检索结果-内蒙古大学图书馆

仪表技术与传感器 2013年第4期 74-76,80页

作者：薛丽莹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

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起... 详细信息

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位。利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果。对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20%左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位。

关键词：无线传感器网络定位算法蜂窝网络区域划分

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基于混沌数列变换的图像加密算法

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计算机工程与设计 2013年第5期34卷 1615-1619页

作者：任洪娥戴琳琳张健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题,提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法。该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换,从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密... 详细信息

针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题,提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法。该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换,从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密。实验结果表明,该算法加密效果良好并且能够抵御统计分析以及攻击操作,密钥量大安全性高,符合现代技术对图像加密的要求。

关键词：混沌系统 Logistic映射 Hybrid映射数列变换图像加密

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花卉动态成长仿真系统设计

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黑龙江科技信息 2014年第7期 160-160页

作者：宋炳坤东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

每个花卉都有其成长过程,从生长、开花、结果、衰老,到死亡。本文将对不同的花卉进行分析,并用软件来模拟演示花卉的成长过程,并从三维视角展示。仿真系统能根据花期、株高,和花苞等条件进行详细演示。

关键词：花卉动态仿真

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基于决策图的复杂系统模型对称约减方法

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计算机工程与设计 2013年第10期34卷 3685-3689页

作者：纪明宇王海涛陈志远李艳梅东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对复杂随机系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出一种用于支持迁移回报特征描述的概率模型对称约减方法。通过引入状态集等价关系唯一表示函数,约减了原模型中的状态集尺寸;通过加入回报特征描述,改进了传统的多终端二元决策图... 详细信息

针对复杂随机系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出一种用于支持迁移回报特征描述的概率模型对称约减方法。通过引入状态集等价关系唯一表示函数,约减了原模型中的状态集尺寸;通过加入回报特征描述,改进了传统的多终端二元决策图,用于表示概率回报模型中的迁移关系;基于迁移矩阵,提出了一种高效的对称约减算法,完成了迁移关系的约简。实验结果表明了该方法的可行性与有效性。

关键词：形式化验证模型检测状态空间爆炸决策图对称约减商模型

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综合特征Markov模型稳态性质验证方法

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计算机工程与设计 2013年第11期34卷 3924-3928页

作者：纪明宇陈志远王海涛哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对带有复杂参数特征的信息系统性质验证需求,提出一种作用于连续概率奖励模型的稳态公式性质验证分析方法。使用具有综合特征表示能力的连续时间马尔可夫决策过程作为系统定量分析模型,采用连续随机奖励逻辑描述系统的性质,通过不确... 详细信息

针对带有复杂参数特征的信息系统性质验证需求,提出一种作用于连续概率奖励模型的稳态公式性质验证分析方法。使用具有综合特征表示能力的连续时间马尔可夫决策过程作为系统定量分析模型,采用连续随机奖励逻辑描述系统的性质,通过不确定性消解、离散化处理、状态消去等方法,实现了原模型中稳态概率的近似求解。理论分析及实例结果表明了该方法的可行性和有效性。

关键词：模型检测稳态公式定量分析连续随机奖励逻辑离散化状态消去

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浅析我国电子信息工程发展现状及保障措施

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电子制作 2014年第1X期22卷 143-143页

作者：戴玥东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150000

在经济高速发展的今天,科学技术发生着翻天覆地的变化,电子信息化的发展遇到了新的挑战和机遇。目前社会的生产和人们的生活都离不开电子信息技术,电子信息技术的广泛应用促进了我国经济的发展。笔者简单介绍了我国电子信息工程的发展现... 详细信息

在经济高速发展的今天,科学技术发生着翻天覆地的变化,电子信息化的发展遇到了新的挑战和机遇。目前社会的生产和人们的生活都离不开电子信息技术,电子信息技术的广泛应用促进了我国经济的发展。笔者简单介绍了我国电子信息工程的发展现状,并提出了相应的保障措施。

关键词：电子信息工程现状保障措施

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一种有效的属性约简算法

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计算机与现代化 2013年第8期 68-72,77页

作者：陆光李想王彪东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一,是数据挖掘研究的一个重要课题,也是知识获取中研究的关键问题之一。高效的属性约简算法使属性约简的求解被证实... 详细信息

粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一,是数据挖掘研究的一个重要课题,也是知识获取中研究的关键问题之一。高效的属性约简算法使属性约简的求解被证实是一个NP-Hard问题,它通常是一个预处理阶段,使适应决策表上的分类分析。本文提出一种有效的方法——SEGMENT-SIG,可以得到最小约简子集,保持决策表的分类一致性。本文对算法最坏的时间计算复杂度进行了分析,该算法的输出是两种不同的分类器,一个是IF-THEN规则体系,另一个是决策树。

关键词：粗糙集理论属性约简决策表

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基于图像分解的单板节子缺陷图像修补方法研究

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林业机械与木工设备 2013年第8期41卷 50-54页

作者：王阿川侯畅宋宏光李丹陈岩东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

分析了我国单板生产过程中单板节子缺陷修补存在的问题和木材纹理在工业生产中的重要作用,针对带纹理的单板缺陷图像修补问题,提出了一种新的基于图像分解的修复方法。首先采用基于最小化总体变分的去噪算法对单板图像进行分解,提取出... 详细信息

分析了我国单板生产过程中单板节子缺陷修补存在的问题和木材纹理在工业生产中的重要作用,针对带纹理的单板缺陷图像修补问题,提出了一种新的基于图像分解的修复方法。首先采用基于最小化总体变分的去噪算法对单板图像进行分解,提取出带纹理缺陷单板的结构部分与纹理部分;然后对单板结构图像采用改进的BSCB算法进行修复,对纹理部分采用扩展基于样本块的Criminisi算法进行修复,最后将修复好的图像叠加合成,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对带纹理单板缺陷图像的修复效果要优于采用单一方法的修复效果。

关键词：单板节子缺陷图像修复总体变分法

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微博转发预测算法评测系统的建立及性能比较

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哈尔滨理工大学学报 2013年第4期18卷 52-57页

作者：黄英来孙晓芳刘镇波高萌东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学材料科学与工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决微博转发行为预测问题,提出了一个基本的预测算法评测系统框架.该系统解决了原始微博数据的抓取和预处理,以及用户微博的转发和忽略行为的判定,微博和用户的特征提取等问题,为解决微博转发行为预测问题提供了技术基础.详细分析了... 详细信息

为解决微博转发行为预测问题,提出了一个基本的预测算法评测系统框架.该系统解决了原始微博数据的抓取和预处理,以及用户微博的转发和忽略行为的判定,微博和用户的特征提取等问题,为解决微博转发行为预测问题提供了技术基础.详细分析了现有文献和工作中的微博转发行为预测算法,阐述了它们的基本原理.通过定量实验分析了不同微博转发行为预测算法的在局部预测问题和全局预测问题方面的性能,并且从算法的原理等方面出发给出了定性的分析.

关键词：微博转发逻辑斯蒂回归支持向量机因子图模型传染病模型

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基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法

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计算机工程与应用 2013年第14期49卷 144-146页

作者：王立梅李金凤岳琪牡丹江师范学院工学院黑龙江牡丹江157011 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对直推式支持向量机(TSVM)学习模型求解难度大的问题,提出了一种基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法——TSVMKMC。该算法利用k均值聚类算法,将无标签样本分为若干簇,对每一簇样本赋予相同的类别标签,将无标签样本和有标签样本... 详细信息

针对直推式支持向量机(TSVM)学习模型求解难度大的问题,提出了一种基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法——TSVMKMC。该算法利用k均值聚类算法,将无标签样本分为若干簇,对每一簇样本赋予相同的类别标签,将无标签样本和有标签样本合并进行直推式学习。由于TSVMKMC算法有效地降低了状态空间的规模,因此运行速度较传统算法有了很大的提高。实验结果表明,TSVMSC算法能够以较快的速度达到较高的分类准确率。

关键词：直推式学习支持向量机 k均值聚类无标签样本

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