检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2019年第9期29卷 40-44,134页

作者：李苏婷张严南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037

进程代数是刻画并发与交互式反应系统行为的重要模型之一,进程间的(互)模拟关系及其公理化以及结构化操作语义(structural operational semantics,SOS)理论是其重要的两个研究方向。共变-异变模拟(covariant-contravariant simulation,... 详细信息

进程代数是刻画并发与交互式反应系统行为的重要模型之一,进程间的(互)模拟关系及其公理化以及结构化操作语义(structural operational semantics,SOS)理论是其重要的两个研究方向。共变-异变模拟(covariant-contravariant simulation,CC-模拟)是(互)模拟关系概念的推广,它对动作进行区分,表达了状态的行为数目越多但并不一定越好的事实。行为关系的(前)同余性质在支持其形式规范的模块化构建和公理系统的推理方面具有重要意义。(前)同余性的证明需要根据进程代数语言中算子的SOS规则逐个验证。为了避免(前)同余性证明的重复劳动,学术界提出了多种类型的SOS规则的框架形式。ntyft/ntyxt规则形式是目前具有代表性的SOS规则框架形式之一。文中基于ntyft/ntyxt规则形式,提出了能满足CC-模拟前同余性的最大ntyft/ntyxt子类CC-ntyft/ntyxt规则形式,并证明了CC-模拟相对CC-ntyft/ntyxt算子的前同余性。

关键词：结构化操作语义共变-异变模拟 ntyft/ntyxt CC-ntyft/ntyxt 前同余性分层归约

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大数据与人工智能实验课程体系构建和实施

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山西青年 2023年第22期 4-7页

作者：杨森许飘常州大学计算机与人工智能学院/阿里云大数据学院/软件学院南京林业大学经济与管理学院

随着大数据存储与计算平台的逐步完善，大数据逐渐从信息化走向智能化。为完善大数据与人工智能技术的实验课程体系，本研究通过分析国内外大数据与人工智能技术的教学现状，围绕大数据平台实践和人工智能技术应用，拟构建以大数据和人... 详细信息

随着大数据存储与计算平台的逐步完善，大数据逐渐从信息化走向智能化。为完善大数据与人工智能技术的实验课程体系，本研究通过分析国内外大数据与人工智能技术的教学现状，围绕大数据平台实践和人工智能技术应用，拟构建以大数据和人工智能技术为核心的实验课程体系。

关键词：大数据实验人工智能技术实验实验课程体系构建

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基于实践应用的Web开发技术教学改革研究

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教育教学论坛 2017年第5期 259-260页

作者：李亚平徐雷钱芳南京林业大学经济管理学院江苏南京210037 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

Web开发技术是一门综合性较强、实践能力要求高的课程。本文针对目前课程在课程设置上面存在一些偏重理论、实验滞后、学生参与积极性低等的问题,设计了该课程的配套实验,使课程形象生动,提高教学效果。

关键词： Web开发技术教学改革实践应用

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一种能量感知无线传感器网络可靠协议研究

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微电子学与计算机 2010年第8期27卷 194-196,200页

作者：杨显辉任洪娥景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省招生考试委员会办公室黑龙江哈尔滨150001

针对无线传感器网络协议中可靠性及能量有效性,提出能量感知的无线传感器网络可靠路由***通过本地节点选择、路径预留和路径延迟广播来减少由于路径不可达带来的重传,进而提供一个可依赖的传输环境.仿真实验表明EARRP优于在汇聚节点和... 详细信息

针对无线传感器网络协议中可靠性及能量有效性,提出能量感知的无线传感器网络可靠路由***通过本地节点选择、路径预留和路径延迟广播来减少由于路径不可达带来的重传,进而提供一个可依赖的传输环境.仿真实验表明EARRP优于在汇聚节点和感应节点之间建立有效路径的传统的方法可以有效利用节点的剩余能量和有限存储资源.同时可以均匀的分配传输路径,进而实现节能目的.

关键词：可靠性能量有效性路径预留

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基于子模式的判别型半监督非线性降维技术

基于子模式的判别型半监督非线性降维技术

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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)

作者：张召业宁南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037 山东大学计算机科学与技术学院山东济南250100

非线性维数减少方法是处理高维图像数据的关键技术,已成为处理高维数据研究的热点问题.本文讨论了基于判别型半监督非线性维数减少(DSSND问题,样本的类内和类间散度判别信息用于判断当前样本对属于相同类别还是不同类别,DSSNDR采用基于... 详细信息

非线性维数减少方法是处理高维图像数据的关键技术,已成为处理高维数据研究的热点问题.本文讨论了基于判别型半监督非线性维数减少(DSSND问题,样本的类内和类间散度判别信息用于判断当前样本对属于相同类别还是不同类别,DSSNDR采用基于高斯核和多项式核的混合核函数,先将样本以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的特征空间,利于有效区分正负类样本,同时保持标定的和未标定样本的类间和类内散度的结构特征,便于有效执行半监督学习.为了进一步提高DSSNDR的分类性能,利用原始样本数据的子模式结构,提出了基于子模式的判别型半监督非线性维数减少算法(S p-DSSNDR),有效地提高了分类精度.多个典型数据集测试表明,当样本维数减少到较小程度时,Sp-DSSNDR 几乎总是取得最好的分类效果,学习能力甚至超过了经典的线性PCA与非线性KPCA和KFD.

关键词：半监督学习子模式非线性降维特征空间判别分析

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供给侧视角下的低碳社区发展障碍与推进政策研究

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环球市场 2019年第24期 4-5页

作者：简荣玉杨阳秦雅琦陈玉梅韩春悦简荣傲南京信息工程大学法政学院西南林业大学计算机大数据与智能工程学院

本研究聚焦于供给侧视角下的低碳社区发展障碍、原因与推进政策,采用实际案例访谈的方法,对五个典型社区和项目开展调研,结果发现,当前我国低碳社区系统投资的经济性差,难以激发投资主体的积极性.建议认为,应不断挖掘低碳社区的节能减... 详细信息

本研究聚焦于供给侧视角下的低碳社区发展障碍、原因与推进政策,采用实际案例访谈的方法,对五个典型社区和项目开展调研,结果发现,当前我国低碳社区系统投资的经济性差,难以激发投资主体的积极性.建议认为,应不断挖掘低碳社区的节能减排经济价值、正外部性价值等,按照"谁受益、谁付费"的原则,改革分配机制,提高低碳社区投资的经济性.

关键词：供给侧低碳社区投资经济性

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改进的基于Voronoi划分的无线传感器网络最小覆盖集算法

改进的基于Voronoi划分的无线传感器网络最小覆盖集算法

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第十届中国无线传感器网络大会(CWSN2016)

作者：徐龙腾刘晓峰张福全卞书青南京林业大学信息科学技术学院江苏南京 210037 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京 211106 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京 210037

无线传感器网络由无线传感器节点组成，在环境监测，灾害处理，军事应用等多方面均有广泛应用，是影响人们生活生产方式的新兴技术之一，覆盖问题则是它的一个基本问题。由于传感器节点能携带的能量很少，这使得网络的能效性成为重要的... 详细信息

无线传感器网络由无线传感器节点组成，在环境监测，灾害处理，军事应用等多方面均有广泛应用，是影响人们生活生产方式的新兴技术之一，覆盖问题则是它的一个基本问题。由于传感器节点能携带的能量很少，这使得网络的能效性成为重要的问题。对于求解无线传感器网络的近似最小覆盖集问题，在基于Voronoi 划分进行覆盖判断的前提下，本文提出了新的判断冗余节点的方法。

关键词：无线传感器网络覆盖控制最小覆盖集冗余节点 Voronoi划分

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基于交互式遗传算法的网站信息分类体系交互设计

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现代情报 2009年第2期29卷 123-125页

作者：吴胜张智光张长江吴青青南京林业大学经济管理学院江苏南京210037 徐州师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

本文在介绍交互式遗传算法的基础上,提出了基于交互式遗传算法网站信息分类体系交互设计的基本思路;并采用JSP实现了MVC模式下网站信息分类体系交互设计程序。

关键词：交互式遗传算法 MVC 信息分类体系

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分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

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江南大学学报（自然科学版） 2007年第6期6卷 728-732页

作者：韦素云吉根林南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037 南京师范大学数学与计算机科学学院江苏南京210097

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,... 详细信息

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.

关键词：模糊关联规则分布式关联规则分布式聚类

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一种增加先验知识库的贝叶斯网络推理模型

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计算机技术与发展 2019年第8期29卷 92-95页

作者：瞿锡垚刘学军张礼南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037

贝叶斯网络作为一种不确定知识表示网络,由网络结构和各节点的条件概率表组成,在解决系统决策问题方面具有先天的理论优势。目前在大多数贝叶斯网络的应用中,各节点条件概率表的产生均是以人工输入的方式完成,这在一些拥有较多网络节点... 详细信息

贝叶斯网络作为一种不确定知识表示网络,由网络结构和各节点的条件概率表组成,在解决系统决策问题方面具有先天的理论优势。目前在大多数贝叶斯网络的应用中,各节点条件概率表的产生均是以人工输入的方式完成,这在一些拥有较多网络节点的复杂背景中,需要巨大的人工消耗,效率低下。针对这一问题,提出一种增加先验知识库的贝叶斯网络推理模型。根据具体的建模问题创建先验知识库,在该先验知识库下对网络节点进行类别标记,然后根据局部马尔可夫性自动生成各节点的条件概率表。在贝叶斯网络推理任务中,使用在精确推理任务中处理速度快、应用最为广泛的联结树算法,并使用Hugin算法完成消息的传递。最后通过一个贝叶斯网络实例验证了整个模型的处理流程。

关键词：贝叶斯网络知识库局部马尔可夫性质联结树算法 Hugin消息传递

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