检索结果-内蒙古大学图书馆

北方园艺 2019年第18期 146-151页

作者：李建军侯跃杨玉汪校玲哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

黑龙江省是农业大省,作为国家重要的商品粮基地,绿色食品生产率极高。但是种强销弱问题一直是困扰黑龙江省绿色食品产业发展的关键问题。该研究在分析黑龙江地域特点及借鉴国内绿色食品电子商务发展经验基础上,对黑龙江省绿色食品电子... 详细信息

黑龙江省是农业大省,作为国家重要的商品粮基地,绿色食品生产率极高。但是种强销弱问题一直是困扰黑龙江省绿色食品产业发展的关键问题。该研究在分析黑龙江地域特点及借鉴国内绿色食品电子商务发展经验基础上,对黑龙江省绿色食品电子商务模式选择的影响因素进行研究。构建出适合黑龙江省绿色食品发展的2种新型模式:展销中心模式和产品溯源直销模式。结合发展实际,提出创新绿色食品电子商务交易模式、加强交易平台的品牌推广、加快农民经纪人队伍建设、加强绿色食品标准化品牌化体系建设、加强绿色食品物流体系建设5点对策建议。

关键词：黑龙江省绿色食品电子商务影响因素

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于情景感知的用户兴趣推荐模型

引用

计算机科学 2019年第B06期46卷 502-506,510页

作者：李建军侯跃杨玉哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景。因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两... 详细信息

随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景。因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两个方面深度挖掘了用户对项目的兴趣,明确了用户对项目的关注度,从而准确地为用户进行聚类,并根据用户聚类的结果对目标用户进行推荐。实验结果表明,该推荐模型的准确率高于其他传统推荐算法的准确率,本模型能更好地挖掘用户兴趣,适应用户的兴趣变化,并且能够更好地解决用户面临的众多信息无从挑选的问题,提高了用户的满意度。因此,需要从多个角度挖掘用户隐藏的信息,能够更好地为用户提供个性化的推荐。

关键词：用户聚类情景感知个性化推荐用户兴趣

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率重建生成对抗网络

引用

光学精密工程 2023年第14期31卷 2080-2092页

作者：刘杰祁箬韩轲哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重,超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题,本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法(Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Net⁃work,ENGAN)。... 详细信息

针对遥感图像成像过程中噪声污染严重,超分辨率重建图像存在目标边缘模糊和伪影等问题,本文提出一种融合边缘增强与非局部模块的遥感图像超分辨率算法(Edge-Enhanced and Non-local Modules Generative Adversarial Net⁃work,ENGAN)。为了使图像细节边缘更清晰,本文融合一种图像边缘增强模块;同时,为进一步扩大模型感受野和增强去除边缘噪声性能,改进边缘增强模块中的Mask分支;此外,引入非局部模块,通过更好地利用图像的内在特征相关性,进一步提升了网络的重建性能。本文在UCAS-AOD和NWPU VHR-10两种遥感图像数据集上进行多个算法的对比实验,结果表明本文提出的方法在多个评价指标上均有所改善。以退化类型Ⅳ为例,本文方法相比深度盲超分辨率退化模型,4倍超分辨率的SSIM提升了0.068,PSNR提升了1.400 dB,RMSE减少了12.5%,且重建后的遥感图像相较于原始图像可以得到更好的地面目标检测结果。

关键词：遥感图像超分辨率边缘增强非局部特征生成对抗网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

引入变异算子的改进贪心和蚁群混合算法

引用

计算机集成制造系统 2020年第3期26卷 860-870页

作者：张玉茹王晨旸哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室黑龙江哈尔滨150028

为求解旅行商问题,对一种改进的2-opt和蚁群混合算法进行了改进,引入了贪心算法和变异算子,解决了算法求解过程中随着迭代次数增加,局部最优解路径上信息素浓度过高的问题,避免了算法运行后期信息素浓度与节点距离对状态转移概率计算影... 详细信息

为求解旅行商问题,对一种改进的2-opt和蚁群混合算法进行了改进,引入了贪心算法和变异算子,解决了算法求解过程中随着迭代次数增加,局部最优解路径上信息素浓度过高的问题,避免了算法运行后期信息素浓度与节点距离对状态转移概率计算影响度失衡的不足,增加了路径的多样性,为解决蚁群算法易收敛于局部最优解的不足提出了新的思路。最后采用差分进化算法对算法参数进行了优化。使用改进后的算法求解旅行商问题,验证了算法改进的可行性和有效性。

关键词：旅行商问题蚁群算法贪心算法变异算子参数优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

pH值对大豆分离蛋白功能性质的影响及其精准调控研究

引用

农业机械学报 2024年第2期55卷 363-371页

作者：王伟宁张海荣王宁王立琦于殿宇刘峰哈尔滨商业大学食品工程学院哈尔滨150028 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 东北农业大学食品学院哈尔滨150030 山东御馨生物科技股份有限公司滨州136599

大豆分离蛋白(Soybean protein isolate,SPI)对外界环境的变化极其敏感,中和工段中pH值微小的变化就会改变蛋白质的结构和功能性质。通过添加NaOH调控凝乳的pH值,利用红外光谱和内源荧光光谱分析SPI的结构及功能性质,研究发现在中性条件... 详细信息

大豆分离蛋白(Soybean protein isolate,SPI)对外界环境的变化极其敏感,中和工段中pH值微小的变化就会改变蛋白质的结构和功能性质。通过添加NaOH调控凝乳的pH值,利用红外光谱和内源荧光光谱分析SPI的结构及功能性质,研究发现在中性条件下SPI具有较好的起泡性,碱性条件时SPI具有较好的乳化性,当体系pH值为7时,SPI的起泡性最佳,当体系pH值为8.5时,SPI的乳化性最佳。建立了25 L大豆SPI中和工段pH值精细调控体系,利用Matlab模拟生产过程,通过动态线性与静态非线性拟合,采用模糊自适应控制结合Wiener模型调控中和罐的加碱量,当将中和罐中pH值调控为7时,调节时间为37.4 s,生产的SPI起泡性指数为57.22%,将中和罐中pH值调控为8.5时,调节时间为33.4 s,生产的SPI乳化活性指数为69.35 m^(2)/g,体系无超调量用碱。

关键词：大豆分离蛋白 pH值功能性质模糊控制 Wiener模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于灰色神经网络的云平台大数据安全风险评估

引用

科学技术与工程 2021年第28期21卷 11932-11937页

作者：耿文莉高梦瑜哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

为了提高网络云平台大数据存储的安全性能,并对数据安全风险进行评估,提出了一种基于灰色神经网络的云存储大数据安全风险评估模型。首先,采用基于自治的元组划分方法将待分析和评估的大数据安全风险信息进行分类,利用高斯密度谱提取信... 详细信息

为了提高网络云平台大数据存储的安全性能,并对数据安全风险进行评估,提出了一种基于灰色神经网络的云存储大数据安全风险评估模型。首先,采用基于自治的元组划分方法将待分析和评估的大数据安全风险信息进行分类,利用高斯密度谱提取信息特征,然后利用灰色神经网络将待分类的信息进行分解,最后,使用自适应差分改进方法检测安全风险信息的相关性。模型根据大数据安全风险信息频谱的特征提取,实现了相关补偿和自适应控制,提高了大数据安全风险评估能力。安全评价曲线能够快速收敛,并与K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)对比仿真实验结果显示,基于灰色神经网络的模型评估具有较高的准确性,因而具有更好的大数据安全保护能力。

关键词：灰色神经网络大数据信息安全风险评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑服务水平的闭环供应链网络规划模型

引用

计算机集成制造系统 2013年第10期19卷 2582-2589页

作者：朱海波哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 哈尔滨工业大学管理学院黑龙江哈尔滨150001

针对多层级、多产品的供应链网络设计,提出集成正向和逆向物流网络的闭环供应链多目标规划模型。模型包括供应商、工厂、配送中心和客户四级正向网络主体以及回收中心和处置中心两级逆向网络主体,综合考虑了总利润、客户服务水平和供应... 详细信息

针对多层级、多产品的供应链网络设计,提出集成正向和逆向物流网络的闭环供应链多目标规划模型。模型包括供应商、工厂、配送中心和客户四级正向网络主体以及回收中心和处置中心两级逆向网络主体,综合考虑了总利润、客户服务水平和供应物料质量之间的平衡,通过有限的情境描述外界环境的不确定性参数,运用ε-约束法求解出模型的Pareto最优解集。通过算例说明了该模型的有效性,为供应链网络设计的决策者权衡各种方案提供了决策依据。

关键词：供应链网络正向物流逆向物流多目标规划

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

边缘计算下差分隐私的应用研究综述

引用

计算机科学 2024年第S1期51卷 884-892页

作者：孙剑明赵梦鑫哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

为了解决传统云计算模式的延迟和带宽限制,应对物联网和大数据时代的需求,边缘计算开始崭露头角并逐渐受到广泛关注。在边缘计算环境下,用户数据的隐私问题成为了一个重要的研究热点。差分隐私技术有着坚实的数学基础,它作为一种有效的... 详细信息

为了解决传统云计算模式的延迟和带宽限制,应对物联网和大数据时代的需求,边缘计算开始崭露头角并逐渐受到广泛关注。在边缘计算环境下,用户数据的隐私问题成为了一个重要的研究热点。差分隐私技术有着坚实的数学基础,它作为一种有效的隐私保护算法,已经被广泛应用于边缘计算中,两者的结合有效缓解了隐私保护低和计算成本高的问题。首先介绍了互联网发展带来的问题,其次介绍了边缘计算的基本概念、特点和组成部分,并概括了与传统云计算相比的优势,然后对差分隐私的基本概念和原理进行了概括,进而详细阐述了差分隐私的3种扰动方式和常用的实现机制,最后对边缘计算下差分隐私的应用研究进行了综述,并指出了未来的研究方向。总之,将差分隐私技术应用于边缘计算场景对隐私保护和数据分享都是一种有效保护手段。

关键词：边缘计算差分隐私本地化差分隐私隐私保护实时数据处理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

远程监督关系抽取方法综述

引用

计算机应用 2021年第S01期41卷 7-14页

作者：郑德权胡佳哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

远程监督关系抽取作为关系抽取中常用的方法之一,其目的是通过远程监督自动构建大量数据进行文本的关系抽取,因此该项技术对降低人工标注数据成本从而提取更多文本信息有重要研究意义。针对传统的手工特征方法难以解决关系抽取的复杂语... 详细信息

远程监督关系抽取作为关系抽取中常用的方法之一,其目的是通过远程监督自动构建大量数据进行文本的关系抽取,因此该项技术对降低人工标注数据成本从而提取更多文本信息有重要研究意义。针对传统的手工特征方法难以解决关系抽取的复杂语义问题,提出了大量基于深度学习的关系抽取方法,极大地推动了远程监督关系抽取的发展。为了进一步了解利用深度学习的方法处理远程监督关系抽取的问题,首先介绍了远程监督关系抽取的相关理论;然后从数据处理的角度分别对错误标注、长尾类数据和关系重叠这三类问题的处理方法进行了阐述,并对相关算法的特点进行分析;最后总结和提出了远程监督关系抽取的未来发展趋势。

关键词：远程监督关系抽取信息抽取深度学习神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数字农业助推黑龙江省乡村振兴的对策

引用

学术交流 2023年第5期 140-153页

作者：胡晶赵文哲哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

黑龙江省在数字农业发展上有四个特征:制定规划,指导发展;人大立法,推动发展;龙头引领,带动发展;横联纵合,协同发展。其发展应用的重点:农业生产,农业服务,农业营销,土地保护,气象监测预报。黑龙江省数字农业的发展,一是要明确一系列顶... 详细信息

黑龙江省在数字农业发展上有四个特征:制定规划,指导发展;人大立法,推动发展;龙头引领,带动发展;横联纵合,协同发展。其发展应用的重点:农业生产,农业服务,农业营销,土地保护,气象监测预报。黑龙江省数字农业的发展,一是要明确一系列顶层设计及政策。二是探讨数字农业中的数字农业利益格局问题和数字农业成本高问题。三是协调好数字农业与智慧农业、数字农业与数字农村、数字农村与数字城市三个关系。四是抓住数字农业的核心技术、平台技术、应用技术、基础技术四个关键技术。五是做好数字农业基础设施和公共服务、加强数字农业人才培养、做好资金物资投入、加强规划和法规落实、规避风险和保障数字农业安全。

关键词：数字农业乡村振兴黑龙江省

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：