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题名基于深度贝叶斯蒸馏网络的皮肤病变识别研究
被引量：1
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作者
董春序
欧译丹
李雪
陈思光
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机构
南京邮电大学物联网学院
南京医科大学附属妇产医院(南京市妇幼保健院)皮肤科
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出处
《中国数字医学》
2023年第4期48-56,89,共10页
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基金
国家自然科学基金(61971235)
中国博士后科学基金(面上一等资助)(2018M630590)
+3 种基金
江苏省“333高层次人才培养工程”
江苏省博士后科研资助计划(2021K501C)
南京邮电大学“1311”人才计划
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190702)。
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文摘
目的:解决卷积神经网络无法量化模型的偶然不确定性与认知不确定性问题,优化皮肤病变类型识别机制,降低误诊率。方法:在构建多尺度网络时,基于贝叶斯深度学习网络构建深度贝叶斯蒸馏网络,通过多次采样数据分布方式拟合训练数据模型,量化模型的偶然不确定性与认知不确定性。进一步引入了知识蒸馏对模型进行压缩,构建学生网络模型拟合教师网络的输出,使用教师网络的参数和真实值标签训练学生网络,从而实现对模型参数量与时间的优化。结果:识别准确率与现有相关方案相比提高3.00%~8.00%,达到83.90%,同时参数量减少14.12%,运行时间节约8.70%。结论:基于深度贝叶斯蒸馏网络的皮肤病变识别机制能够显著提高识别准确率,同时减少模型参数量与运行时间。
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关键词
皮肤病变
深度贝叶斯网络
知识蒸馏
模型压缩
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Keywords
Skin lesion
Deep Bayesian network
Knowledge distillation
Model compression
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分类号
R319
[医药卫生—基础医学]
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题名关联图谱和舆情分析在异常传导路径分析中的应用
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作者
王泊
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机构
上交所技术有限责任公司
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出处
《电子世界》
2018年第9期11-13,共3页
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文摘
本文将利用用深度贝叶斯网络构建股票关联图谱的方法,搭建个股(行业)异常事件网络。综合运用点互信息计算出的节点连接强度和舆情分析计算的节点利好(利空)分数,计算出网络节点间的连接强度。用寻找图中最长路径算法找出异常传导路径,更加准确地刻画市场波动的原因。
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关键词
深度贝叶斯网络
关联图谱
舆情分析
异常传导路径
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分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于深度贝叶斯网络的关联图谱在龙头股抓取中的应用
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作者
唐忆
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机构
上交所技术有限责任公司
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出处
《电子世界》
2018年第15期129-131,共3页
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文摘
本文将利用深度贝叶斯网络构建股票的关联图谱,在传统的涨跌幅乘以权重这种指数贡献度基础计算方法上,拟量化其对关联的个股(行业)产生的衍生影响,以辅助分析人员更加精确地抓取龙头个股和龙头行业,进而更加全面合理的反映出个股(行业)对指数的影响程度。
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关键词
龙头股抓取
衍生影响
关联图谱
深度贝叶斯网络
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法
被引量：9
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作者
唐伦
廖皓
曹睿
王兆堃
陈前斌
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3588-3596,共9页
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基金
国家自然科学基金(61571073)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M201800601)。
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文摘
针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。
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关键词
虚拟网络功能
服务功能链
故障诊断
深度动态贝叶斯网络
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Keywords
Virtual network function
Service Function Chain(SFC)
Fault diagnosis
Deep dynamic Bayesian network
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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