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杨湘: 作品数：16 被引量：42H指数：4; 供职机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”湖南省自然科学杰出青年基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

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流间网络编码中的自适应通知报文发送机制: 2017年; 流间网络编码机制需要借助通知报文来确定编码机会,现有的机制一般采用"τ间隔通知机制",但对通知间隔τ的选取及其导致的开销并未进行分析。通过分析"τ间隔通知机制"所产生的通信开销及其对编码机会和吞吐量的影响,提出一种自适应通知报文发送机制。在自适应通知报文发送机制中,无线节点根据局部网络的流量自适应地确定发送间隔,且通知报文仅携带最近2个通知间隔侦听到的数据包信息,在保证编码机会的情况下降低通知报文中携带的信息量和通知报文的发送频度,从而降低附加开销和冲突。网络模拟器仿真实验结果表明:自适应通知报文发送机制能有效地减少通知报文发送的额外带宽开销,取得比采用"τ间隔通知机制"的流间编码机制更高的吞吐量。; 杨湘王伟平王建新

无线mesh网络中编码感知的跨层优化机制: 2016年; 无线网络的广播和易于侦听的特点,使得网络编码技术能够很好地应用于无线网络中,以提高无线网络的吞吐量。通过理论分析和仿真实验发现,IEEE802.11标准的MAC层机制会使得成功竞争到信道的节点在短时间内在竞争信道方面更具优势,这会导致编码节点在短期内获得的属于不同编码流的数据包数目不均衡,从而丧失很多的编码机会。提出了一种跨层协作的优化机制,在编码节点根据编码流的队列占用情况计算编码流的优先级别,并将其发送给相应上游节点以调节MAC层参数,进而平衡编码节点中参与编码的不同流的队列占用率,增加编码机会。仿真实验结果表明,这种编码感知的跨层优化机制,能够很好地协调参与编码的流的速率,提高了整个网络的吞吐量。; 杨湘王伟平王建新; 关键词：无线MESH网络 MAC协议网络编码跨层优化

云环境中的多授权机构访问控制方案被引量：14: 2020年; 密文策略属性加密(CP-ABE)十分适用于云环境中的数据访问控制。现有的CP-ABE算法未考虑多个文件的访问结构具有层次关系,需要对每个文件分别加密实现其访问控制需求,导致较大的开销;此外,大多数方案只有单个授权机构管理密钥,对授权机构的安全性与可靠性要求极高。提出一种云环境中基于区块链的多授权机构访问控制方案(BMAC)。在BMAC中,设计了一种层次化CP-ABE算法,对于具有层次关系的多个文件,仅需加密一次,访问者在满足部分访问条件时能解密得到部分文件,满足全部条件时得到全部文件;设计了一种基于区块链的多授权机构密钥管理方法,通过区块链技术使得所有授权机构能够诚实并行地进行私钥分发。安全性与性能分析验证了BMAC能够有效保障数据机密性,抵抗串谋攻击,实现安全高效的细粒度数据访问控制以及去中心化的私钥分发。; 郑良汉何亨童潜杨湘陈享; 关键词：云计算访问控制区块链

嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型: 2025年; 心律失常对患者健康造成严重威胁,其通过12导联心电图(electrocardiogram,ECG)的自动分类在临床上具有重要意义。现有研究偏重两两导联之间的相关性,忽视多导联上下文及频域特征,这导致了分析的局限性,且易受噪声干扰,影响分类准确性。该研究提出了嵌入导联上下文编码的图卷积神经网络心律失常分类模型(lead con-text encoding embedded graph convolutional neural network model for arrhythmia classification,LCEE-GCN)。该模型利用短时傅里叶变换获取12导联心电信号的功率谱密度(power spectral density,PSD),并运用ECG信号处理算法提取R-R间期等时域特征,通过导联上下文编码获得导联间更广泛的相关性信息,并结合PSD与时域特征构建动态图结构,利用图卷积神经网络增强模型对导联间关系的学习与表示能力。在查普曼数据集上进行的实验表明,模型达到了99.38%的准确率,超过了现有先进方法。这一创新有望提高心律失常诊断的效率和准确性。; 喻云虎杨湘陈艳红; 关键词：12导联心电图功率谱密度

一种惩罚非适应流的无状态主动队列管理算法被引量：10: 2006年; CHOKe是一种无状态的主动队列管理算法,能以较低的代价提高网络的性能,但是由于它对超速的非适应流的惩罚力度不够,不能够很好地实现带宽的公平分配。针对这一问题,提出一种新的对非适应流的惩罚机制-ECHOKe算法,通过比较分析FIFO队列中随机抽取m个包与新到包的流ID号之间的关系以及m个包之间的关系建立了新的数据包丢弃机制,从而实现在不提高算法复杂度的前提下增大对超速非适应流的惩罚,提高了公平性。仿真结果表明,在不保持流的状态下,该机制对非适应流具有更强的识别和控制能力,与B-CHOKe和M-CHOKe算法相比,能够进一步加强对非适应流的惩罚,实现更为公平的带宽分配。; 王建新周雄伟杨湘; 关键词：主动队列管理

QoS体系中的主动队列管理算法研究综述被引量：6: 2005年; 随着Internet的迅速发展,服务质量(Qo S)正成为当前研究的热点之一。为了达到Q o S的性能指标,拥塞控制作为一个很重要的方面在发挥着作用。主动队列管理是实现拥塞控制的重要手段之一,长期以来一直受到广泛的关注,基于不同理论的各种主动队列管理的算法也随之涌现。这些队列管理算法在一定程度上完成网络拥塞控制的任务,但是也不同程度地在公平性、可扩展性以及算法的复杂度上存在缺陷。本文通过对目前几种主要队列管理算法的实现原理的分析,考察了这些队列管理算法的优点和其可能存在的一些问题,而这些可能存在的问题也是下一步研究的起点。; 杨湘陈建二王建新; 关键词：主动队列管理拥塞控制可扩展性

基于小世界的JXTA发现机制的改进被引量：1: 2007年; 针对JXTA对等网络RPV发现机制存在效率低下的问题,提出了一种基于小世界的改进方案。该方案利用Kleinberg的小世界理论,将RPV表分解为本地短链RPV(S)表和长链RPV(L)表,本地短链RPV(S)表可以保证搜索的获得性和可靠性,长链RPV(L)表可以实现快速搜索,同时采用概率置换长链策略构造长链RPV(L)表。研究表明,该方案可以保证JXTA对等网络的平均跳数为0(log2N)。; 张智符海东黄革新杨湘; 关键词：对等网络小世界 JXTA

基于注意力机制的可解释心律失常分类模型被引量：2: 2022年; 心律失常是心血管疾病中常见的临床表现形式,实现心律失常的自动分类在医学领域具有重要意义。在实际临床中,医生除了提供诊断结果,还要有详细的解释来支持自己的诊断,但是现有的大多数机器学习模型都忽略了结果的可解释性。同时,之前大部分研究致力于宏观分类,实际临床意义不大。为了解决这些问题,提出了一种可解释的基于注意力的混合深度学习模型(IAHM)。IAHM通过分别提取心拍级别和心律级别的注意力特征,将医学知识和心电数据相结合,使学习的模型具有高度的可解释性。实验在公开数据库MIT-BIH上进行,对五种心律失常分类以弥补宏观分类的短板。IAHM在准确率、特异性、敏感性和阳性预测值分别达到94.65%、98.69%、92.69%和92.60%,有助于临床医生对心律失常进行准确分类。; 罗望成杨湘陈艳红; 关键词：卷积神经网络可解释性

流内编码中考虑链路相关性的机会路由机制: 2020年; 现存的结合网络编码的机会路由协议假设无线链路传输是相互独立的,但是相关研究表明无线链路传输具有相关性。链路相关性会影响节点转发编码包的次数以及转发节点的选取,进而降低协议的性能表现。对此,提出了一种流内编码中考虑链路相关性的机会路由机制。在该机制中,节点周期性收集邻居节点的反馈信息以衡量链路相关性,并由此准确计算节点期望转发次数进而选取总转发次数更少的转发节点集合。仿真实验表明,该机制能显著降低网络中的发送冗余,提高网络的整体吞吐量。; 陈朝辉杨湘李鹏何亨

基于RTC协议的即时视频通信软件: 2014年; 即时通讯系统,作为一种方便快捷的网络通讯技术,已经越来越深入人心,应用范围也越来越广泛。文章通过分析和研究即时通讯模型以及对当前几种流行的即时通讯协议的对比,采用基于RTC协议和VOCAL协议栈实现了本系统,完成了系统分析和总体设计以及服务器和客户端的设计,实现了用户注册、登录、获取好友在线状态、文本聊天、文件传输、视频、音频通信、服务器广播消息等即时通讯的基本功能。本系统也为其他IM软件实现提供了借鉴作用。; 刘志强许磊杨湘; 关键词：即时通信 RTC

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