潘乔
- 作品数：32 被引量：94H指数：6
- 供职机构：东华大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市“科技创新行动计划”上海市教育科学研究规划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生自然科学总论更多>>
- 一种基于旋转森林的甲状腺疾病分类方法被引量：1
- 2016年
- 甲状腺疾病是内分泌领域的常见疾病,准确识别不同类型的甲状腺疾病是临床医疗诊断中的首要问题。针对甲状腺检测指标数据,提出一种新的甲状腺疾病分类方法,该方法首先采用主成分分析法对数据集进行特征选择,降低数据维度,然后基于旋转森林集成分类算法实现分类。旋转森林算法使基分类器的差异性更加明显,进而提高分类器的精度,同时可以减少处理时间。实验中,同时分析了UCI标准数据集和真实临床医疗数据集,结果表明该方法的分类准确率分别可以达到96.28%和96.37%。
- 潘乔许腾陈德华徐光伟
- 关键词：甲状腺疾病主成分分析
- IP网络性能测量研究与实现
- IP网络性能测量对网络研究与发展十分重要,可以用于分析当前Internet的基本特性,如网络体系结构和流量模型等.Internet因其异构性、业务类型的多样性且变化的随机性,使得人们对Internet网络体系结构很难准确...
- 潘乔
- 关键词：网络测量时延带宽丢包率GPS
- 文献传递
- 脑脊液细胞学AI分析系统的设计与实现被引量：1
- 2022年
- 脑脊液细胞学检查是诊断脑膜炎、脑炎、梅毒等多类疾病的重要手段。随着AI技术的不断发展,使用AI进行脑脊液细胞分类及细胞学辅助诊断具有重要意义。本文从医院获得细胞涂片到生成检测结果的实际场景出发,设计并实现了一款前后端分离的脑脊液细胞学AI分析系统。基于深度神经网络目标检测和可解释算法,结合脑脊液细胞形态学特征提取,实现了细胞分类、结果可解释、细胞计数,以及辅助标注等功能。该系统有助于对各类型细胞进行精确量化的细胞学分析,可以大大节省医疗资源,对协助临床诊断以及治疗具有重要的应用价值。
- 崔永刚王梅陈德华潘乔
- 关键词：目标检测WEB开发
- 基于语义扩展的多关键词可搜索加密算法被引量：8
- 2019年
- 云存储中为保护数据所有者的数据安全性和隐私性,采用数据加密后再提供按需数据服务的方式,可搜索加密技术是解决加密数据接入的关键方法.但搜索时的多关键词不加区别和忽视索引之间的关联性会造成搜索时间长和准确率低等问题,提出一种基于语义扩展的多关键词可搜索加密算法.首先,基于依存句法区分多关键词的重要性进行语义扩展,并生成多关键词陷门;其次,基于凝聚层次聚类和关键词平衡二叉树,构建索引关联性的索引树结构;最后,引入剪枝参数和相关性得分阈值对索引树进行剪枝,在索引树中过滤掉索引无关的子树.基于真实数据集的理论和实验分析表明:所提算法能够抵抗规模分析攻击,并能提高搜索时间效率和搜索准确率.
- 徐光伟史春红王文涛潘乔李锋
- 关键词：语义扩展凝聚层次聚类
- 基于改进神经网络的糖尿病生化指标值预测被引量：2
- 2017年
- 糖尿病在治疗过程中,其生化检验指标的变化受患者基本特征、指标等影响。文中针对预测患者糖尿病生化指标的问题,结合神经网络等机器学习方法,构建了一个基于改进神经网络的糖尿病生化指标预测模型。该模型考虑了糖尿病生化指标和患者的基本特征对指标的影响,同时又将患者之前的检验数据样本加入到模型中。实验证明,对于糖尿病患者的指标数据,3个主要血检指标预测训练集的R2值达到0.772 1、0.551 8、0.706 3,测试集的R2值达到了0.644 7、0.584 0、0.804 6,对比实验也证明了该模型相较于常用的机器学习模型有着更好的预测效果。
- 陈德华洪灵涛潘乔
- 关键词：糖尿病神经网络
- 数据自治开放应用平台设计与实践
- 2018年
- 围绕数据自治开放的数据管理新模式,提出了一套面向数据自治开放应用的整体解决方案,讨论了该解决方案的整体框架、系统功能及接口。针对数据提供者和数据使用者,对数据自治的数据逻辑组织、数据安全描述接口、查询描述接口等应用系统构建的关键技术进行了介绍。最后以医疗领域三级诊疗应用系统为例,探索了数据自治开放应用实践。
- 陈德华潘乔王梅乐嘉锦
- 关键词：大数据
- 计算机网络课程体系结构以及其实验平台的研究与实现
- 随着计算机网络理论与技术应用的发展，各个高校相继开设了多门与计算机网络相关的课程，但是由于没有一个完整的课程体系指导，这些课程之间存在着不同程度的内容重复、交叉与接续等问题。本文在研究计算机网络基本理论的发展以及其技术层...
- SHI Youqun史有群XU Guangwei徐光伟PAN Qiao潘乔
- 关键词：计算机网络专业课程体系实验教学实验教学平台
- 计算机专业人才创新思维培养中深度学习的激发策略研究
- 2017年
- 信息技术不仅极大的促进了科学技术的发展,也为科学技术的教育事业提供了新的技术手段和方法。然而,教育随着时代的发展始终是个不老的话题,围绕着如何提高教学质量,仍然有很多方法和技巧促使人们去探索。深度学习作为一种高效的面向分类人群的知识学习方法,通过细化的分析问题,精准的学习方法,深化的学习模式,以简卸繁的帮助学习者更深一步的培养创新思维能力。
- 徐光伟孙金鑫黄利利燕彩蓉潘乔史春红
- 关键词：创新思维培养
- 基于信息熵理论的高速IPv6网络流量抽样测量方法被引量：5
- 2009年
- 基于信息熵的理论提出了一种大规模、高速IPv6网络流量抽样测量方法,对实际IPv6网络流量数据进行了统计分析,比较了IPv6数据报文头的各个字段比特位的随机性,选择出随机性好的字段作为抽样的匹配字段输入,满足了抽样样本的随机性要求。通过软件编程实现了该抽样测量方法,并抽样采集了实际IPv6网络流量,实验数据表明其结果具有良好的均匀性,且总体和样本的数据报文大小的分布函数曲线吻合。
- 潘乔裴昌幸
- 关键词：网络流量抽样测量信息熵哈希函数高速网络
- 一种面向临床领域时序知识图谱的链接预测模型被引量：23
- 2017年
- 知识图谱(knowledge graph)链接预测可以解决知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域的研究热点.传统的知识图谱链接预测方法大多面向静态的数据,并不适用于具有动态变化特性的时序知识图谱.时序知识图谱广泛存在于不同领域中,以临床医学领域为例,糖尿病作为一种典型的慢性病,其病程是一个疾病缓慢发展演化的过程.因此,在临床医学时序知识图谱上进行临床意义的链接预测,比如预测糖尿病的并发症,则需要考虑糖尿病病程发展随时间变化的时序特性,这也为传统的知识图谱链接预测方法带来巨大挑战.为此,结合临床医学事实知识的时序特性,提出一种基于LSTM序列增量学习的临床领域时序知识图谱链接预测模型.该模型结合LSTM长短期记忆单元递归神经网络在序列学习上的优势,通过构建基于LSTM的序列增量学习层,以端到端的方式提取时序知识图谱中的三元组时序特征,从而实现对时序知识图谱的链接预测.通过在糖尿病时序知识图谱上的实验,验证了模型的高效性、可用性及稳定性.
- 陈德华殷苏娜乐嘉锦王梅潘乔朱立峰
