检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2020年第5期19卷 190-194页

作者：蒋凌云卢凯黄海平陈雨昊南京邮电大学计算机学院江苏省无线传感网高技术研究重点实验室江苏南京210023

为了解决复杂数据中心网络仿真难题,在对NS3仿真工具的研究基础上,对NS3的路由协议进行扩充,研究使用NS-3网络仿真软件自动生成BCube网络拓扑,实现BSR路由协议,通过NetAnim可视化模块直观展示网络仿真结果,并通过Tracing系统收集、统计... 详细信息

为了解决复杂数据中心网络仿真难题,在对NS3仿真工具的研究基础上,对NS3的路由协议进行扩充,研究使用NS-3网络仿真软件自动生成BCube网络拓扑,实现BSR路由协议,通过NetAnim可视化模块直观展示网络仿真结果,并通过Tracing系统收集、统计与分析网络丢包情况、端到端时延以及吞吐量等性能指标。与传统RIP协议、OSPF协议进行对比,证明了BSR路由的优越性。该研究可为数据中心网络提供有效的参考信息,有利于简化数据中心网络仿真工作,使数据中心网络能更快地投入使用。

关键词： NS3 网络仿真 BCube 数据中心网络性能指标

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基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法

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青岛大学学报（自然科学版） 2020年第1期33卷 5-11页

作者：薛超牟云平张尧黄宝香青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003

针对遥感图像快速准确的检索问题,利用多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法融合全局GIST(Generalized Search Tree)特征和局部SIFT(Scale-invariant feature transform)特征开展遥感影像的检索方法研究。首先提取图像的全局GIST特征,然后通过SIFT特征的改进方法提取局部SIFT特征,利用特征融合的方法得到单一的特征向量,再通过多核学习的算法得到最优解,返回最终的检索结果。在遥感图像数据集上的检索实验表明,对比单一特征的图像检索算法,该方法能够提高检索准确率。

关键词：遥感图像检索特征提取 GIST特征 SIFT特征多核学习

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基于雨课堂的“微型计算机原理与接口技术”课程教学模式探讨

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计算机时代 2019年第10期 93-95页

作者：程海涛李鹏徐鹤南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通达学院

在互联网技术飞速发展的今天,传统高等教育模式受到了强烈的冲击与挑战,“互联网+”教育新模式越来越受到重视。文章分析了“微型计算机原理与接口技术”的课程特点,以及传统教学模式面临的困难与挑战,对课程的教学实践进行研究,探索了... 详细信息

在互联网技术飞速发展的今天,传统高等教育模式受到了强烈的冲击与挑战,“互联网+”教育新模式越来越受到重视。文章分析了“微型计算机原理与接口技术”的课程特点,以及传统教学模式面临的困难与挑战,对课程的教学实践进行研究,探索了基于雨课堂的“互联网+”教学新模式。教学实践证明,新的教学模式有效地提升了课堂教学与学习体验,增强了师生互动效果,显著地提高了课堂教学效率。

关键词：雨课堂微机原理课程建设教学改革

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联合核稀疏多元逻辑回归和TV-L1错误剔除的高光谱图像分类算法

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电子学报 2018年第1期46卷 175-184页

作者：徐金环沈煜刘鹏飞肖亮南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京邮电大学计算机学院软件学院江苏南京210023

稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点... 详细信息

稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通过引入隐概率场,采取L1范数度量KSMLR分类误差的重尾特性建立数据保真项;利用全变差(Total Variation,TV)正则化度量隐概率场的局部空间光滑性.由Indian Pines和University of Pavia数据集等实测数据应用表明,该方法可以得到更鲁棒和更高的分类精度.

关键词：高光谱图像分类核稀疏多元逻辑回归错误剔除

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基于微信公众号的“AI+教育”智慧课堂实施方法

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计算机教育 2019年第2期 136-139页

作者：李群徐鼎肖甫南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

针对学生多阶段学习过程中学习效果量化和教学过程数据化难的问题,分析智慧课堂背景下学生学习效果的影响因素以及学生课堂参与度情况,提出依托AI打造课堂交互模式,用人工智能研究成果为教研作理论和实践支撑,阐述如何以微信公众号的形... 详细信息

针对学生多阶段学习过程中学习效果量化和教学过程数据化难的问题,分析智慧课堂背景下学生学习效果的影响因素以及学生课堂参与度情况,提出依托AI打造课堂交互模式,用人工智能研究成果为教研作理论和实践支撑,阐述如何以微信公众号的形式加持人脸检测、人脸识别、表情识别、姿态识别、音视频处理等技术到智慧课堂,并探讨"AI+教育"学生多阶段学习效果智能评测方法。

关键词： AI+教育智慧课堂智能评测

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基于北斗导航的定位服务平台设计与实现

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计算机技术与发展 2019年第1期29卷 173-177页

作者：沈磊贤庞佳逸张卿云徐鹤南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对目前市场上定位服务的需求以及当前市场上的定位系统部署维护成本高的现状,给出了定位服务平台方案的设计与实现,提供Web平台化定位服务。该平台以北斗卫星导航系统为基础,辅助以GPS和GNSS导航系统,综合卫星定位、GPRS通讯等技术设... 详细信息

针对目前市场上定位服务的需求以及当前市场上的定位系统部署维护成本高的现状,给出了定位服务平台方案的设计与实现,提供Web平台化定位服务。该平台以北斗卫星导航系统为基础,辅助以GPS和GNSS导航系统,综合卫星定位、GPRS通讯等技术设计硬件。采用B/S架构,通过数据库、无线通讯和AJAX等手段实现数据的存储和传输,最后在Web端展示处理数据的效果。目标为用户提供位置查询、轨迹查询、地理围栏、路线规划、天气查询以及数据可视化等服务。后期还可以结合深度学习等前沿技术提供时间序列预测,驾驶行为分析等大数据功能。个人及企业用户只需要使用相应的硬件即可直接接入平台,方便快捷且降低了部署成本,有利于北斗卫星导航系统的推广和中小企业的业务发展。

关键词：卫星导航 GPRS通讯 Web平台定位服务

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基于信任聚类的协同过滤推荐算法

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计算机技术与发展 2019年第5期29卷 22-26页

作者：王菲黄刚朱峥宇南京邮电大学计算机学院江苏南京210000

基于聚类的协同过滤算法是依靠群体的思想,根据最近邻的喜好为目标用户进行推荐,在处理规模较大的数据时是高效和可扩展的。但传统的聚类推荐方法普遍存在准确率和覆盖率较低的问题,评分矩阵稀疏性问题也会下降其推荐性能。针对这一系... 详细信息

基于聚类的协同过滤算法是依靠群体的思想,根据最近邻的喜好为目标用户进行推荐,在处理规模较大的数据时是高效和可扩展的。但传统的聚类推荐方法普遍存在准确率和覆盖率较低的问题,评分矩阵稀疏性问题也会下降其推荐性能。针对这一系列问题,提出了一种基于信任聚类的协同过滤算法(TCCF)。该算法使用SVD聚类来处理信任和不信任关系矩阵,以发现信任群体。然后,提出了一种稀疏评分填充算法来生成密集用户评分模型解决稀疏性问题。最后与传统协同过滤算法进行整合推荐。开放数据测试实验表明,该算法可以有效地提高推荐的准确性和质量,并且一定程度上缓解了稀疏性问题,在聚类算法中加入信任关系,有效改善了冷启动问题,优于传统的聚类协同过滤算法。

关键词：推荐系统信任聚类协同过滤冷启动数据稀疏

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云计算技术对现代物流业的影响

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计算机时代 2020年第8期 85-86,90页

作者：赵晨聪陶文瀚凌雅文孙翌博管润玮南京邮电大学现代邮政学院&现代邮政研究院江苏南京210003 常州工学院计算机信息工程学院南通大学信息科学技术学院计算机系

传统的物流模式如今已经无法适应海量数据和订单需求。因此,需要一个现代化、高效的物流信息处理平台,来提升物流数据的处理效率,形成全新的智慧物流模式。目前,云计算技术为现代物流管理体系建设提供了数据分析基础,渐渐成为改善现代... 详细信息

传统的物流模式如今已经无法适应海量数据和订单需求。因此,需要一个现代化、高效的物流信息处理平台,来提升物流数据的处理效率,形成全新的智慧物流模式。目前,云计算技术为现代物流管理体系建设提供了数据分析基础,渐渐成为改善现代物流业服务的重要技术。文章阐述了大数据时代我国物流业的发展现状,根据云计算技术特点,分析其对现代物流业产生的各种影响,总结其应用于物流业时所存在的问题。

关键词：云计算大数据智慧物流物流模式

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BP神经网络的优化研究与应用

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计算机技术与发展 2019年第5期29卷 74-76,101页

作者：潘文婵刘尚东南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对BP神经网络自身的一些局限性,诸如易陷于局部极小、网络收敛速度慢、训练时间长等,提出一种改进BP神经网络的研究方案,通过改变传统的固定学习率,引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率。在误差曲面平坦区域增大学习率,在误... 详细信息

针对BP神经网络自身的一些局限性,诸如易陷于局部极小、网络收敛速度慢、训练时间长等,提出一种改进BP神经网络的研究方案,通过改变传统的固定学习率,引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率。在误差曲面平坦区域增大学习率,在误差变化剧烈的区域减小学习率,从而加快算法的收敛速度,避免陷入局部极小值。文中在传统BP神经网络中使用动态学习速率,并融合参数可调激活函数来改进BP神经网络。采用公认完备、性能优异的KDD Cup99数据集,分别对改进算法和传统BP算法进行了对比实验。实验结果表明,与传统BP神经网络算法相比,改进算法极大地提高了训练速度,具有训练误差更小、预测精度更高的优点。

关键词： BP神经网络学习率均方误差深度学习

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基于Spark的关联规则挖掘算法并行化研究

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计算机技术与发展 2019年第3期29卷 30-34页

作者：许德心李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系,其中Apriori算法是典型代表。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架。以提高强关联规则的挖掘效率为目标,设计了一种Apri... 详细信息

关联规则挖掘是一项重要的数据挖掘任务,关联规则挖掘算法能从数据中挖掘出潜在的关联关系,其中Apriori算法是典型代表。Spark平台是一个分布式的基于内存的适合迭代计算的大数据框架。以提高强关联规则的挖掘效率为目标,设计了一种Apriori算法基于Spark的并行化方案。该方案利用Spark平台的分布式架构以及集群调度机制,将事务数据集分发给多个子节点,各子节点调用transformation操作求得局部候选项集及支持度,并存储于内存中;汇总节点中的局部候选项集产生全局候选项集和全局频繁项集;不断迭代,直到下一级候选项集不存在为止。性能测试实验结果表明,基于Spark平台的并行化Apriori算法可以有效地分析大型数据项集之间的频繁项集和提取强关联规则,具有较高的准确性和时效性。

关键词： Apriori 关联规则并行化 Spark 推荐算法频繁项集挖掘

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