检索结果-内蒙古大学图书馆

铁路计算机应用 2016年第9期25卷 88-91页

作者：焦怡博刘湘黔崔亦博北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着数据仓库的发展,安全问题日益突出,一方面数据仓库本身需要足够的开放性,另一方面数据仓库的数据价值很大,要求对数据仓库用户加强数据访问的限制。开放与限制,两者的矛盾会严重制约数据仓库使用。论述了数据仓库安全问题产生背景... 详细信息

随着数据仓库的发展,安全问题日益突出,一方面数据仓库本身需要足够的开放性,另一方面数据仓库的数据价值很大,要求对数据仓库用户加强数据访问的限制。开放与限制,两者的矛盾会严重制约数据仓库使用。论述了数据仓库安全问题产生背景及安全模型的重要性,针对数据仓库的安全问题提出安全模型。该模型能够减少数据仓库会出现的安全问题,为企业进行数据仓库设计提供参考。

关键词：数据仓库安全模型元数据角色

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基于压缩感知的CT重建算法的研究现状

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北京生物医学工程 2016年第1期35卷 76-80页

作者：王艺淳刘杰北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

压缩感知理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据以缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量,由此可以解决在CT重建中还普遍存在的清晰度不够高、线性度不够好和有噪声伪影干扰等问... 详细信息

压缩感知理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据以缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量,由此可以解决在CT重建中还普遍存在的清晰度不够高、线性度不够好和有噪声伪影干扰等问题。由于该理论的这些显著优点,使其在CT成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展。本文对近几年压缩感知应用于CT重建的研究方法和成果进行归纳和分析,其中包括传统统计迭代算法与压缩感知理论相结合方法的分析,先验图像约束与压缩感知理论相结合方法的分析以及字典学习的发展历程分析。最后,对该研究领域的发展进行了展望。

关键词：压缩感知字典学习图像重建低剂量CT 稀疏表示

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基于多尺度卷积神经网络的场景标记

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现代计算机 2016年第4期22卷 48-51页

作者：尹蕊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

场景标记是将图片中的像素按照其所属景物的种类来识别并进行标记。传统学习算法将训练集图片和某种学习机制相结合,利用后者的特点来提高训练正确率。提出一种基于多尺度卷积神经网络训练已知图像及其标记的方法,用测试集图片来验证其... 详细信息

场景标记是将图片中的像素按照其所属景物的种类来识别并进行标记。传统学习算法将训练集图片和某种学习机制相结合,利用后者的特点来提高训练正确率。提出一种基于多尺度卷积神经网络训练已知图像及其标记的方法,用测试集图片来验证其标记正确率。通过在Ubuntu系统上搭建快速机器学习环境Torch7来实现图片像素的场景标记。

关键词：多尺度卷积神经网络场景标记深度学习

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一种有效的均值聚类初始化方法

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智能计算机与应用 2016年第3期6卷 17-20页

作者：张鲁营赵晓凡北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

聚类算法是用来提取有用信息的重要技术,k均值聚类算法是其中应用最为普遍的聚类分析算法。然而,这种聚类算法的主要问题是,最终的聚类结果高度依赖于初始聚类中心。标准的k均值聚类算法使用随机初始中心会得到很差的聚类结果。因此,为... 详细信息

聚类算法是用来提取有用信息的重要技术,k均值聚类算法是其中应用最为普遍的聚类分析算法。然而,这种聚类算法的主要问题是,最终的聚类结果高度依赖于初始聚类中心。标准的k均值聚类算法使用随机初始中心会得到很差的聚类结果。因此,为了克服标准k-均值聚类算法的不足,本文提出一种基于贡献率的方法来优化初始中心的选择,以便得到一个好的聚类结果。将新提出的初始化方法应用到一些知名的数据集,将其与几种传统的初始化算法相比较,证明新提出的初始化方法具有良好的性能。本文所提出的方法不仅容易理解,而且聚类的迭代次数和执行时间也明显下降。本文的初始化方法可以保证得到一个比较好的聚类结果。

关键词：数据挖掘 k均值聚类初始中心

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Hopfield神经网络解TSP问题及能量函数参数分析

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现代计算机 2016年第6期22卷 9-12页

作者：吴高航北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

TSP问题是一个具有NP计算复杂性的问题,传统的算法难以高效地计算出TSP问题的近似最优解。Hopfield神经网络是人工神经网络中一种重要的网络模型,它为求解TSP问题提供新的思路。通过使用Hopfield神经网络,我们可以更加高效而准确地求解... 详细信息

TSP问题是一个具有NP计算复杂性的问题,传统的算法难以高效地计算出TSP问题的近似最优解。Hopfield神经网络是人工神经网络中一种重要的网络模型,它为求解TSP问题提供新的思路。通过使用Hopfield神经网络,我们可以更加高效而准确地求解TSP问题的近似最优解。在Hopfield神经网络中,能量函数的参数对实验结果有较大影响。将基于Hopfield神经网络的方法对TSP问题进行实验,并分析不同参数对结果的影响。

关键词： TSP问题 Hopfield神经网络参数选择

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北京学院路地区高校教学共同体的网页设计与制作教学探讨

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教育教学论坛 2016年第7期 209-210页

作者：黄宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

网页设计与制作是一门实践性、操作性、综合性很强的课程,对学生实践动手能力的要求很高。本文就如何上好北京学院路地区高校教学共同体的网页设计与制作课程,通过课堂教学设计等,在培养学生的综合素质上,进行了有益的探索,教学受到了... 详细信息

网页设计与制作是一门实践性、操作性、综合性很强的课程,对学生实践动手能力的要求很高。本文就如何上好北京学院路地区高校教学共同体的网页设计与制作课程,通过课堂教学设计等,在培养学生的综合素质上,进行了有益的探索,教学受到了学生的肯定,本人就教学进行了简要的总结及反思。

关键词：教学设计网页设计与制作综合素质

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融合信任关系的协同过滤推荐算法改进研究

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计算机与现代化 2016年第12期 7-11页

作者：王艳王移芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着网络技术和多媒体技术的发展,网络上教学资源的规模变得十分庞大,如何根据学习者的需要推荐其感兴趣的资源成为近年来研究的热点。然而,目前基于协同过滤的推荐算法较少考虑推荐用户与目标用户之间的信任关系,难以抵抗推荐用户的恶... 详细信息

随着网络技术和多媒体技术的发展,网络上教学资源的规模变得十分庞大,如何根据学习者的需要推荐其感兴趣的资源成为近年来研究的热点。然而,目前基于协同过滤的推荐算法较少考虑推荐用户与目标用户之间的信任关系,难以抵抗推荐用户的恶意推荐,无法保证推荐结果的可信性与精确度。针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上引入推荐者之间的信任关系,将传统协同过滤算法中的用户相似度与用户信任度进行线性加权组合,提出融合信任关系的协同过滤算法。仿真实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该方法不仅提高了推荐的精确度,还能保证推荐结果的可信性,能更好地抵制恶意推荐。

关键词：资源推荐协同过滤相似度信任度

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基于AC-BM算法的移动互联网审计平台性能提升方法

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无线互联科技 2016年第8期13卷 127-129,135页

作者：慕悦王健北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年移动互联网络以燎原之势迅速发展,用户群数量上涨和激增的网络流量不仅仅成为举世瞩目的成就,也对现有的网络环境提出了更高的要求。基于当下的移动网络环境,文章以移动互联网审计系统为实验平台,使用深度包检测等数据包分析技术对... 详细信息

近年移动互联网络以燎原之势迅速发展,用户群数量上涨和激增的网络流量不仅仅成为举世瞩目的成就,也对现有的网络环境提出了更高的要求。基于当下的移动网络环境,文章以移动互联网审计系统为实验平台,使用深度包检测等数据包分析技术对网络流通数据进行识别、审计、分析,并通过该技术对移动互联网中的流量数据进行合理监测、管控有害信息传播。另外,文章使用AC-BM算法对审计平台的识别算法进行优化,快速有效地分析处理数据,以解决用户使用高峰时段访问量骤增,导致的系统性能骤降甚至丢包、分析不全面等问题。

关键词：流量审计应用识别模式匹配 AC-BM算法

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OFDM系统中基于循环前缀的频偏估计算法

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软件 2016年第2期37卷 147-149,154页

作者：虞云梅霍丽丽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

OFDM是利用多个正交的子载波并行传输数据来提高传输效率的一种新技术,具有频谱利用率高、抗多径衰落、抗窄带干扰等优点,被视为第四代移动通信中的关键技术。为保证子载波之间的正交性,对载波频偏估计和补偿成为OFDM技术研究热点。本... 详细信息

OFDM是利用多个正交的子载波并行传输数据来提高传输效率的一种新技术,具有频谱利用率高、抗多径衰落、抗窄带干扰等优点,被视为第四代移动通信中的关键技术。为保证子载波之间的正交性,对载波频偏估计和补偿成为OFDM技术研究热点。本文提出了一种基于循环前缀的频偏估计算法,通过把循环前缀分成四个小序列,对前三个序列单独进行相位差计算,对第四个序列进行均值估计,最终推导出频偏的估计值。仿真结果表明,本文算法在减小计算量的情况下,提高了频偏估计精度。

关键词：通信技术频偏估计正交频分复用循环前缀

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基于OPNET的多媒体业务半实物仿真平台

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电视技术 2016年第7期40卷 76-81页

作者：欧阳峰刘强国家新闻出版广电总局广播科学研究院北京100866 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在深入研究网络仿真技术的最新发展"系统在环"技术的原理、分类和应用场景的基础上,结合当前应用最广泛的网络仿真软件OPNET及其SITL接口,创新地设计并实现了多媒体业务网络仿真平台,使得用户能够直观感受通过各种类虚拟仿真... 详细信息

在深入研究网络仿真技术的最新发展"系统在环"技术的原理、分类和应用场景的基础上,结合当前应用最广泛的网络仿真软件OPNET及其SITL接口,创新地设计并实现了多媒体业务网络仿真平台,使得用户能够直观感受通过各种类虚拟仿真网络后的多媒体业务,为以音视频为主的多媒体业务网络的研究提供了高效的研究平台。

关键词：网络仿真系统在回路多媒体 OPNET

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