检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2010年第22期36卷 22-25页

作者：张静乐杨扬高昂王元卓北京科技大学信息工程学院北京100083 清华大学计算机科学与技术系北京100084

提出一种基于随机Petri网的柔性工作流可用性分析方法。给出基本的异常处理模型,以电子商务配送系统(ELMS)为例,利用随机Petri网对系统进行SPN建模,分析ELMS系统的各种可用性参数。实验结果表明,该方法能准确、有效地对支持异常处理操... 详细信息

提出一种基于随机Petri网的柔性工作流可用性分析方法。给出基本的异常处理模型,以电子商务配送系统(ELMS)为例,利用随机Petri网对系统进行SPN建模,分析ELMS系统的各种可用性参数。实验结果表明,该方法能准确、有效地对支持异常处理操作的柔性工作流进行可用性分析。

关键词：异常柔性工作流随机Petri网电子商务

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一种分布式Web使用模式挖掘模型及算法

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北京科技大学学报 2006年第9期28卷 896-901页

作者：张克君杨炳儒赵耿曲文龙李欣北京电子科技学院计算机科学与技术系北京100070 北京科技大学信息工程学院北京100083

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分... 详细信息

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性.

关键词：分布式数据挖掘 Web使用模式挖掘 Web日志挖掘频繁路径

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计算网格服务分配的QoS优化研究

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计算机应用研究 2007年第3期24卷 44-46页

作者：梁泉梁开健杨扬北京科技大学信息工程学院北京100083 湖南工程学院计算机科学与技术系湖南湘潭411101

为满足用户对QoS需求中执行时间、服务费用的不同要求,提出一个计算资源服务分配的QoS优化方法,有助于在众多分配方案中作出满足用户特定需求的选择。具体实例表明,这种方法具有较好的有效性和实际应用价值。

关键词：面向服务网格计算网格服务资源分配服务质量优化

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虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

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清华大学学报（自然科学版） 2011年第7期51卷 960-965页

作者：冯帅马州周珂孙增圻清华大学计算机科学与技术系清华信息科学与技术国家实验室智能技术与系统国家重点实验室北京100084 北京科技大学信息工程学院工程训练中心北京100083

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,... 详细信息

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。

关键词：双足机器人步行线性倒立摆模型零力矩点双腿支撑相

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面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法

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雷达学报（中英文） 2023年第4期12卷 882-891页

作者：张顺生陈爽陈晓莹刘莹王文钦电子科技大学电子科学技术研究院成都611731 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

干扰识别是雷达抗干扰的前提,但对于实际的雷达欺骗干扰识别,存在着样本数量不足的问题。针对此问题,该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法。该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息,利用原型网络... 详细信息

干扰识别是雷达抗干扰的前提,但对于实际的雷达欺骗干扰识别,存在着样本数量不足的问题。针对此问题,该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法。该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息,利用原型网络训练多模态特征,并借助图像降噪处理和加权欧氏距离提高低信噪比下的识别性能,实现小样本条件下的雷达欺骗干扰识别。仿真结果表明,该文所提方法在干信比为3 dB时,10种雷达欺骗干扰的平均识别准确率达到了97%以上。模拟器数据的测试结果表明所提方法具备良好的泛化能力。

关键词：雷达有源欺骗干扰多模态小样本原型网络干扰识别

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随机样本选择的合成孔径雷达距离空变相位梯度自聚焦算法

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系统工程与电子技术 2023年第12期45卷 3828-3835页

作者：孟智超张磊卢景月李军中山大学深圳电子与通信工程学院深圳518107 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 北京无线电测量研究所北京100854

针对距离依赖的相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus,PGA)算法中样本选择的问题,本文提出了一种新的基于随机样本选择的距离依赖PGA(range-dependent PGA,RDPGA)算法。不同于传统算法利用固定门限对特显点样本进行硬剔除的选择方式... 详细信息

针对距离依赖的相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus,PGA)算法中样本选择的问题,本文提出了一种新的基于随机样本选择的距离依赖PGA(range-dependent PGA,RDPGA)算法。不同于传统算法利用固定门限对特显点样本进行硬剔除的选择方式,该算法利用样本的信杂比(signal to clutter ratio,SCR)构造了样本选择概率密度函数,在每次PGA迭代估计过程中,利用该概率密度函数对样本进行随机选择。随机样本选择方法不仅通过增加距离依赖样本的丰富性保证了RDPGA的估计精度,同时还保证了高质量样本在模型参数估计中提供较高贡献,在保持高效性的同时进一步提升了算法的稳健性。实测数据处理结果表明所提算法具有较高的估计精度和稳健性。

关键词：自聚焦相位梯度自聚焦随机样本选择

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改进的主曲线算法在指纹骨架提取中的应用

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计算机工程与应用 2010年第16期46卷 170-173页

作者：马驰张红云苗夺谦北京科技大学经济管理学院北京100083 辽宁科技大学计算机科学与工程学院辽宁鞍山114051 同济大学计算机科学与技术系上海200092

在指纹识别系统中,指纹骨架的提取是一个重要而困难的环节,传统的细化算法得到的骨架很容易受到噪声的干扰。因此,在研究指纹数据特点和Kégl的主曲线算法的基础上,提出了一种改进的主曲线算法。实验结果表明:改进算法与传统算法相... 详细信息

在指纹识别系统中,指纹骨架的提取是一个重要而困难的环节,传统的细化算法得到的骨架很容易受到噪声的干扰。因此,在研究指纹数据特点和Kégl的主曲线算法的基础上,提出了一种改进的主曲线算法。实验结果表明:改进算法与传统算法相比有着更好的效率和效果,它所提取的指纹骨架包含更多的信息且具有更高的准确性、可靠性和抗噪声性。

关键词：主曲线指纹细化骨架提取

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建构主义理论对网络成人教育教学的启示

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中国成人教育 2008年第21期 138-139页

作者：付海辰张小松王照华唐山学院计算机科学与技术系 063000 北京科技大学信息工程学院 1000830

一、建构主义理论基本内容介绍建构主义（constructivism）是一种较新的认知理论，对目前我国的基础教育教学工作产生了广泛的影响。在谈到建构主义起源时，瑞士著名心理学家皮亚杰（***）因其创立的关于儿童认知发展理论，被看作是当... 详细信息

一、建构主义理论基本内容介绍建构主义（constructivism）是一种较新的认知理论，对目前我国的基础教育教学工作产生了广泛的影响。在谈到建构主义起源时，瑞士著名心理学家皮亚杰（***）因其创立的关于儿童认知发展理论，被看作是当代建构主义的最早提出者。其后，心理学家维果斯基（Lev Vygotsky）等人使之得到进一步的丰富和完善，为其实际运用与教学创造了条件。建构主义理论下的认知学习内容很丰富，但其核心可用一句话概括：以学习者为中心。

关键词：建构主义理论教育教学工作以学习者为中心成人网络认知发展理论心理学家内容介绍

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深度学习点云质量增强方法综述

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中国图象图形学报 2023年第11期28卷 3295-3319页

作者：陈建文赵丽丽任蓝草孙卓群张新峰马思伟电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 中国移动通信有限公司研究院北京100032 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 北京大学计算机学院北京100871

随着三维探测技术的发展,点云逐渐成为最常用的三维物体/场景表征数据类型之一,广泛应用于自动驾驶、增强现实及虚拟现实等领域。然而,受限于硬件设备、采集环境以及遮挡等因素,采集的原始点云通常是不完整、稀疏、嘈杂的,为点云的处理... 详细信息

随着三维探测技术的发展,点云逐渐成为最常用的三维物体/场景表征数据类型之一,广泛应用于自动驾驶、增强现实及虚拟现实等领域。然而,受限于硬件设备、采集环境以及遮挡等因素,采集的原始点云通常是不完整、稀疏、嘈杂的,为点云的处理和分析带来了巨大挑战。在此背景下,点云质量增强技术旨在对原始点云进行处理以获得结构完整、密集且接近无噪的点云,具有重要意义。本文对现阶段深度学习点云质量增强方法进行了系统综述,为后续研究者提供研究基础。首先,简要介绍了点云数据处理中通用的关键技术;分别介绍了补全、上采样和去噪3类点云质量增强方法,并对3类方法中的现有算法进行了分类、梳理及总结。其中,点云补全与点云去噪算法均可根据是否采用编码器—解码器结构分为两大类,点云上采样算法可根据网络主要结构分为基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于图卷积神经网络的方法。其次,总结了质量增强任务中常用的数据集与评价指标,并分别对比分析了现阶段点云补全、上采样和去噪中主流算法的性能。最后,通过系统的梳理,凝练出点云质量增强方向所面临的挑战,并对未来的研究趋势进行了展望。此外,本文汇总了涉及的文献及其开源代码,详见链接https://***/LilydotEE/Point_cloud_quality_enhancement。

关键词：点云补全点云上采样点云去噪质量增强深度学习

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大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统设计

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 301-309页

作者：陆天宇徐湛崔红元龚昊王琤北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100089 北京雷鹰科技有限公司北京100080

针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求,传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测,为此... 详细信息

针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求,传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测,为此设计了一种基于3U VPX FPGA+GPU架构的大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统;提出了一种基于YOLOv5s的舰船检测模型,采用基于L2-范数稀疏性惩罚的缩放因子控制法进行轻量化,轻量化舰船检测模型的参数量减小了47.39%,计算量减少了18.67%,平均检测精度为0.968;将轻量化舰船检测模型应用于大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统,并针对典型的10 km×10 km的大幅宽图像应用场景,设计开发基于多线程技术和基于GPU的众核并行计算技术的大幅宽SAR图像嵌入式实时检测系统软件;通过公开的SAR数据集进行功能验证和性能评估,该系统能够满足不同分辨率的大幅宽SAR图像舰船实时检测需求。

关键词：合成孔径雷达(SAR) YOLOv5s 轻量化图形处理器(GPU) 实时舰船检测

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