改进移动加密流量分类的方法——数据质量分数

移动互联网的飞速发展使得针对移动加密流量的分类需求激增。深度学习分类方法依赖数据特征,但不同数据的特征量存在差异,均匀分配权重易降低性能。为此,提出一种称为数据质量分数(DQS)的方法来区分数据,并在损失函数中使用不同权重来减少低质量数据对模型参数的干扰,同时提升高质量数据的作用。通过Mirage-2019数据集上的实验验证该方法的有效性,首先对该数据集进行统计分析,确定特征选择;然后构建包含不同神经网络结构的分类模型进行实验,并加入DQS方法进行前后性能对比。5折交叉验证的结果表明,加入DQS方法后,不同网络模型的分类性能均有提升,且训练时间没有明显增加。

止痛消炎膏治疗聚合性痤疮的临床观察及对皮肤屏障功能的影响

目的评价止痛消炎膏治疗聚合性痤疮的临床疗效及其对皮肤屏障功能的影响。方法收集2022年4月至2022年10月就诊于西安市中医医院皮肤科门诊的聚合性痤疮患者共100例,采用随机数字表法均分为两组,对照组给予适量夫西地酸乳膏外用;试验组给予适量止痛消炎膏外用,两组患者均治疗4周。比较两组患者治疗前后经表皮水分流失(transepidermal water loss,TEWL)、角质层含水量(stratum corneum hydration,SCH)、皮肤湿度、痤疮综合分级系统(global acne grading system,GAGS)评分、临床疗效,并记录不良反应及复发率。结果治疗4周后,试验组GAGS评分、TEWL、复发率均低于对照组,临床疗效指数、SCH、皮肤湿度均高于对照组(P<0.05),且只有1例出现轻微不良反应。结论止痛消炎膏治疗聚合性痤疮疗效显著,且能改善痤疮患者皮肤屏障功能。

物理域中针对人脸识别系统的对抗样本攻击方法

对抗样本攻击揭示了人脸识别系统可能存在不安全性和被攻击的方式。现有针对人脸识别系统的对抗样本攻击大多在数字域进行,然而从最近文献检索的结果来看,越来越多的研究开始关注如何能把带有对抗扰动的实物添加到人脸及其周边区域上,如眼镜、贴纸、帽子等,以实现物理域的对抗攻击。这类新型的对抗样本攻击能够轻易突破市面上现有绝大部分人脸活体检测方法的拦截,直接影响人脸识别系统的结果。尽管已有不少文献提出数字域的对抗攻击方法,但在物理域中复现对抗样本的生成并不容易且成本高昂。本文提出一种可从数字域方便地推广到物理域的对抗样本生成方法,通过在原始人脸样本中添加特定形状的对抗扰动来攻击人脸识别系统,达到误导或扮演攻击的目的。主要贡献包括:利用人脸关键点根据脸型构建特定形状掩膜来生成对抗扰动;设计对抗损失函数,通过训练生成器实现在数字域的对抗样本生成;设计打印分数损失函数,减小打印色差,在物理域复现对抗样本的生成,并通过模拟眼镜佩戴、真实场景光照变化等方式增强样本,改善质量。实验结果表明,所生成的对抗样本不仅能在数字域以高成功率攻破典型人脸识别系统VGGFace10,且可方便、大量地在物理域复现。本文方法揭示了人脸识别系统的潜在安全风险,为设计人脸识别系统的防御体系提供了很好的帮助。

基于改进卷积神经网络的图像数字识别方法研究

针对试卷分数的统计问题,采用一种带有特殊分值框的试卷,并提出了一种基于改进卷积神经网络的识别统计方法。首先基于YOLO目标检测算法对分值框进行定位,并引入膨胀卷积模块丰富感受野、调整边框损失函数、提高收敛速度,然后基于ResNet卷积神经网络对分数进行识别,并融合注意力机制提高特征提取能力。实验结果表明,经改进的模型对1 000份试卷中题目分数的识别准确率为99.2%,可以准确、高效地识别试卷图像中的分数。

胸腔镜微创手术治疗老年肺癌患者的效果

目的探讨对老年肺癌患者采用胸腔镜微创手术方法完成治疗后获得临床效果。方法选取2019年2月至2022年3月枣庄市立医院收治的100例老年肺癌患者作为调查研究对象,按照随机数字表法分为参照组(n=50)与研究组(n=50);参照组采用传统开胸手术方法;研究组采用胸腔镜微创手术方法;比较两组患者的手术治疗总有效率、术中失血量、视觉模拟评分法(VAS)疼痛评分、胸腔引流时间、住院时间、1秒用力呼气容积(FEV_(1)%)、用力肺活量(FVC)、1秒率(FEV_(1)/FVC)。结果研究组老年肺癌患者的手术总有效率高于参照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组老年肺癌患者术中失血量少于参照组,VAS评分低于参照组,胸腔引流时间、住院天数短于参照组,差异有统计学意义(P<0.05);手术前,研究组老年肺癌患者FEV_(1)%、FVC、FEV_(1)/FVC同参照组进行比较,差异无统计学意义(P>0.05);手术后,研究组老年肺癌患者FEV_(1)%、FVC、FEV_(1)/FVC均高于参照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论胸腔镜微创手术相较于传统开胸手术在老年肺癌疾病治疗中的有效应用,可将患者的治疗效果明显提升,将其术中失血量减少,改善疼痛症状以及肺功能,使胸腔引流时间、住院时间有效缩短,可促进老年肺癌患者的良好预后。

血府逐瘀汤口服液治疗高血压性脑出血的临床研究

目的观察血府逐瘀汤口服液治疗高血压性脑出血患者的临床疗效及其安全性。方法将70例高血压性脑出血患者随机分为中药组(29例)和对照组(41例),两组均给予脱水、降血压及营养神经治疗,其中中药组加用血府逐瘀汤口服液,以2周为1个疗程,治疗两个疗程。分别评估治疗前后患者神经功能评分和颅内出血量的变化。结果两组患者凝血功能指标并无显著差异。与入院时比较,两组患者颅内血肿量和神经功能缺损程度评分均明显减少(P<0.01)。治疗2周至1月时,中药组患者颅内血肿量较前明显减少(P<0.05)。1年后随访时,中药组神经功能缺损程度评分优于对照组,差异显著(P<0.05)。结论血府逐瘀汤口服液可促进脑内血肿和水肿的吸收,从而改善脑出血患者的神经功能评分及预后。

RBF神经网络非对称损失改进及应用

针对应用RBF(Radial Basis Function)神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI(University of California Irvine)中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。

脑卒中患者抑郁障碍的临床研究

目的观察脑卒中住院患者抗抑郁治疗的有效性及探讨与脑卒中后情绪抑郁障碍相关的因素。方法①确诊抑郁症的脑卒中患者随机分为治疗组和对照组,治疗组再随机分为药物治疗组和心理干预治疗组,12周后分别测量三组患者神经功能缺失评分、日常活动能力评分、生活质量指数评分、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)-17项评分、欧洲卒中量表(ESS)评分。②以神经功能缺失评分、ESS评分、日常活动能力评分、生活质量指数评分为变量分析脑卒中患者抑郁的主要相关因素。结果脑卒中患者发生率67.39%,其中轻度抑郁19.57%,中度抑郁29.35%,重度抑郁18.4%。三组患者的神经功能缺失评分、ESS差异无统计学意义(P>0.05)。生活质量指数评分、日常活动能力评分、HAMD-17项有统计学差异(P<0.05)。其中日常活动能力评分的贡献率最大达26.23%。结论①脑卒中后患者的HAMD-17与生活质量指数评分、日常活动能力评分、ESS评分、神经功能缺失评分相关。②合理的抗抑郁治疗(药物和心理治疗)利于改善患者的抑郁情绪。

危重患者检验性失血的研究

目的：对ICU实际检验性失血和理论检验需血量进行定量分析，并对其相关影响因素进行评估。方法：选取ICU佳院时间〉72小时、没有外伤失血的患者65例。实际检验失血量通过查阅化验单、抽血的标准值来确定。参照公式B=5（∑s＋0．1）计算检验理论用血量。应用APACHEⅡ评分、Marshall评分方法评价疾病的严重程度。采用病程中器官功能障碍数目描述疾病进展中受累器官系统的复杂性。采用SPSS11.5统计学软件进行数据量化分析。结果：①CU患者抽血化验用血量很大。每例患者总检验失血量中位数（M）为134．50ml（32．50-751．5ml，日检验失血量M为15．50ml（8．65～31．17ml），内外科患者间比较无统计学差异。②检验失血量的应用分布主要是血液生化检测（41．75％），其次是血液凝固试验（35．69％）．感染（11．27％）、血气分析（7．24％）、其他（4．05％）。③患者总理论检验需血量M为28．88m;，与总实际检验失血量差值巨大。差异有统计学意义（P=0．000）。④患者的检验’陛失血与患者治疗过程中器官功能障碍数目、Marshall评分，ICU住院日相关，与APACHEⅡ评分不相关。⑤多因素Logistic回归分析显示器官功能障碍数目、检验失血量是患者贫血的影响因素。结论：目前。ICU患者的检验性失血问题仍然严重，与理论检验需血量差值巨大，并与医源性贫血相关。

k-部排序算法的稳定性分析

研究在样本集中删除一个元素后k-部排序算法的稳定性。证明如果使用lγ作为排序亏损函数,那么算法在具有得分一致稳定的前提下也具有亏损一致稳定;并且如果对任意x,K(x,x)存在有限上界。那么通过最小化正则经验l-误差得到的排序算法具有良好的一致得分稳定。

二部排序算法的稳定性分析

研究了在样本集中删除一个元素后二部排序算法的稳定性。证明了如果使用lγ作为排序亏损函数,那么算法在具有得分一致稳定的前提下也具有亏损一致稳定;并且对任意x,K(x,x)存在有限上界。通过最小化正则经验l-误差得到的排序算法具有良好的一致得分稳定。

大鼠爬板实验装置的设计制作及其在脑损伤实验中的应用

目的设计制作一种大鼠爬板实验装置,以使科研工作者能轻松快捷地通过爬板实验检测大鼠脑损伤后神经功能的改变,并提高实验数据的准确性。方法将成年雄性SD大鼠随机分为Tβ4组、PBS组和sham组。分别采用新装置和原装置对3组大鼠进行爬板实验,检测记录术后1～7d的神经功能缺失评分,并进行统计分析。结果用新装置进行检测:Tβ4组和PBS组的神经功能缺失评分均在逐步平缓下降,5 d后,仍可检测到神经功能缺失;两组之间的差异(P<0.05)在3 d后,均可检出。Tβ4组与sham组之间的差异(P<0.05),前3d均可检出。PBS组与sham组之间的差异(P<0.05),术后一直可以检出。用原装置进行检测:Tβ4组和PBS组的神经功能缺失评分呈跳跃式下降,5 d后,不再能检出神经功能缺失;两组之间的差异(P<0.05),只在第4天时检出。Tβ4组与sham组之间的差异(P<0.05),只在前2 d检出。PBS组与sham组之间的差异(P<0.05),只前在前4 d检出。结论新的实验装置制作简单,实验操作便利;可以提高实验数据的准确性,能更好地检测出因实验因素所造成的统计学差异。

Linex损失下两种信用评分模型的比较

研究和比较了两种信用评分的学习方法,一个是Linex损失的投影寻踪学习网络,一个是Linex损失的BP神经网络。分别分析两种算法的优缺点,并给出了UCI机器学习数据库中德国信用评分数据集上的测试结果,实验结果表明,Linex损失下投影寻踪学习网络优于BP神经网络。

基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1~10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了(模拟人类思维对)图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。

基于通道特征融合的水下图像轻量增强网络

针对水下探测机器人在视觉感知过程中由于图像退化容易造成辨识困难的问题,提出基于通道特征融合的水下图像轻量化增强网络。通过构建基于通道注意力模块的随机残差结构,并设计通道混洗模块,实现原图像与图像各层特征的细节融合;采用基于倒残差卷积的通道评分模块,通过通道之间的回归分离,提升网络对图像的增强效果;最后,网络以水下图像在颜色、局部特性等方向的增强为目标,设计包括高斯均方损失、结构性相似损失与感知损失等在内的网络损失函数,完成图像增强训练。通过对真实水下环境数据进行实验验证,算法在水下颜色色偏有更好的适应性,增强效果在细节保留上处理更优,模型参数更少,推理速度更快,更适合小型水下探测机器人的应用部署。

基于分位数回归平均的电力负荷统计建模与预测

概率负荷预测能提供未来负荷值变化和不确定性的额外信息,其对于电力系统的规划和运行具有重要意义。通过对一组姊妹点预测进行分位数回归平均来生成概率负荷预测,既可以利用过去几十年的点负荷预测方法,又不依赖于高质量的预测结果。针对2014年全球能源预测竞赛的公开数据进行算例分析,结果验证了该方法的有效性。

基于深度学习的铣刀剩余寿命预测方法研究

刀具剩余寿命预测对保证设备正常运行和提高生产效率具有重要意义。建立了一种改进的基于一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU)的铣刀剩余寿命预测混合模型。借助评分函数能对误差进行不同程度的惩罚,在均方误差函数的基础上引入评分函数,构造了一种基于均方误差和评分函数(MSE-Score)的调和平均(Harmonic Mean-MSE-Score,HM-MSE-Score)损失函数;利用卷积层和池化层代替Bi GRUs处理后的全连接层,设计了1DCNN-BiGRUs-CP混合模型,实现铣刀剩余寿命预测。结合铣刀磨损实验,验证了该预测混合模型具有较高的预测精度和较快的运行速度,研究结果能为数控加工过程中铣刀剩余寿命预测提供理论依据。

基于倾向得分匹配探讨中国老年人听力损失与认知功能之间的关系

目的通过倾向得分匹配法,探讨老年人群听力损失与认知功能各维度之间的关系。方法使用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年的数据,纳入60岁及以上的参与者共7605人。使用无卡钳值、不可替换的1∶1最近邻匹配法进行倾向得分匹配,再用G-computation估计听力损失对认知功能各维度的平均处理效应(average treatment effect,ATE)。结果匹配前,女性3626人(47.68%),听力损失1409人(18.53%),认知障碍3031人(39.86%)。匹配后,听力损失组和听力正常组分别纳入1409例受试者,且两组间人群基本特征分布相似。人群平均处理效应结果显示,听力损失组的认知功能得分均低于正常组,整体认知功能低0.593分〔95%置信区间(confidence intervel,CI):-0.916~-0.257,P<0.001〕、定向力低0.183分(95%CI:-0.302~-0.055,P=0.004)、即时记忆力低0.150分(95%CI:-0.218~-0.085,P<0.001),以及语言能力低0.178分(95%CI:-0.303~-0.058,P=0.006)。老年听力损失者的认知障碍患病率比正常者高4.2%(95%CI:0.007~0.077,P=0.020)。结论听力损失影响老年人定向力、记忆力和语言能力,同时也是老年人发生认知障碍的潜在危险因素。

非线性规划的区间中智集多属性三支决策

得分函数是处理区间中智集多属性决策问题的有力工具,但确定合适的得分函数并不容易。针对这个问题,本文提出一个新的得分函数,克服了其他得分函数在某些值不可分辨的问题,并且在单值中智集和区间中智集上都表现良好。另一方面,用改进的得分函数构造出一对非线性规划模型,以求得各方案的区间型评估值来确定条件概率,并用客观的方法求得相对损失函数。最后由区间型的三支决策分类规则对方案进行分类。并以一个实例说明该方法的有效性。

三种类型瘢痕患者瘢痕皮肤的经皮水分丢失情况及其与瘢痕严重程度的关系

目的了解浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者瘢痕皮肤的经皮水分丢失(TEWL)情况,探讨TEWL与瘢痕严重程度的关系。方法采用回顾性观察性研究方法。2017年2月—2019年2月,吉林市化工医院收治符合入选标准的瘢痕患者120例,其中男78例、女42例,年龄(35±14)岁。根据入院时诊断情况,本组患者中浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者各40例。入院时,采用温哥华瘢痕量表(VSS)对每例患者瘢痕进行评分,应用水分流失测试仪测定每例患者的瘢痕皮肤和“瘢痕边缘约1 cm处或健侧相同部位正常皮肤”(下称正常皮肤)TEWL并计算瘢痕皮肤和正常皮肤TEWL的差值(下称TEWL差值)。对数据比较进行χ^(2)检验、Kruskal-Wallis秩和检验、配对样本t检验、单因素方差分析、Dunnett-t检验,对TEWL差值与瘢痕VSS评分的相关性进行一元线性回归分析。结果入院时,浅表性瘢痕患者瘢痕VSS评分明显低于增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者(t=4.403、4.768,P<0.01),萎缩性瘢痕患者瘢痕VSS评分明显低于增生性瘢痕患者(t=4.185,P<0.01)。入院时,浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者瘢痕皮肤TEWL分别为(18±4)、(20±4)、(20±5)g·m^(-2)·h^(-1),分别明显高于正常皮肤TEWL的(12±3)、(12±3)、(14±4)g·m^(-2)·h^(-1)(t=6.889、10.221、5.870,P<0.01)。浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者TEWL差值分别为(5.9±1.7)、(8.1±1.7)、(6.4±2.1)g·m^(-2)·h^(-1),各类型瘢痕患者比较,仅增生性瘢痕患者TEWL差值明显高于浅表性瘢痕患者(t=6.975,P<0.05)。浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者TEWL差值与瘢痕VSS评分均呈明显正相关(r=0.805、0.872、0.826,P<0.01)。结论浅表性瘢痕患者、增生性瘢痕患者、萎缩性瘢痕患者瘢痕皮肤TEWL均较正常皮肤增加,增加程度与瘢痕的严重程度呈正相关。