检索结果-内蒙古大学图书馆

沈阳工业大学学报 2017年第1期39卷 48-54页

作者：刘亚秋陈雨佳景维鹏王鹍东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 佳木斯大学信息电子技术学院黑龙江佳木斯154007

针对多核处理器的高性能所带来的高能耗问题,对TL-DVFS算法中任务迁移开销问题进行了分析,提出了一种基于TL面的节能调度算法ITL-DVFS.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下,通过对堆进行操作,有效地减少每个TL面初始时刻任务的迁移开... 详细信息

针对多核处理器的高性能所带来的高能耗问题,对TL-DVFS算法中任务迁移开销问题进行了分析,提出了一种基于TL面的节能调度算法ITL-DVFS.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下,通过对堆进行操作,有效地减少每个TL面初始时刻任务的迁移开销.结合全局动态电压频率调节技术,在TL面的初始时刻和偶发任务释放时刻动态调节多核处理器的电压频率.结果表明,ITL-DVFS可以有效地减少任务的迁移开销,在负载达到某一值后,可有效降低处理器功耗.

关键词：多核处理器节能调度偶发任务任务迁移处理器功耗负载任务利用率可靠性

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基于AHP-GABP的农业保险可持续发展评价

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江苏农业科学 2018年第7期46卷 330-333页

作者：于慧伶李新立陈楠楠东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 吉林农业大学经济管理学院吉林长春130118

为了全面评价我国农业保险可持续发展水平,用改进的多子代遗传算法优化BP神经网络,并与层次分析法相结合建立基于AHP-GABP的农业保险可持续发展评估模型。结果表明,多子代遗传算法使子代种群规模提高1倍,增加了种群的内部竞争,更大限度... 详细信息

为了全面评价我国农业保险可持续发展水平,用改进的多子代遗传算法优化BP神经网络,并与层次分析法相结合建立基于AHP-GABP的农业保险可持续发展评估模型。结果表明,多子代遗传算法使子代种群规模提高1倍,增加了种群的内部竞争,更大限度地优化BP神经网络的收敛速度和预测精度。利用该模型对我国农业保险2004—2014年可持续发展水平进行评估,其结果与我国农业保险基本发展情况相符。该模型在我国农业保险可持续发展评估领域具有一定的应用价值。

关键词：农业保险可持续发展层次分析法 BP神经网络遗传算法

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基于模糊控制理论的温室葡萄种植灌溉算法

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江苏农业科学 2017年第14期45卷 184-188页

作者：王健谢南黄春营东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 天津大学软件学院天津300072

结合温室环境下葡萄的需水特点提出上限灌溉和下限灌溉2种灌溉方式,同时结合葡萄生长周期及环境因素,给出一种运用模糊控制理论动态调节灌溉量并预测下次灌溉时间的智能控制算法,在不影响产量的基础上保证水资源的最大利用率。结果表明... 详细信息

结合温室环境下葡萄的需水特点提出上限灌溉和下限灌溉2种灌溉方式,同时结合葡萄生长周期及环境因素,给出一种运用模糊控制理论动态调节灌溉量并预测下次灌溉时间的智能控制算法,在不影响产量的基础上保证水资源的最大利用率。结果表明,该方法最大超调量为20%,响应时间为22 s,具有较高的稳定性与响应速度,与人工控制方式相比,在产量基本不变的条件下可达到节约17%水资源的效果,为葡萄自动化灌溉开辟了一条新途径。

关键词：葡萄种植生长周期动态调节模糊控制灌溉预测算法自动化灌溉

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混合学习环境下基于学习分析技术的深度教学模式研究

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继续教育研究 2017年第9期 123-125页

作者：彭涛丁凌云东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨商业大学设计艺术学院黑龙江哈尔滨150028

随着MOOC教学方式出现,导致教育大数据呈几何级数式增长。如何利用教育大数据(Big Data)对学习者的学习行为进行定量和定性分析,其结果用以切实提高教学质量是高等教育机构和从业者亟待解决的重要课题。学习分析技术是指通过采用先进的... 详细信息

随着MOOC教学方式出现,导致教育大数据呈几何级数式增长。如何利用教育大数据(Big Data)对学习者的学习行为进行定量和定性分析,其结果用以切实提高教学质量是高等教育机构和从业者亟待解决的重要课题。学习分析技术是指通过采用先进的数据分析工具及分析方法对学生的学习效果进行预测与评价,从而做到学习问题诊断,最终实现学习效果优化的一系列技术方法的集合。文章在介绍学习分析技术外延与内涵之后,提出一种混合学习环境下基于学习分析技术的深度教学模式,并展望对如何利用技术进行教育创新,以期为高等教育改革提供借鉴与参考。

关键词：学习分析深度学习混合学习深度教学

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基于方差和深度学习的脑电信号分类算法

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黑龙江工程学院学报 2017年第6期31卷 42-47页

作者：殷盺陈宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了改善传统脑电信号分类不够准确且分类难度较大的问题,研究一种基于方差和深度学习的模型对脑电信号进行分类。针对脑电信号图像识别率较低的问题,采用方差对脑电信号进行特征提取,结合深度学习的一种典型方法——深度信念网络对提... 详细信息

为了改善传统脑电信号分类不够准确且分类难度较大的问题,研究一种基于方差和深度学习的模型对脑电信号进行分类。针对脑电信号图像识别率较低的问题,采用方差对脑电信号进行特征提取,结合深度学习的一种典型方法——深度信念网络对提取数据进行训练,构建分类器,实现对脑电信号更高效的分类。实验证明,相比于SVM支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法,该模型可以更准确地分类。

关键词：脑电信号分类方差深度学习算法分类器

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基于KD树划分的云计算DBSCAN优化算法

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计算机工程 2017年第4期34卷 21-27页

作者：陈广胜程逸群景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业生态大数据存储与高性能(云)计算工程研究中心哈尔滨150040

在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法(DBSCAN-PSM)。利用KD树进行数据划分,实现数据分区与区域查询步骤的合并,从而减少数据集的... 详细信息

在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法(DBSCAN-PSM)。利用KD树进行数据划分,实现数据分区与区域查询步骤的合并,从而减少数据集的访问次数以及降低I/O过程对算法效率的影响。采用判定数据点自身属性的方式,对标注为边缘点的数据进行融合,避免全局标记的额外时间开销。实验结果表明,DBSCAN-PSM算法相比RDD-DBSCAN算法可节省18%左右的运行时间,适用于处理海量数据聚类问题。

关键词：聚类 DBSCAN算法 Spark平台数据划分数据融合

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认知负荷理论对当前“大学一般理论课”教学设计的启示

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教育教学论坛 2017年第48期 233-234页

作者：唐丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

随着信息技术的迅猛发展,大学生的学习环境越来越趋向智能化。但新技术的使用,并没有改变学生用于信息加工的认知系统,其与传统教学环境下的知识建构过程是一致的。智能化的学习环境,使得学习内容更加丰富,同时也提高了学习过程中认知... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展,大学生的学习环境越来越趋向智能化。但新技术的使用,并没有改变学生用于信息加工的认知系统,其与传统教学环境下的知识建构过程是一致的。智能化的学习环境,使得学习内容更加丰富,同时也提高了学习过程中认知负荷超载的风险和可能性。如何针对目前大学生学习环境智能化的现状进行有效的教学设计,促进学习者的认知加工和学习效果?本文从认知负荷理论的视角出发,从课程内容、媒介选择、教学策略三个方面提出针对"大学一般理论课"课程教学设计的建议。

关键词：认知负荷理论大学一般理论课教学设计

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“翻转+对分”混合模式在运营管理课程教学中的应用

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黑龙江教育（理论与实践） 2017年第9期 54-55页

作者：滕志霞李实王育英李禾东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

本文首先分析了目前运营管理课程教学中所存在的主要问题和原因,然后介绍翻转课堂和对分课堂,并分析将它们分别应用在运营管理课程教学中的优势和不足,最后阐述了"翻转+对分"混合教学模式在运营管理课程中的应用方案。

关键词：翻转课堂对分课堂混合教学模式

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改进的BP算法在短期电力负荷预测中的应用

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微型机与应用 2017年第14期36卷 61-63,67页

作者：李建伟李妍王健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

利用标准BP神经网络建立短期电力负荷预测模型,其算法存在最终解过于依赖初值和过学习现象,并且训练过程中存在局部极小问题且预测精度低等缺点。为了提高电力负荷模型的预测精度,通过阅读相关文献,构建了基于改进BP神经网络的短期电力... 详细信息

利用标准BP神经网络建立短期电力负荷预测模型,其算法存在最终解过于依赖初值和过学习现象,并且训练过程中存在局部极小问题且预测精度低等缺点。为了提高电力负荷模型的预测精度,通过阅读相关文献,构建了基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型,该模型采用遗传算法对权值和阈值进行初始化,以相对误差和附加动量法相结合的方式去计算权值修正量。比较改进后的BP算法和标准BP算法在短期电力负荷预测的效果,从实验仿真的效果表明改进后的模型提高了预测精度。

关键词：短期负荷预测 BP神经网络遗传算法相对误差附加动量

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基于高可用云计算的中国智慧林业大数据系统探究

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世界林业研究 2017年第6期30卷 63-68页

作者：李清锋孔明茹黄英来东北林业大学数字化校园建设办公室哈尔滨150040 牡丹江医学院红旗医院信息中心黑龙江牡丹江157011 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

国内外对于林业智慧化建设还处于摸索阶段,我国林业信息化经过多年的建设积累已初见成效。国家林业局于2013年提出了智慧林业发展指导意见,以推进信息技术与林业深度融合。林业各业务系统数据类型多样,具有多维度、多尺度、多时序、多... 详细信息

国内外对于林业智慧化建设还处于摸索阶段,我国林业信息化经过多年的建设积累已初见成效。国家林业局于2013年提出了智慧林业发展指导意见,以推进信息技术与林业深度融合。林业各业务系统数据类型多样,具有多维度、多尺度、多时序、多元性等特点,对于林业大数据系统的分析探究暂处于概念阶段。文中介绍了高可用林业云计算平台和中国智慧林业,提出了基于高可用云计算的中国智慧林业大数据系统架构并概述了其特点,展望了中国林业大数据发展趋势,以期为林业工作者提供可靠的智能化科学决策服务系统,为林业宏观决策提供科学参考及林业信息服务提供支持,并为实现我国智慧林业蓝图打下坚实基础。

关键词：智慧林业高可用云计算大数据系统中国

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