• 2022年 第45卷 第4期 刊出日期：2022-08-28 上一期 下一期

论文

• 面向主动脉缩窄辅助诊断的神经网络模型设计
• 武兴坤 罗涛 刘爱军 杨明 张文静 李剑峰 李文秀
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 1-6.
• 摘要 ( 97 )     　　
• 融合心脏CT图像的三维空间特征，提出一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network，C3D）的主动脉缩窄（Coarctation of Aorta，CoA）辅助诊断模型3DCoA。相比于传统CoA 辅助诊断方法，3DCoA模型在提高诊断结果可靠性的同时，直接面向图像操作，无需繁杂的数据预处理过程。实验结果表明，3DCoA模型与现有方法相比，在诊断准确率、查准率和查全率方面的性能均得到显著改善。
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• 基于图嵌入的多重异质网络节点重要度评估
• 舒坚 尧小龙 李睿瑞
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 1-76.
• 摘要 ( 108 )     　　
• 节点重要度评估是分析复杂网络结构及其动力学特性的有效手段，现有节点重要度评估方法主要关注的是同质网络，然而现实世界中大多是多重异质网络(Multiplex HEterogeneous Networks, MHEN)，其节点重要度评估面临多种节点和多种连边类型的挑战. 提出一种基于图嵌入的多重异质网络节点重要度评估方法. 通过随机游走采样邻居节点，聚合节点在同种连边类型和不同连边类型下的采样节点特征，得到节点的嵌入向量. 利用节点嵌入向量与其局部结构特征构建多重异质网络下的节点重要度评估指标. 4个真实网络数据集上的实验结果表明，相比MBC、BPR和MEC方法，所提方法在节点重要度评估和整体排序结果的准确性上表现更优.
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智慧医疗

• 面向主动脉缩窄辅助诊断的神经网络模型设计
• 武兴坤, 罗涛, 刘爱军, 杨明, 张文静
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 1-6. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-185
• 摘要 ( 297 )     PDF ( 143 ) HTML( 143 )     　　
• 为了辅助临床医生更快、更准确地进行主动脉缩窄的术前评估，结合心脏计算机断层扫描图像的三维空间特征，提出一种基于三维卷积神经网络的主动脉缩窄辅助诊断模型。相比于传统主动脉缩窄辅助诊断方法，使用这种新模型可在提高诊断结果可靠性的同时，直接面向图像操作，无需进行繁杂的数据预处理，诊断准确率、查准率和查全率均有显著提高。
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• 一种融合分组卷积和半监督的睡眠分期方法
• 谢攀, 彭才静, 何志慧, 张远
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 7-12. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-246
• 摘要 ( 281 )     PDF ( 91 ) HTML( 91 )     　　
• 已有的睡眠分期研究大部分采用监督学习的方法，其模型训练高度依赖于大量优质的标签数据，所提取的特征也较为粗糙。为此，提出了将半监督学习应用于分组卷积神经网络的睡眠分期方法。首先，采用分组残差卷积网络作为骨干网络，使不同分组学习的特征多样化，让整个网络关注来自不同子空间的信息，从而提取多角度特征； 其次，为减少标注技师的工作负担，采用半监督学习的方法，从大量未标注数据中提取特征与标注数据提取的特征进行对抗，以获得更多细粒度特征。实验结果表明，在Sleep-EDFx数据集上的睡眠分期准确率能够达到0.837±0.001，卡帕系数达到0.774±0.002，均优于对比算法。
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• 基于预训练语言模型的中医症状标准化方法
• 谢永红, 陶浒, 贾麒, 杨石兵, 韩辛亮
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 13-18,57. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-191
• 摘要 ( 344 )     PDF ( 283 ) HTML( 283 )     　　
• 为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题，提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架：第1阶段，生成候选标准症状词，参考中医症状词的定义与分类，利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分，进而得到相应语义标签下的候选标准症状词；第2阶段，对候选标准症状词进行排序，使用匹配模型对第1阶段得到的候选标准症状词集进行评分与排序，同时用策略对结果进行二次召回以提高症状标准化框架的性能，由此得到最终的标准化结果。实验结果表明，提出的症状标准化方法与传统方法相比能够更有效地处理症状标准化的问题。通过对比分析不同预训练语言模型在症状标准化任务上的性能，进一步说明了所提框架和策略的有效性。
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论文

• 基于预训练语言模型的中医症状标准化方法
• 谢永红 陶浒 贾麒 杨石兵 韩辛亮
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 14-20.
• 摘要 ( 153 )     　　
• 中医症状标准化对挖掘中医领域知识乃至推动中医现代化发展有至关重要的作用，而症状描述词存在的异名同义、一对多现象给症状标准化过程带来巨大的挑战。论文提出了一种基于预训练模型的两阶段症状标准化框架来处理这一难题：第一阶段，参考中医症状词的定义与分类，利用多标签分类思想对原始症状描述进行语义划分，得到相应语义标签下的候选标准症状词；第二阶段，使用症状词匹配模型对第一阶段得到的候选词集进行评分与排序，选取各语义标签下得分最高的候选词作为最终的标准化结果，最后模型设计了一些策略对结果进行二次召回以提高性能。通过在构建的数据集上进行实验，对比并分析了使用不同预训练模型得到的最终效果，证明了论文提出的方法和策略能够有效处理症状标准化问题，其中基于ERNIE的模型性能最优，F1值达到0.894。
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• 癫痫病相关论文多模态知识图谱的构建初探
• 李星原, 汪鹏, 申牧, 李蕾, 张琳
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 19-24. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-187
• 摘要 ( 452 )     PDF ( 243 ) HTML( 243 )     　　
• 癫痫病相关论文缺乏命名实体识别和关系抽取任务的标注数据，命名实体识别和关系抽取模型无法用常规方法训练。为解决该问题，针对癫痫病相关论文的数据特点，改进了命名实体识别和关系抽取模型，提出利用相近领域的医疗数据和预训练模型构建零资源癫痫病领域命名实体识别和关系抽取模型。评估了现有无监督和半监督模型在癫痫病领域论文数据集上的性能，并针对数据集特征引入域对抗网络和关系判别器，有效地提高了命名实体识别和关系抽取模型的性能。将癫痫患者的脑电特征以视觉模态嵌入知识图谱中，在提高脑电分析可解释性的同时，构建了更加直观的多模态知识图谱。
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论文

• 癫痫领域多模态知识图谱的构建初探
• 李星原 汪鹏 申牧 李蕾 张琳
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 21-27.
• 摘要 ( 102 )     　　
• 命名实体识别和关系抽取是构建知识图谱的两个关键步骤。为了解决癫痫领域缺乏大量标注数据，现有命名实体识别和关系抽取模型的性能会急剧下降的问题，针对癫痫领域论文的数据特点改进了命名实体识别和关系抽取模型。提出了利用相近领域的医疗数据和预训练模型构建的零资源癫痫领域命名实体识别和关系抽取模型。首先评估现有无监督和半监督模型在癫痫领域论文数据集上的性能指标，并在此基础上针对数据集特征引入了域对抗网络和关系判别器，有效提高了命名实体识别和关系抽取模型的性能。还将癫痫患者的脑电特征以视觉模态嵌入知识图谱中，在提高脑电分析可解释性的同时，搭建更加直观的多模态知识图谱。
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智慧医疗

• 基于数据增强及注意力机制的肺结节检测系统
• 李阳, 高轼奇
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 25-30. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-189
• 摘要 ( 578 )     PDF ( 263 ) HTML( 263 )     　　
• 带标注的医学影像数据过少使模型的学习能力有限，深度检测过程中下采样带来的微小结节特征信息容易丢失。为此，设计了一种基于计算机断层扫描的生成式对抗网络（CT-GAN）的数据增强及改进YOLO-V4检测框架的肺计算机辅助检测系统。首先，在结节生成框架CT-GAN中引入DropBlock正则化方法，实现带标注医学影像的数据增强，以提升肺结节的生成质量； 其次，在YOLO-V4中引入坐标注意力机制，以捕捉肺结节的位置感知、方向感知和跨通道的信息，更加精确地检测肺结节感兴趣区域。实验结果表明，在LUNA16数据集上，所提框架的数据增强和结节检测的性能优于其他框架。
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论文

• 基于数据增强及注意力机制的肺结节检测系统
• 李阳 高轼奇
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 28-34.
• 摘要 ( 88 )     　　
• 为了解决带标注的医学影像数据过少导致模型学习能力有限以及深度检测过程中下采样带来的微小结节特征容易丢失的问题，设计了一种基于CT-GAN的数据增强及改进YOLO-V4检测框架的肺CAD系统. 第一部分，在结节生成算法CT-GAN中引入DropBlock正则化方法，实现带标注医学影像的数据增强，以提升肺结节的生成质量. 第二部分，在YOLO-V4中引入注意力机制，构造CA-YOLO-V4框架，以捕捉肺结节的位置感知、方向感知和跨通道的信息，帮助模型更加精确地检测肺结节感兴趣区域. 实验结果表明，所提肺CAD系统，在LUNA16数据集上，数据增强及结节检测的性能指标均优于对比算法，能够有效扩充数据集，提升结节检测性能.
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智慧医疗

• 多分支压缩和激励网络的蕈样肉芽肿细胞分类
• 王俊洁, 徐聪聪, 赵增瑞, 徐军, 姜祎群
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 31-36. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-183
• 摘要 ( 249 )     PDF ( 126 ) HTML( 126 )     　　
• 基于中国医学科学院皮肤病研究所收集的77张早、中期皮肤蕈样肉芽肿全扫描切片，构建了多分支压缩和激励网络模型，实现了皮肤蕈样肉芽肿的淋巴样细胞与上皮细胞的分类。模型分为编码和解码2个阶段，编码阶段对应一个分支；解码阶段有3个分支，对应一个主任务和2个辅助任务。主任务分支输出细胞分类的结果，辅助分支I输出细胞与背景，辅助分支II输出水平垂直边界图谱。在训练阶段，从切片中选取576张图像块，由专业病理科医生进行标记，其中将464张图像块用于训练，将112张图像块用于验证，最后在全扫描切片上进行测试。模型的细胞分割准确率为0.943，F1值为0.728，细胞的分类平均准确率为0.943。实验结果表明，所提出的模型能够实现皮肤蕈样肉芽肿淋巴样细胞和上皮细胞的识别与分类，为皮肤蕈样肉芽肿的计算机辅助诊断奠定了重要基础。
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论文

• 基于多分支压缩和激励网络的蕈样肉芽肿细胞分类
• 王俊洁 徐聪聪 赵增瑞 姜祎群 徐军
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 35-41.
• 摘要 ( 95 )     　　
• 为了实现对蕈样肉芽肿不同细胞成分的研究，基于中国医学科学院皮肤病研究所收集的77张早、中期皮肤蕈样肉芽肿全扫描切片，构建多分支压缩和激励网络模型实现了皮肤蕈样肉芽肿的淋巴样细胞与上皮细胞的分类。网络分为编码和解码两个阶段，编码阶段对应一个分支，解码阶段有三个分支，对应一个主任务和两个辅助任务。主任务分支输出细胞分类的结果，辅助分支I输出细胞与背景，辅助分支II输出水平垂直边界图谱。在训练阶段，从切片中选取576张图像块，由专业病理科医生进行标记，其中464张用来训练，112张验证，最后在全扫描切片上进行测试。模型的细胞分割准确率为0.943，F1分数为0.728，细胞的分类平均准确率为0.943。实验结果表明，所提出的模型能够实现皮肤蕈样肉芽肿淋巴样细胞和上皮细胞的识别与分类，为皮肤蕈样肉芽肿的计算机辅助诊断奠定了重要基础。
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智慧医疗

• 一种基于对抗训练的医疗问答匹配方法
• 付洁琼, 孙亚伟, 刘建毅, 李金斌
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 37-43. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-242
• 摘要 ( 359 )     PDF ( 158 ) HTML( 158 )     　　
• 相较于英文开放领域的问答匹配，中文专业医疗领域的问答匹配任务更具有挑战性。针对中文语义和医疗数据的复杂、多样，大多数研究人员都专注于设计繁杂的神经网络来探索更深层次的文本语义，工作思路较为单一，同时神经网络模型很容易因为微小扰动而误判，模型的泛化能力较差。为此，提出了一种基于对抗训练的问答匹配模型，利用双向预训练编码器来捕获问答句的语义信息，从而得到对应的向量表征；再通过在词嵌入表示上添加扰动因子生成对抗样本；最后将初始样本和对抗样本共同输入带有线性层的模型中进行分类预测。在cMedQA V2.0数据集上通过对比实验证明了对抗训练可以有效提升问答匹配模型的性能。
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• 针对心电图分类模型的平滑攻击算法
• 刘金桐, 杨国兴, 刘晓鸿, 王光宇
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 44-50. DOI:10.13190/j.jbupt.2022-031
• 摘要 ( 329 )     PDF ( 127 ) HTML( 127 )     　　
• 在心电图分类领域中，传统攻击算法生成的对抗样本存在生理上不可解释的方波且生成效率低下，为此，提出了一种补丁平滑攻击（PatchSAP）算法。针对卷积神经网络、长短记忆网络和基于注意力机制的长短期记忆网络3种常见心电图分类模型开展对抗攻击，比较了心电分类模型的"脆弱"程度并分析了模型超参数。实验结果表明，PatchSAP算法的攻击效率与传统攻击算法的攻击效率相比具有明显的优势，生成的对抗样本能很好地维持真实性，卷积核和约束范围等超参数对对抗样本的有效性和真实性有较大影响。
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• 一种放射组学分析的海马硬化自动诊断方法
• 欧阳莫微, 康桂霞, 王开亮, 王亚明
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 51-57. DOI:10.13190/j.jbupt.2022-069
• 摘要 ( 264 )     PDF ( 85 ) HTML( 85 )     　　
• 为深入挖掘具有海马硬化病变表征能力的放射组学特征，提升海马硬化检测的精度，提出了一种结合放射组学分析的自动诊断方法，通过将放射组学特征与小波变换、高斯拉普拉斯算子滤波算法相结合，提取不同滤波图像中海马体感兴趣区域的放射组学特征并用于识别海马硬化，挖掘敏感度较高的放射组学特征。首先对受试样本的T1图像进行预处理和多种滤波处理，基于原始图像和滤波图像提取放射组学特征；然后依次使用双样本T检验、特征相关性分析法对放射组学特征降维；最后利用这些特征构建海马硬化的检测模型。实验结果显示，基于放射组学特征构建的海马硬化检测模型可以有效地辅助识别海马硬化病灶；用基于小波变换的方法提取放射组学特征能够使自动诊断模型的检测效果最优，在实际数据集上硬化海马的检出率可达到97.7%。
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• 基于深度学习的哮喘患者CT影像黏液栓自动识别
• 黄柳婷, 刘可欣, 牛凯, 常春, 贺志强
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 58-63. DOI:10.13190/j.jbupt.2022-030
• 摘要 ( 408 )     PDF ( 172 ) HTML( 172 )     　　
• 针对肺部计算机断层扫描（CT）影像中人工识别黏液栓效率较低、识别效果不佳等问题，提出一种基于深度神经网络的黏液栓自动识别模型。针对黏液栓不规则的特点，在骨干网络中引入可变形卷积来提取特征，并在检测网络中引入可变形感兴趣区域池化进行特征尺度归一化。针对黏液栓的中小目标特性，提出采用加权特征金字塔网络进行多尺度特征融合。实验结果表明，与传统的更快区域卷积神经网络相比，所提模型的平均精度提升了4%，可为辅助诊断哮喘的严重程度提供参考。
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无线传感器网络

• 基于网络表示学习的机会网络链路预测
• 刘琳岚, 宋修洋, 陈宇斌
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 64-69,103. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-211
• 摘要 ( 277 )     PDF ( 128 ) HTML( 128 )     　　
• 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。
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• 群智感知中用户细粒度可靠性与真值预估模型
• 刘丽坤, 邱铁, 徐天一, 陈宁, 万志国
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 70-76. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-217
• 摘要 ( 321 )     PDF ( 85 ) HTML( 85 )     　　
• 为了提高群智感知中感知数据的质量问题，提出了一种基于用户细粒度可靠性预估任务真值的方法，通过用户建模筛选出高质量数据。首先根据影响用户执行任务的瞬时因素评估用户的实时可靠性；其次，在刻画历史信誉度方面，引入信息熵衡量用户的信誉分布，包括用户总体信誉分布和在不同类别任务下的信誉分布；基于用户可靠性设计了有效的真值预估方法预估任务真值。实验结果表明，所提模型能够有效地评估用户在多类别任务下的可靠性，提高任务真值预估的准确率。
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• 移动群智感知系统边云协同工人招募算法
• 奚赫然, 朱敬华, 李金宝
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 77-83. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-205
• 摘要 ( 296 )     PDF ( 206 ) HTML( 206 )     　　
• 针对移动群智感知系统中基于云平台的工人招募算法无法满足大规模网络实时任务需求的问题，提出边云协同工人招募算法，旨在减少数据传输时延，降低智能设备的能耗。在云服务层完成任务的接收、划分、发布和结果收集；在边缘层获取工人的实时信息，构建招募工人模型；在感知层完成任务传播和数据采集。实验结果表明，考虑到传感器类型、工人报价、最大分配任务数等多种因素的影响，所提算法既满足了任务成本和时间的约束，又在空间覆盖率和运行时间方面获得了较好的性能。
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• 基于SDN的一体化融合网络路由调度机制
• 李竟博, 马礼, 马东超, 傅颖勋, 李阳
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 84-90. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-199
• 摘要 ( 335 )     PDF ( 160 ) HTML( 160 )     　　
• 为了解决一体化融合网络动态接入设备出现的通信波动、流量负载均衡以及鲁棒性差等问题，结合软件定义网络（SDN）技术， 优化了基于主客观的精准成本模型，将指标阈值型G1法作为主观赋权法，将标准离差法作为客观赋权法，使用乘法集成法对主观法和客观法计算出的权值进行成本整合，给出了最终的链路成本。提出了一体化融合网络多路径选择算法，把优化后的成本组合运用到多路径迪杰斯特拉（Dijkstra）变种算法中，得到传输链路及组合成本。提出了一体化融合网络联邦路由拓扑和策略，使不同网络可以选择符合自身特征的多条路径并按比例转发。研究结果表明，所提方案优化了差异化路径选择和流量调度，增加了链路带宽利用率并减小了网络传输时延。
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论文

• 移动群智感知系统边云协同工人招募算法（CWSN 2021）
• 奚赫然 朱敬华 李金宝
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 91-97.
• 摘要 ( 164 )     　　
• 研究移动群智感知系统工人招募算法,针对云平台招募算法无法满足大规模网络实时任务的需求, 提出边云协同的三层工人招募算法ECRecruitment,旨在减少数据传输时延,降低智能设备能耗.云服务层负责任务接收,划分,发布和结果收集;边缘层负责获取工人实时信息,构建招募工人模型;感知层负责任务传播和数据采集. ECRecruitment算法考虑多重影响因素,如传感器类型,工人报价,最大分配任务数等.实验结果表明,ECRecruitmen算法既能满足成本和时间约束,又在空间覆盖率和运行时间方面获得较好性能.
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无线传感器网络

• 多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法
• 苏扬, 魏连锁, 郭媛
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 91-97. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-207
• 摘要 ( 345 )     PDF ( 136 ) HTML( 136 )     　　
• 针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题，提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响，设计了一种改进的综合效用函数；建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型，并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解；在维持网络k-连通的基础上，再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化，剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明，所提算法在保证网络连通性的前提下，实现了网络负载均衡，消除了冗余链路，生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。
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论文

• 基于SDN的一体化融合网络路由调度机制
• 李竟博 马礼 马东超 傅颖勋 李阳
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 98-104.
• 摘要 ( 177 )     　　
• 近年来，万物互联发展迅速，涌现出了大量满足不同需求的网络协议和类型，在一体化网络需求的场景中,融合不同类型和协议的网络出现了通信不稳定、数据流量负载不均衡、鲁棒性差等问题。软件定义网络（Software Defined Networking , SDN）作为一种新型的网络范式，为解决这些问题提供了方便的途径。结合SDN分析并研究了通过动态机制解决一体化融合网络路由调度问题。首先，将链路信息分为跳数、时延、带宽、丢包率等8种组合，不同网络根据各自特征选择不同组合成本，通过实时流量模块监测和计算网络信息。其次，优化了基于主客观的精准成本模型，在主观赋权法G1法的基础上提出指标阈值型G1法，客观赋权法使用标准离差法，再用乘法集成进行按权组合给出最终的链路成本。同时，设计了一体化融合网络多路径选择算法，把优化后的成本组合运用到多路径Dijkstra变种算法，得到传输链路及组合成本，根据路由策略为不同网络选择符合自身特征多路径并按比例转发。通过Ryu控制器和Mininet平台对SDN中的路由调度机制进行仿真实验。结果表明，通过动态和多维全时空调度机制，充分挖掘了一体化融合网络的多路径特性，实现了一体化融合网络在动态环境中的差异化路径选择与流量调度，并在时延、带宽利用率、抖动和丢包率等多个指标上，取得了明显的效果。
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无线传感器网络

• 边缘计算架构中P2P的组合多资源任务卸载算法
• 鲁蔚锋, 李学晴, 徐佳, 陈思光
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 98-103. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-200
• 摘要 ( 264 )     PDF ( 103 ) HTML( 103 )     　　
• 为了解决点对点（P2P）系统中多种资源合作完成任务卸载的问题，提出了多资源组合交易卸载算法，设计了激励机制，促使设备加入任务卸载系统，同时保证系统内资源可以被高效地利用。通过严格的理论分析可知，所设计的多资源组合交易机制能满足计算效率可行性和个体理性的要求。通过实验模拟得出结论：提出的多资源组合交易卸载算法的资源交易数量虽然没有达到对比算法下的资源交易数量，但时间复杂度远远低于对比算法。
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• 基于图嵌入的多重异质网络节点重要度评估
• 舒坚, 尧小龙, 李睿瑞
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 104-109. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-214
• 摘要 ( 309 )     PDF ( 133 ) HTML( 133 )     　　
• 为提高多重异质网络中节点重要度评估的准确性，提出一种基于图嵌入的节点重要度评估方法。通过随机游走采样邻居节点，聚合节点在同种连边类型和不同连边类型下的节点特征，利用多层感知机将特征映射到嵌入空间，得到嵌入向量；根据节点的嵌入向量和局部结构特征构建重要度评估指标。在CElegans和CS-Aarhus等数据集上的实验结果表明，与多重介数中心性、有偏页面排序和多重证据中心性等方法相比，所提方法具有更高的准确性。
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论文

• 多目标融合的序数势博弈无线自组网络拓扑控制算法
• 苏扬 魏连锁 郭媛
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 105-111.
• 摘要 ( 140 )     　　
• 针对现有基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别“瓶颈节点”负载不均衡、冗余链路多、生存周期短的问题, 本文提出了一种多目标融合的序数势博弈无线自组网络拓扑控制算法. 该算法首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响, 设计了一种改进优化的综合效用函数； 基于此, 建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型, 并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解； 在维持网络k-连通基础上, 再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化, 剔除冗余链路. 通过仿真实验及对比分析表明, 该算法在保证网络的连通性前提下, 实现了网络负载均衡, 消除了冗余链路, 生存周期相较于DEBA算法、PGTC算法和EBTG算法提升了23. 3%, 68.
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研究报告

• 基于数学规则的龟背纹自动生成方法
• 赵海英, 解光鹏, 高子惠
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 110-115. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-100
• 摘要 ( 317 )     PDF ( 138 ) HTML( 138 )     　　
• 龟背纹是一种中国民间装饰纹样，一般为六角形连续状几何纹样。通过分析龟背纹的构图规则，提出了一种传统民间纹样生成算法。首先分析了龟背纹的最基本组成元素——图元，根据不同图元的对称性获得了组成图元的基本要素；然后通过旋转基本要素获得图元，平铺图元后获得整个龟背纹图案。通过定义符号，将图元生成流程参数化，获得了一般龟背纹的通用生成公式。仿真实验结果表明，通过调节生成公式参数，可生成具有不同细节的龟背纹样。
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• 结合双注意力与特征融合的孪生网络目标跟踪
• 李雪, 李晓艳, 王鹏, 孙梦宇, 吕志刚
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 116-122. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-169
• 摘要 ( 639 )     PDF ( 362 ) HTML( 362 )     　　
• 基于孪生网络视觉跟踪的进化和深层网络目标跟踪算法在目标被遮挡和外观形变时的跟踪成功率不高，鲁棒性不强，对此，提出了一种结合双注意力与特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先，采用通道和空间注意力模块增强目标信息，抑制图像中的干扰信息，提高模型的准确度；然后，对注意力层输出的浅层和深层特征信息进行多层特征融合，得到表现力更好的目标特征，提高跟踪成功率；最后，引入在线模板更新机制，减少了跟踪漂移，提高了跟踪鲁棒性。使用OTB100测试集进行实验，实验结果表明，改进后算法的跟踪成功率比改进前算法的跟踪成功率提高了1.3%；在具有遮挡和形变属性的4个测试序列下，改进后算法的平均重叠率提高了3%，中心位置的平均误差降低了0.37个像素点，针对遮挡和外观形变时的鲁棒性更好。
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其他

• 基于数学规则的龟背纹自动生成方法
• 赵海英 解光鹏 高子惠
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 119-125.
• 摘要 ( 83 )     　　
• 基于对龟背纹的数学规则的分析，本文提出了一种传统民族纹样龟背纹的生成算法。首先通过分析组成龟背纹的最基本元素——图元，由图元的对称性而获得组成图元的最基本的元素。然后经过基本元素的旋转、对称之后获得图元，再将图元经过平铺后获得整个龟背纹图案。最终通过对基本元素的公式化之后，获得了龟背纹的泛化生成公式，通过传入一定的参数，就能够生成大量的同类却不同的纹样。实验结果也验证了该方法的可行性，对于民族传统纹样的数字化保存具有重要意义。
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研究报告

• 基于颜色模型极小值运算的细胞图像分割算法
• 雷雨, 张丽娟, 汤鹏, 胡淼, 李东明
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 123-128. DOI:10.13190/j.jbupt.2021-219
• 摘要 ( 236 )     PDF ( 111 ) HTML( 111 )     　　
• 为了能够快速准确地检测人类细胞形态及增殖分化等情况，提出一种高效自适应细胞图像的分割方法。首先提取图像六角锥体模型中特征明显的饱和度分量图像，并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术对饱和度分量图像进行梯度修正；修正图像的梯度后，使用分水岭算法对图像进行分割；根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并，得到背景、细胞和细胞核3部分，最后使用形态学方法处理合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。实验结果表明，细胞与细胞核分割的准确度分别为0.978 8和0.967 7；Dice系数分别为0.938 8和0.937，实现了对医学显微细胞图像的精准分割。
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其他

• 基于颜色模型极小值运算的细胞图像分割算法
• 雷雨 张丽娟 汤鹏 胡淼 李东明
• 北京邮电大学学报. 2022, 45(4): 133-139.
• 摘要 ( 118 )     　　
• 为了能够快速准确的对人类细胞的形态及增殖分化等情况进行检测，评价患者健康状况，提出了一种基于颜色模型极小值运算的高效自适应细胞图像分割方法，首先提取了图像HSV通道中特征明显的S分量图像，并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术来对S分量图像进行梯度修正；在图像的梯度得到修正后，使用分水岭算法对图像进行分割；并根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并得到背景、细胞与细胞核三个部分，最后使用形态学后处理去除合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。对细胞图像进行分割测试的实验结果表明：细胞与细胞核分割的准确度分别为0.9788和0.9677；Dice系数分别为0.9388和0.9370，实现了对医学显微细胞图像的精准分割。
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