检索结果-内蒙古大学图书馆

工业和信息化教育 2019年第3期 51-55页

作者：于双元徐金安丁丁陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

"编译原理"课程是计算机科学与技术专业的重要专业课程之一,本文针对"编译原理"课程理论性强、抽象性强、实践性强、系统性强的特点,探讨了课程的目标定位,基于层次递进模式从课程教学内容设计、教学方法设计、教... 详细信息

"编译原理"课程是计算机科学与技术专业的重要专业课程之一,本文针对"编译原理"课程理论性强、抽象性强、实践性强、系统性强的特点,探讨了课程的目标定位,基于层次递进模式从课程教学内容设计、教学方法设计、教学实施等几个方面结合教学实际进行了研究和实践,阐述了相应的教学理解和教学体会。

关键词：层次递进编译原理教学设计教学方法教学过程

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结构化数据清洗技术综述

引用

清华大学学报（自然科学版） 2018年第12期58卷 1037-1050页

作者：郝爽李国良冯建华王宁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学计算机科学与技术系数据库组北京100084

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪... 详细信息

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪声的检测技术进行详细阐述。按照数据清洗方式对数据噪声的消除技术进行分类概述,包括基于完整性约束的数据清洗算法、基于规则的数据清洗算法、基于统计的数据清洗算法和人机结合的数据清洗算法。介绍了常用的测评数据集和噪声注入工具,并对未来重点的研究方向进行了探讨和展望。

关键词：数据清洗数据噪声噪声检测噪声消除

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法

引用

北京交通大学学报 2018年第2期42卷 14-21页

作者：张伟王志海原继东刘海洋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了... 详细信息

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率.

关键词：朴素贝叶斯懒惰式属性加权局部加权

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分簇结构的移动自组织网络接入控制协议关键技术研究

引用

北京交通大学学报 2018年第2期42卷 54-60页

作者：刘强袁万刚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出了一种基于分簇结构的移动自组织网络(MANETs)接入控制协议(CM-MAC).该协议主要适用于大规模多跳移动自组织网络,采用分簇技术将整个大规模网络分成多个簇,每个簇拥有不同的工作频段,各个簇之间互不干扰.簇内采用了动态时分多址协议... 详细信息

提出了一种基于分簇结构的移动自组织网络(MANETs)接入控制协议(CM-MAC).该协议主要适用于大规模多跳移动自组织网络,采用分簇技术将整个大规模网络分成多个簇,每个簇拥有不同的工作频段,各个簇之间互不干扰.簇内采用了动态时分多址协议,每个节点根据自身业务强度动态地占用网络资源,簇与簇之间通过网关节点实现跨簇通信.本文采用了OPNET Modeler进行网络建模和仿真,仿真结果表明:在大规模拓扑网络中,CM-MAC协议比标准USAP协议的吞吐量提升了约2.2倍,时隙复用率提升了约4倍,端到端延时降低了约3倍.

关键词：移动自组织网络分簇媒体接入控制协议时分多址

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分簇的Ad Hoc网络媒体接入控制协议C-USAP

引用

北京交通大学学报 2018年第2期42卷 46-53页

作者：熊轲马换刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在未来大规模无线自组织网络中,不但要保证数据的高效传输,还要保证能够适应网络拓扑结构的快速变化.现有的M-USAP(改进的统一时隙分配协议)能够在一帧内完成全网控制信息的交互,每个节点拥有全网路由信息,在小规模网络中能够快速适应... 详细信息

在未来大规模无线自组织网络中,不但要保证数据的高效传输,还要保证能够适应网络拓扑结构的快速变化.现有的M-USAP(改进的统一时隙分配协议)能够在一帧内完成全网控制信息的交互,每个节点拥有全网路由信息,在小规模网络中能够快速适应网络拓扑结构的变化.但是随着网络规模的增大,存在路由开销大、收敛慢、端到端时延大、节点吞吐量小、时隙复用率低和网络反应迟钝等问题.针对上述问题,提出一种适用于大规模无线自组织网络的媒体接入控制协议CUSAP(分簇式统一时隙分配协议).该协议基于分簇思想,簇内采用动态时分多址协议,簇间采用多频段分割技术,实现高效的簇内和簇间节点交互.仿真结果表明:该协议具有路由收敛快、业务收发平稳、端到端时延小、时隙复用率高和网络灵活等特点.

关键词：分簇 C-USAP 帧结构信令交互网关选取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于2843例2型糖尿病患者中医门诊处方的核心方药规律分析

引用

世界科学技术-中医药现代化 2020年第9期22卷 3241-3248页

作者：邢颖何雄张润顺文天才中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国中医科学院广安门医院北京100053 中国中医科学院中医药数据中心北京100700

目的分析2型糖尿病遣方用药规律和特点,为指导临床辨治2型糖尿病提供参考。方法基于2843名2型糖尿病患者的门诊中药处方,利用关联规则、复杂网络和核心网络方法对组方、用药、配伍规律进行数据挖掘。结果40-59岁就诊人数最多,有1451例,... 详细信息

目的分析2型糖尿病遣方用药规律和特点,为指导临床辨治2型糖尿病提供参考。方法基于2843名2型糖尿病患者的门诊中药处方,利用关联规则、复杂网络和核心网络方法对组方、用药、配伍规律进行数据挖掘。结果40-59岁就诊人数最多,有1451例,占总人数的51.04%;中药使用频率排前5的分别是:黄连(7472次,7.19%)、黄芩(4087次,3.93%)、干姜(3892次,3.75%)、知母(3109次,2.99%)和黄芪(2956次,2.84%);药物功效分类、药性、药味和归经中频率最高的分别是,清热药(22.28%)、性寒(28.21%)、味甘(31.18%)、归脾经(17.76%);网络分析结果显示,黄连为核心药物,并存在多种黄连组合。关联规则结果显示,黄连-干姜(CI:0.97)、黄连-黄芩(CI:0.95)、黄连-清半夏(CI:0.92)、黄连-天花粉(CI:0.90)均是置信度较高的配伍组合;方剂使用情况中,干姜黄芩黄连人参汤、葛根黄芩黄连汤、黄芪桂枝五物汤、小陷胸汤、大柴胡汤使用频率位居前5,分别占10.42%、7.91%、6.71%、6.62%和4.69%。结论2型糖尿病整体治疗手段以清热、补虚、活血为主。清热药以黄连为核心,存在多种黄连组合,形成"辛开苦降""、苦寒甘润""、苦酸制甜"不同配伍组方模式,扩大了黄连的临床使用范围,切中中医诊疗过程中糖尿病复杂多变的病机特点;补虚活血药以黄芪为主,黄芪系列方剂在糖尿病并发症治疗中使用较为广泛。

关键词： 2型糖尿病真实世界研究数据挖掘复杂网络关联规则用药规律

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

“新基建”下人工智能面临的安全态势与对策

引用

中国信息安全 2020年第7期 41-44页

作者：李浥东王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室

互联网的出现,让虚拟空间不再虚拟,就像十五世纪开始的"地理大发现",网络世界让波普尔仅在哲学上讨论的第三世界"人工世界"成了活生生的新天地。人工智能的兴起,加上互联网产业二十余年的迅猛发展,更使"人工智... 详细信息

互联网的出现,让虚拟空间不再虚拟,就像十五世纪开始的"地理大发现",网络世界让波普尔仅在哲学上讨论的第三世界"人工世界"成了活生生的新天地。人工智能的兴起,加上互联网产业二十余年的迅猛发展,更使"人工智能"成为人类生存和发展的新边疆。大数据成了这里的"石油""矿藏",IT也从开发物理第一世界的工业技术"老"IT,开发心理第二世界的信息技术"旧"IT,一跃变为开发人工第三世界的智能技术"新"IT。

关键词：互联网产业人工智能地理大发现信息技术智能技术大数据虚拟空间十五世纪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

DCN模型在电商广告转化率预估中的应用

引用

电子技术与软件工程 2019年第9期 179-181页

作者：王晓阳刘峰北京交通大学计算机与信息技术学院北京市100044

广告转化率(CVR)是广告投放效果的重要指标。目前转化率预估模型对数据稀疏和类别分布不均衡的电商广告数据学习能力有限。针对上述问题,本文提出了DCN模型+数据融合的方法,解决数据稀疏以及繁杂人工特征工程问题。使用大数据集群资源,... 详细信息

广告转化率(CVR)是广告投放效果的重要指标。目前转化率预估模型对数据稀疏和类别分布不均衡的电商广告数据学习能力有限。针对上述问题,本文提出了DCN模型+数据融合的方法,解决数据稀疏以及繁杂人工特征工程问题。使用大数据集群资源,数据分布式计算,加快模型训练速度。最后,通过单模型实验、采样实验以及数据融合实验,验证了DCN+数据融合对预估准确率有明显提升。

关键词：互联网广告 CVR预估推荐系统排序模型深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究

引用

智能系统学报 2018年第2期13卷 168-173页

作者：张玉玲尹传环北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正... 详细信息

Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正常样本比例不平衡。为了有效应对上述问题,提出了Droid-Saf框架,框架中提出了一种挖掘数据隐含特征的数据处理方案;把样本特征包含的隐藏信息当作新的特征;建模时将样本特征融入算法当中,建立动态的松弛变量。应用静态分析方法反编译apk,用改进的svdd单分类器分类,克服了恶意软件检测系统中非正常软件收集困难的不足,降低了异常检测的漏报率和误判率。实验结果验证了该算法的有效性和适用性。

关键词：安卓系统恶意软件数据挖掘异常检测 svdd 隐含特征单分类器特征频率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于网络文本的汉语多词表达抽取方法

引用

山东大学学报（理学版） 2018年第9期53卷 40-48页

作者：龚双双陈钰枫徐金安张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

多词表达(multiword expressions,MWEs)是自然语言中一类固定或半固定搭配的语言单元,特别在网络文本中,多词表达频繁出现,给分词和后续文本理解带来了巨大挑战,因此,面向网络文本提出了一种双层抽取策略来实现多词表达的识别。第一层次... 详细信息

多词表达(multiword expressions,MWEs)是自然语言中一类固定或半固定搭配的语言单元,特别在网络文本中,多词表达频繁出现,给分词和后续文本理解带来了巨大挑战,因此,面向网络文本提出了一种双层抽取策略来实现多词表达的识别。第一层次,利用基于左右熵联合增强互信息的算法来实现多词表达的初步抽取;第二层次,在第一层次获得的多词表达候选列表的基础上,利用SVM分类器,构建上下文和词向量特征,进行多词表达与非多词表达的分类,实现多词表达候选列表的进一步过滤。经过实验测试,在5 000条微博语料上,第一层次获得的多词表达的F值为84. 92%,第二层次多词表达识别的F值为89. 58%,相比于基线系统,性能有很大的提升。实验结果表明,双层抽取策略能够实现网络多词表达的有效抽取,并能有效改善分词结果。

关键词：多词表达左右熵增强互信息 SVM 分词

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：