检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2018年第2期35卷 219-223页

作者：罗嗣卿王佳玉李冰珂东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

随着互联网承载的信息量逐步增长,如何对网络中的谣言做出准确的识别变得越来越重要,现有谣言判别方法都建立在实验样本和训练样本的数据结构相同的前提下,而现实中谣言数据的属性结构并不完全一致会导致谣言判别模型的准确率受数据属... 详细信息

随着互联网承载的信息量逐步增长,如何对网络中的谣言做出准确的识别变得越来越重要,现有谣言判别方法都建立在实验样本和训练样本的数据结构相同的前提下,而现实中谣言数据的属性结构并不完全一致会导致谣言判别模型的准确率受数据属性结构的影响较大。针对这个问题,对组合优化决策树算法(CODT)的建树算法做出了相应改进并提出一种E-CODT算法,实验结果表明,在实验样本与训练样本集数据结构不同时,改进后的算法表现出对谣言的判别更高的准确率、普适性以及突出的现实应用价值。

关键词：组合优化决策树空节点谣言数据结构判别模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

农业果蔬采摘机器人机械手设计

引用

电视技术 2019年第15期43卷 73-75页

作者：王玉荣刘云泉潘荣晴东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150036 江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150036

果蔬采摘一直是农业工作中十分重要的一项。在农业规模化、机械化大发展的今天,传统的手工采摘已经不能满足人们的需求。因此,设计各种农业机械便尤为重要。在各种果蔬果实中,大部分是以球形或类圆柱形存在的,故本文着重探讨了一种适用... 详细信息

果蔬采摘一直是农业工作中十分重要的一项。在农业规模化、机械化大发展的今天,传统的手工采摘已经不能满足人们的需求。因此,设计各种农业机械便尤为重要。在各种果蔬果实中,大部分是以球形或类圆柱形存在的,故本文着重探讨了一种适用于球形或类圆柱形果蔬采摘的农业机器人,分析其机械臂及末端执行器的结构和功能,并探讨其较为适合的工作方式。

关键词：果蔬采摘机械臂设计末端执行器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化

引用

计算机集成制造系统 2018年第8期24卷 2122-2132页

作者：李莉程发新程显钦王广东潘婷江苏大学管理学院江苏镇江212013 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 枣庄中联水泥有限公司山东枣庄277143

为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的... 详细信息

为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的有效性。将改进多目标粒子群算法与第二代约束非支配排序遗传算法比较,凸显了改进多目标粒子群算法在求解中、大规模问题时的优越性。

关键词：再制造物流网络优化混合整数规划改进多目标粒子群优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

区块链在医疗领域应用技术研究

引用

智能计算机与应用 2019年第4期9卷 286-287页

作者：马琳褚德龙黑龙江省计算中心第三研究室哈尔滨150026 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

目前大多数国家都制定了以数字医疗为目标的政策或战略,大大增加了数字健康记录和其它健康信息技术系统或基础设施的使用.然而这些系统无论怎样改进对于个人健康数据的安全性、完整性和访问控制依然有很多限制,使护理服务的创新大计遭... 详细信息

目前大多数国家都制定了以数字医疗为目标的政策或战略,大大增加了数字健康记录和其它健康信息技术系统或基础设施的使用.然而这些系统无论怎样改进对于个人健康数据的安全性、完整性和访问控制依然有很多限制,使护理服务的创新大计遭遇很大的瓶颈.导致政企、个人之间产生了信息鸿沟,阻碍正常的医疗技术运行.正当医疗健康行业苦恼于如何解决这样的问题时,区块链技术以其无法篡改、低成本和能进行多签名复杂权限等技术优势,为缓解这些迫切的需求提供了一个及时有效的解决方案.

关键词：区块链医疗信息孤立区块链技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

脑电信号成分稀疏分析范式及其可行证明

引用

信号处理 2018年第8期34卷 923-929页

作者：岳琪徐忠亮马琳李海峰东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在... 详细信息

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在稀疏分解算法基础上,通过对样本稀疏分布情况进行度量,给出了一个经过改良的稀疏性能评价指标(SPI)并以此建立了一个新的成分分析范式和相应的优化函数,经过理论和实际证明,该范式在成分分析领域能比传统方法更有效地使分解结果趋向于真实成分,对EEG信号、乃至其他时变信号的成分解析都具有相当的积极意义。

关键词：脑电信号成分分析稀疏分解稀疏性能评价指标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现

引用

应用科学学报 2018年第3期36卷 495-503页

作者：宋海峰陈广胜景维鹏杨巍巍东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院哈尔滨150050 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13.

关键词： (2D)^2PCA 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM) 并行计算图像分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SPOC的混合教学模式设计与实践

引用

黑龙江教育（理论与实践） 2019年第1期 76-78页

作者：滕志霞纪明宇郭钦钰东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 兰州大学护理学院甘肃兰州730000

如何有效地融合SPOC与传统课堂是当前教育教学研究的重要问题。文章从我国高校教学现状出发,基于建构学习规律,设计了一种新的基于SPOC与传统课堂的混合教学模式,并详细阐述了它的总体框架、教学设计和实施策略等。为验证其合理性和有效... 详细信息

如何有效地融合SPOC与传统课堂是当前教育教学研究的重要问题。文章从我国高校教学现状出发,基于建构学习规律,设计了一种新的基于SPOC与传统课堂的混合教学模式,并详细阐述了它的总体框架、教学设计和实施策略等。为验证其合理性和有效性,作者将该教学模式应用于《生产与运作管理》课程教学实践,并深入分析实施效果。结果证明,新的混合教学模式突破了传统课堂的时空限制,极大地拓展了课程容量,通过自主——协作——探究——个性化拓展的进阶模式较好地提升了课程教学质量,具有较好的实践性和可操作性。

关键词： SPOC 翻转课堂混合课堂自我效能感

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于属性加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法

引用

哈尔滨理工大学学报 2018年第4期23卷 69-74页

作者：陈凯黄英来高文韬赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨地铁集团有限公司黑龙江哈尔滨150000

针对文本训练集中各个类别的样本分布不均衡时,少数类别的特征会被多数类别的特征淹没的问题,提出一种属性加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法,该算法使用属性加权改进补集朴素贝叶斯算法,使用TF-IDF算法计算特征词在当前文档中的权重;... 详细信息

针对文本训练集中各个类别的样本分布不均衡时,少数类别的特征会被多数类别的特征淹没的问题,提出一种属性加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法,该算法使用属性加权改进补集朴素贝叶斯算法,使用TF-IDF算法计算特征词在当前文档中的权重;利用当前类别补集的特征表示当前类别的特征并结合特征词在文档中的权重,解决分类器容易倾向大类别而忽略小类别的问题。与传统的朴素贝叶斯及补集朴素贝叶斯算法进行对比实验,结果表明:在样本集分布不均衡时,改进算法的性能表现最优,分类准确率、召回率及G-mean性能分别可达82.92%、84.6%、88.76%。

关键词：属性加权文本分类朴素贝叶斯不均衡数据集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的MDSMOTE与FC-SVM在不平衡数据集分类中的应用

引用

哈尔滨理工大学学报 2018年第4期23卷 87-94页

作者：温雪岩赵丽影徐克生陆光东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 国家林业局哈尔滨林业机械研究所黑龙江哈尔滨150086

针对于MDSMOTE算法在生成部分新样本时没有将错分样本纳入其中的问题,将对错分样本修正的方法加入到现有的MDSMOTE算法中,提高样本的质量;对于传统FSVM在对不平衡数据集分类时,不能解决超平面偏向少数类的问题,将正负惩罚系数、模糊因... 详细信息

针对于MDSMOTE算法在生成部分新样本时没有将错分样本纳入其中的问题,将对错分样本修正的方法加入到现有的MDSMOTE算法中,提高样本的质量;对于传统FSVM在对不平衡数据集分类时,不能解决超平面偏向少数类的问题,将正负惩罚系数、模糊因子加入到FSVM中,提高不平衡数据的识别率。将改进的算法用于京东网购评语数据集分类中,该算法的分类性能较其他算法平均提升了9.13%,表明了该方法的可行性和有效性,具有实际应用价值。

关键词：不均衡数据集支持向量机 SMOTE算法文本分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向事件相关电位成分的稀疏字典构建方法

引用

信号处理 2018年第8期34卷 891-896页

作者：李海峰丰上马琳徐睿峰徐忠亮哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳) 广东深圳518055 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量... 详细信息

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量原子中。本文提出把常用的K-SVD算法基础结合稀疏性能指标作为约束条件,解决稀疏字典难以与ERP成分对应的问题,并给出利用该算法进行ERP分析的步骤。通过在一个基于听觉刺激的公开数据集上使用本文的方法,成功地获得了包含完整目标ERP成分的字典原子,证明了方法的可行性。

关键词：稀疏字典事件相关电位脑电图成分分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：