散问题,导致方面相关的局部信息提取不精确。针对以上问题,本文设计了基于BERT的稀疏注意力网络模型SAN-BERT(Sparse Attention Network with BERT)。此外,以往模型还存在对文本信息利用不充分的问题。针对此问题,本文利用全局语义信息对局部信息进行增强,进一步提出融合全局与局部信息的方面级情感分析网络模型GLFAN-BERT(Global and Local Feature Fused Attention Network with BERT)。本文的主要工作如下:(1)为了更好的提取针对目标方面的局部上下文信息,本文设计了SAN-BERT模型。SAN-BERT主要有以下三个结构组成:第一,SAN-BERT将BERT预训练模型用于文本词向量的生成,捕捉文本的深层含义。第二,SAN-BERT在文本词向量的基础上使用双向长短记忆网络获得文本上下文信息。第三,针对注意力权重分散问题,SAN-BERT利用稀疏正则化约束注意力网络,使所生成得注意力权重更为稀疏,增强模型对关键信息的捕获能力。(2)为了缓解文本信息利用不充分问题,本文在SAN-BERT的基础上增加了全局信息提取模块和融合模块,提出GLFAN-BERT模型。在全局信息提取模块,GLFAN-BERT使用多头注意力机制进行全局语义特征的提取,充分挖掘单词之间的内部关系。此外,GLFAN-BERT还通过位置前馈神经网络增强模型对单个序列位置的识别与处理。最后通过全连接融合将全局信息与SAN-BERT得到的局部信息进行融合,其主要任务是为了精细地整合全局和局部的特征信息,通过深度学习的方式找到一个最佳的方式来组合全局结构性信息与局部细节信息。(3)本文对以上两个模型在公开数据集上进行了实验对比和分析,结果表明SAN-BERT和GLFAN-BERT的性能都强于基线模型,而且GLFAN-BERT的提升更加明显。此外,本文还进行了敏感性分析,对正则化参数和全局信息和局部信息的融合方式进行探究。同时,本文也进行了消融实验,验证了模型中各个主要模块的有效性。综上所述,本文的研究旨在利用注意力机制捕获文本结构信息,并通过实验在公开数据集上进行验证。实验结果表明,本文提出的模型有效提升了方面级情感分析任务的性能,为该任务的研究提供了新思路、为探索领域的新高度做出了贡献。

关键词：方面级情感分析注意力机制稀疏正则化 BERT 全连接融合