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王小龙: 作品数：10 被引量：18H指数：2; 供职机构：兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生一般工业技术更多>>

合作作者

赵庶旭兰州理工大学机电工程学院

基于改进Mask R-CNN的牙齿识别与分割被引量：6: 2021年; 针对当前的研究方法在牙齿全景X光片上提取的信息较为单一,而未曾考虑将牙齿的类别信息与形状位置信息融合提取的问题,提出一种实例分割方法同时实现牙齿识别与分割。主要通过融合跳跃结构和SE(Squeeze and Excitation)模块对Mask R-CNN实例分割模型中的分割分支进行改进,并以牙齿功能与FDI牙位两种类别编码方式,采用400张牙齿全景X光片数据进行实验仿真。实验结果表明改进后的模型相比于其他模型,可以同时有效地进行牙齿分类和分割,实现牙齿类别、形状、位置信息的融合提取,改善了Mask R-CNN实例分割模型在分割分支中语义信息提取不足的问题。; 赵庶旭罗庆王小龙

多任务并发边缘计算环境中最优联盟结构生成策略被引量：1: 2023年; 针对求解最优联盟结构时搜索空间大、效用低等问题,提出了一种基于离散最近过去位置更新策略的多进制离散粒子群优化(MDPSO-DRPPUS)算法。首先,使用基于索引的编码方式编码联盟结构。其次,将多目标优化问题转化为联盟结构的特征值函数。最后,使用MDPSO-DRPPUS算法进行最优联盟结构的搜索。实验表明,与多进制离散粒子群优化(MDPSO)算法和遗传算法(GA)相比,所提算法运行时间大幅度降低,联盟结构的效益、均衡性和边缘节点的完成任务效率都有所提高。; 赵庶旭韦萍王小龙; 关键词：资源调度

基于堆叠降噪自编码器的肝癌亚型分类被引量：2: 2024年; 肝癌是威胁人类健康的常见恶性肿瘤之一。通过对基因数据使用深度学习方法进行整合来系统地获取对肝癌的认知,使用多组学的疾病分析方法来探究各组学之间的相互关系,有助于更准确的临床决策。然而,由于多组学数据具有高维稀疏性,存在大量的冗余特征和较少的可用临床标签样本。堆叠降噪编码器(SDAE)是能够从海量数据中获取有效特征的高效模型,因此基于SDAE模型提出一种层次式堆叠降噪编码器,来学习肝癌的RNA表达、miRNA表达和DNA甲基化数据的特征并进行整合和识别。实验结果表明:Hi-SDAE方法提高了对肝癌亚型分类的准确度,为肝癌针对性治疗提供了更有价值的参考依据。; 张甜甜赵庶旭王小龙; 关键词：数据降维

基于分段线性混沌映射的算术编码与加密被引量：3: 2014年; 为了提高数据的编解码速率和传输安全,根据迭代斜帐篷映射的反函数可以作为算术编码,提出了基于分段线性混沌映射的算术编码与加密方案。方案将加密嵌入编码过程中,解决了现存方案中编码与加密独立分离的问题,实现了同步编码与加密。结果表明,算法提高了编码效率和密文的不可预测性,并且可以有效抵御选择性明文攻击、短明文攻击和蛮力搜索攻击。; 王小龙赵庶旭; 关键词：加密

一种基于边缘传感云的LoRaWAN传感网卸载方案被引量：1: 2022年; 长距离广域网(longrangewideareanetwork,LoRaWAN)具有低功耗与远距离通信等特点,已广泛应用于智能电网、智慧农业、环境监测等领域.近年来,随着应用种类与用户数量的增加,基于传感云的中心化LoRaWAN数据处理架构很难满足用户需求.如何让资源受限LoRaWAN传感网为应用提供高效、可靠和安全的数据服务成为一个极具挑战的问题.针对上述问题,提出一种基于边缘传感云的LoRaWAN传感网数据卸载方案.首先,在数据传输阶段,设计了一种基于隐私熵的天线阵列信道选择方案;然后,在数据卸载阶段对系统时延、能耗、价格及总开销综合考虑的基础上,构建了LoRaWAN场景下时延模型、能耗模型和价格模型的联合卸载优化方案;最后,设计了一种改进的蚁群算法,并给出基于改进蚁群算法的卸载方案与信道选择方案.仿真实验结果表明:所提卸载方案在系统时延、能耗、价格、总开销及信道隐私熵等方面均优于原始蚁群算法、遗传算法和随机算法等卸载方案.; 张占平赵庶旭王小龙韩淑梅元琳张家祯; 关键词：信道选择

基于不确定联盟博弈的EIP收益预估策略研究: 2024年; 边缘计算环境中存在通信信道风险和边缘服务器故障等风险因素,会导致处理任务所需的计算资源与边缘联盟分配的资源产生失配问题,对此,提出了一种基于不确定联盟结构博弈的边缘联盟及其成员边缘基础设施供应商(EIP)的收益预估方法。首先通过混合整数线性规划方法构建资源调度模型以最大化边缘联盟收益。其次引入信念结构对联盟收益进行高、中、低和未知4种情况的概率进行表征。最后利用不确定Owen值提前一个时隙对联盟中EIP进行区间收益预估。仿真结果表明,所提预估方法在通信信道风险以及服务器故障2种风险下的准确率分别为91.25%、82.5%,平均准确率为86.88%,且在考虑周期性任务到达的情况下,实现了对EIP收益区间的准确预估。; 赵庶旭夏心雨王小龙

CTCS-3行车许可过程形式化建模被引量：2: 2013年; 针对高铁列车控制系统3级集成中的系统网络通信性能缺乏形式化标准问题,采用着色Petri网,在分析行车许可行为过程的基础上,提出并完成了面向行车许可计算及传输过程的分层着色Petri网系统建模,进一步完成赋时模型优化。通过实验对模型的有效性进行了验证,并进一步讨论了系统通信可靠性及网络延迟对行车的影响,形成等级转换时的通信质量的安全范围,可以为列控系统的设计、联调联试提供支持。; 赵庶旭王小龙; 关键词：PETRI网形式化验证

基于安全与低能耗的传感云边缘协同优化策略: 2023年; 多传感器传感网数据采集效率低下,且大量数据在传感云处理存在数据泄露风险。基于此,首先设计了一种安全、节能及高效的分布式边缘协同传感网资源选择架构,提出了一种边缘协同分析节点选择(ECANS)方案。通过对用户请求的分析,获取传感网节点的选择策略,以降低传感节点数据采集的时延和能耗。其次,构建了一种最大化隐私熵的边缘协同传感网隐私保护数据卸载模型,并通过智能启发式算法得到隐私熵最大的边缘资源选择策略。实验结果表明,与ENS数据采集方案相比,ECANS方案使节点时延与能耗分别降低了56.71%和57.66%;在边缘资源选择阶段,与GA资源选择方案和PSO资源选择方案相比,最大化隐私熵模型使系统隐私熵分别提高32.07%及15.36%;与不引入no-EC相比,传感网节点时延和能耗平均降低了46.92%与11.26%。; 赵庶旭张占平王小龙韩淑梅元琳张家祯; 关键词：隐私保护资源选择

一种基于数据驱动的动态时序分类算法被引量：2: 2023年; 针对物联网时序数据中存在的数据冗余现象和动态信息难以捕捉的问题,提出了一种基于数据驱动的动态时序分类算法。通过动态内部主元分析法(dynamic internal principal component analysis,DiPCA)提取传感设备采集的时间序列中的动态信息,实现降维及提炼动态信息的作用;利用麻雀搜索算法优化分类算法参数,强化支持向量机(support vector machines,SVM)算法性能并使其对含有shapelet局部特征的时序特征进行建模,最终构成双向演进算法框架,实现时序分类功能。利用UCR时序数据集和边缘计算模拟数据检验该算法的性能,结果表明,与基本算法相比,该算法的综合性能明显提高,并验证算法分类功能在仿真环境中的有效性与优越性。; 赵庶旭张家祯王小龙张占平; 关键词：数据驱动支持向量机

面向特征的物流信息自律集成被引量：1: 2013年; 针对因物流迅速发展带来的各类相关系统的异质数据集成和有效利用问题,提出了一种基于自律分散系统理论的信息特征服务集成框架模型,构建了信息的特征表述模式,设计了基于特征的消息驱动机制,定义了消息的特征模式、匹配机制,设计了基于自律分散系统的集成模式。结合企业实际,给出了以Web服务管理为核心,以特征服务为驱动的物流企业信息管理集成框架实例。; 赵庶旭王小龙; 关键词：信息系统物流自律分散系统

王小龙

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