检索结果-内蒙古大学图书馆

中山大学学报（自然科学版） 2004年第2期43卷 17-20页

作者：高成英刘宁罗笑南中山大学计算机应用研究所广东广州510275

提出一种基于插值细分造型的织物模拟算法。通过对织物物理和几何属性分析,构造出一个带约束的几何模型,在改进的四点插值细分造型基础上,通过动态细分网格并结合曲面优化调整以达到高效模拟柔性织物自然行为的目的。克服了以往仿真方... 详细信息

提出一种基于插值细分造型的织物模拟算法。通过对织物物理和几何属性分析,构造出一个带约束的几何模型,在改进的四点插值细分造型基础上,通过动态细分网格并结合曲面优化调整以达到高效模拟柔性织物自然行为的目的。克服了以往仿真方法中求解物理模型复杂、模拟过程难以控制的缺陷,简化了计算模型,提高了计算效率。最后,以织物模拟为例说明该算法的实现。

关键词：柔性物体织物模拟细分曲面几何约束

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基于需求驱动的描述模型映射技术

引用

计算机工程 2006年第12期32卷 42-44页

作者：栾静程煊顾君忠华东师范大学计算机系计算机应用研究所

针对嵌入式系统设计中缺乏高层设计环境,系统规范描述依赖于具体模型等特点,提出了需求驱动的嵌入式系统中的软硬件协同设计方法,研究了从DCDM到SystemC的模型映射技术,开发了模型转换编译工具,并自动生成设计的可执行SystemC程序代码,... 详细信息

针对嵌入式系统设计中缺乏高层设计环境,系统规范描述依赖于具体模型等特点,提出了需求驱动的嵌入式系统中的软硬件协同设计方法,研究了从DCDM到SystemC的模型映射技术,开发了模型转换编译工具,并自动生成设计的可执行SystemC程序代码,进行分层验证。最后介绍了一个应用实例。

关键词：需求驱动模型映射协同验证

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基于语景图的主题爬取器的初步设计

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计算机工程 2006年第12期32卷 208-209,228页

作者：李道生赵强中国工程物理研究院计算机应用研究所绵阳621900

介绍了一个基于语景图的Web主题爬取器的初步设计。描述了NB分类器的文本学习的向量空间模型——Bernoulli模型及NaiveBayes分类器设计提出了简化的前端队列优先排序的设计方案,即下载文档的归一化文档向量与查询向量的余弦相似度,作为... 详细信息

介绍了一个基于语景图的Web主题爬取器的初步设计。描述了NB分类器的文本学习的向量空间模型——Bernoulli模型及NaiveBayes分类器设计提出了简化的前端队列优先排序的设计方案,即下载文档的归一化文档向量与查询向量的余弦相似度,作为层内下载文档的排序准则,以便与各层队列中文档的类似然率得分排序进行对比。介绍了自动实现爬取结果与主题分类目录的集成设想。

关键词：主题爬取机器学习语景图

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三维紧身内衣的压力分布计算模型

引用

中山大学学报（自然科学版） 2001年第6期40卷 99-101页

作者：罗笑南曾龙聂卉中山大学计算机应用研究所广东广州510275

基于弹性力学上的薄膜大变形理论 ,针对三维着装紧身内衣对人体的压力分布的计算问题 ,提出了一类可实际操作的计算模型 ,并给出相应的算法 .解决了服装CAD系统的受力试衣效果表示问题 .该模型计算稳定可靠。

关键词：主曲率应力应变三维紧身内衣压力分布计算模型服装CAD系统

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一种基于阵列码的图像秘密分享方法

引用

四川大学学报（工程科学版） 2016年第6期48卷 140-148页

作者：张景中陈亮滕鹏国王晓京中科院成都计算机应用研究所四川成都610041

为了构造图像秘密分享完全的(perfect)和理想的(ideal)门限方案(即完备方案)以及提高分享效率,提出了一种基于阵列码的图像秘密分享方法,构造了数字图像(t,n)门限秘密分享的一种完备方案。该方案将图像像素值进行二进制表示,类比于磁盘... 详细信息

为了构造图像秘密分享完全的(perfect)和理想的(ideal)门限方案(即完备方案)以及提高分享效率,提出了一种基于阵列码的图像秘密分享方法,构造了数字图像(t,n)门限秘密分享的一种完备方案。该方案将图像像素值进行二进制表示,类比于磁盘阵列中的数据信息,采用阵列码方法进行图像像素值阵列的秘密分享。该方案的运算过程只有异或运算,对像素进行并行处理,并且门限结构是完全和理想的。实验结果表明,本文提出的方法效率更高,并且具有更高的安全性。

关键词：图像加密图像秘密分享 (t, n)门限阵列码 EVENODD码 STAR码二进制像素值阵列

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基于CDMA1X的无线远程视频监视系统

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仪器仪表学报 2005年第z1期26卷 516-517,521页

作者：李凤保李凌潘泽友中国工程物理研究院计算机应用研究所绵阳621900

对非常分散的监控点的远程视频监视,利用CDMA1X或GPRS是目前用于解决视频信号传输的最佳方案。投资少、使用灵活、可靠性好、维护费用低,适合野外及偏远地区使用。介绍了系统的结构、基本原理,并以一实例介绍系统的设计及实现,通过实验... 详细信息

对非常分散的监控点的远程视频监视,利用CDMA1X或GPRS是目前用于解决视频信号传输的最佳方案。投资少、使用灵活、可靠性好、维护费用低,适合野外及偏远地区使用。介绍了系统的结构、基本原理,并以一实例介绍系统的设计及实现,通过实验对系统的性能进行测试,证明了方案的可行性。

关键词：无线远程视频监视 CDMA GPRS

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基于规则的入侵检测数据融合模型

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计算机工程 2005年第16期31卷 135-136页

作者：王开云陈志文姜建国赵伟锋高行宇刘渊中国工程物理研究院计算机应用研究所绵阳621900

在Cuppens的CRIM模型和IBM苏黎世研究实验室相关研究工作的基础上,提出了一种基于规则的入侵检测警报数据融合模型,并给出了其合成率的定义。该模型各个环节的处理方法具有良好的一致性,易于实现,可用于处理漏报、误报和警报数量过多(... 详细信息

在Cuppens的CRIM模型和IBM苏黎世研究实验室相关研究工作的基础上,提出了一种基于规则的入侵检测警报数据融合模型,并给出了其合成率的定义。该模型各个环节的处理方法具有良好的一致性,易于实现,可用于处理漏报、误报和警报数量过多(因警报粒度过细造成)的问题。

关键词：入侵检测数据融合误报漏报合成率

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一类根式不等式的有理化算法与机器证明

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计算机学报 2008年第1期31卷 24-31页

作者：徐嘉姚勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041

文中讨论了一类根式不等式的有理等价问题.证明了这类根式不等式可等价转化为一组有理不等式.建立了一个算法RFD,并用Maple编程实现.对一个给定的这类根式不等式,RFD可自动快速地产生一组有理等价不等式.将RFD算法和差分代换方法相结合... 详细信息

文中讨论了一类根式不等式的有理等价问题.证明了这类根式不等式可等价转化为一组有理不等式.建立了一个算法RFD,并用Maple编程实现.对一个给定的这类根式不等式,RFD可自动快速地产生一组有理等价不等式.将RFD算法和差分代换方法相结合,给出了一大类具有相当难度的几何不等式的机器证明.此前该课题仅有的工作是杨路关于二次根式的结果.

关键词：根式不等式有理化不等式机器证明差分代换

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分类器线性组合的有效性和最佳组合问题的研究

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计算机研究与发展 2009年第7期46卷 1206-1216页

作者：付忠良中国科学院成都计算机应用研究所成都610041

通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有... 详细信息

通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有效性问题以及最佳组合问题均需要解决.在各单个分类器互不相关和分类器数量较多条件下,得到了分类器组合有效的组合系数选取条件以及最佳组合系数公式,给出了组合分类器的误差分析.结论表明,当各分类器分类错误率有统一的边界时,即使采取简单投票,也能确保组合分类器分类错误率随分类器个数增加而以指数级降低.在此基础上,仿照AdaBoost算法,提出了一些新的集成学习算法,特别是提出了直接面向组合分类器分类精度快速提升这一目标的集成学习算法,分析并指出了这种算法的合理性和科学性,它是对传统的以错误率最低为目标的分类器训练与选取方法的延伸和扩展.从另一个角度证明了AdaBoost算法中采用的组合不仅有效,而且在一定条件下等效于最佳组合.针对多分类问题,得到了与二分类问题类似的分类器组合理论与结论,包括组合有效条件、最佳组合、误差估计等.还对AdaBoost算法进行了一定的扩展.

关键词：分类器组合组合问题线性组合 AdaBoost算法 Bagging算法组合分类器机器学习分类精度

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通用集成学习算法的构造

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计算机研究与发展 2013年第4期50卷 861-872页

作者：付忠良中国科学院成都计算机应用研究所成都610041

集成学习算法的构造属于机器学习领域的重要研究内容,尽管弱学习定理指出了弱学习算法与强学习算法是等价的,但如何构造好的集成学习算法仍然是一个未得到很好解决的问题.Freund和Schapire提出的AdaBoost算法和Schapire和Singer提出的连... 详细信息

集成学习算法的构造属于机器学习领域的重要研究内容,尽管弱学习定理指出了弱学习算法与强学习算法是等价的,但如何构造好的集成学习算法仍然是一个未得到很好解决的问题.Freund和Schapire提出的AdaBoost算法和Schapire和Singer提出的连续AdaBoost算法部分解决了该问题.提出了一种学习错误定义,以这种学习错误最小化为目标,提出了一种通用的集成学习算法,算法可以解决目前绝大多数分类需求的学习问题,如多分类、代价敏感分类、不平衡分类、多标签分类、模糊分类等问题,算法还对AdaBoost系列算法进行了统一和推广.从保证组合预测函数的泛化能力出发,提出了算法中的简单预测函数可统一基于样本的单个特征来构造.理论分析和实验结论均表明,提出的系列算法的学习错误可以任意小,同时又不用担心出现过学习现象.

关键词：集成学习机器学习 AdaBoost算法多分类问题泛化能力

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