检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第5期36卷 565-569页

作者：白杨姚桂林哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

以交通标志识别为研究目的,对LeNet-5卷积神经网络进行改进,包括将输出层的10个神经元节点增加到62个,将sigmoid函数替换为relu函数,将平均池化改为最大池化,为了防止网络过拟合添加Dropout层.采用的数据集为比利时交通标志数据库,实验... 详细信息

以交通标志识别为研究目的,对LeNet-5卷积神经网络进行改进,包括将输出层的10个神经元节点增加到62个,将sigmoid函数替换为relu函数,将平均池化改为最大池化,为了防止网络过拟合添加Dropout层.采用的数据集为比利时交通标志数据库,实验结果表明,提出的算法识别正确率为98.96%,对交通标志具有良好的识别效果.

关键词： LeNet-5 交通标志识别卷积神经网络过拟合机器学习深度学习计算机视觉

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基于ThinkPHP架构的大学网络教育平台的研究

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微型电脑应用 2020年第2期36卷 42-45页

作者：杨亿李岚李木子沈佳琦哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

为改善目前大学网络教育平台与教师以及学生三方的交流联系途径,提升大学网络教育环境,完善大学网络教育模式,应用基于ThinkPHP架构的Web开发技术、数据分析技术以及国内外大学教育平台的优秀经验研究设计了大学网络教育平台。该系统跨... 详细信息

为改善目前大学网络教育平台与教师以及学生三方的交流联系途径,提升大学网络教育环境,完善大学网络教育模式,应用基于ThinkPHP架构的Web开发技术、数据分析技术以及国内外大学教育平台的优秀经验研究设计了大学网络教育平台。该系统跨平台性强、学术资料丰富、管理机制完善,提供了一种可满足大学教育需求的教育新途径。

关键词：网页设计数据挖掘教育平台自主学习

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基于GMRF和KNN算法的人脸表情识别

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计算机应用与软件 2020年第10期37卷 214-219页

作者：张立志王冬雪陈永超孙华东韩小为哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院黑龙江哈尔滨150028 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

传统的人脸表情识别方法往往特征维度低且识别率不高。针对这一问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的多分块方式特征组合的表情识别方法。将表情图像以不同分块方式分为多个子块;针对每种分块方式下的子块,提取GMRF特征;将不同... 详细信息

传统的人脸表情识别方法往往特征维度低且识别率不高。针对这一问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的多分块方式特征组合的表情识别方法。将表情图像以不同分块方式分为多个子块;针对每种分块方式下的子块,提取GMRF特征;将不同分块方式的GMRF特征进行组合,用K近邻算法(KNN)进行分类。在JAFFE数据集上进行实验,结果表明该方法对人脸表情识别率达到89.8%,证明了其有效性。

关键词：表情识别高斯马尔可夫随机场图像分块 K近邻算法

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基于模糊PID算法吸附机器人转向控制

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软件 2020年第4期41卷 207-210页

作者：申鹏王麒宣褚昊霖何敬聪毛旭东哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨商业大学轻工学院哈尔滨150028

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,本文分析了吸附式机器人系统数学模型,并提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而使得机器人回到原始... 详细信息

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,本文分析了吸附式机器人系统数学模型,并提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而使得机器人回到原始路线,通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。

关键词：模糊PID 吸附机器人转向 simulink仿真

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基于模糊PID算法吸附机器人转向控制系统

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精密制造与自动化 2020年第1期 43-46页

作者：申鹏胡东鑫哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨商业大学轻工学院哈尔滨150028

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而回到原始路线。通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算... 详细信息

传统的吸附机器人在发生碰撞或者在不光滑的墙面移动时,机器人将会偏离原本设定的路线,从而降低工作效率。为了解决这一问题,提出基于模糊PID控制算法实现机器人转向控制,从而回到原始路线。通过simulink仿真的结果可以得出,模糊PID算法相比于传统PID算法,转向系统的动态特性更好,系统的反应速度快,效率更高。

关键词：模糊PID 吸附机器人转向 simulink仿真

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黑龙江省农产品电商物联网应用发展策略

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北方园艺 2020年第14期 151-157页

作者：李建军付佳杨玉荣欣哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院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

在"互联网+"经济形势的背景下,对黑龙江省农产品电商物联网应用进行研究,根据黑龙江省农产品电商和物联网的发展现状和问题,提出了农产品电商物联网应用的发展策略,将农产品电商和物联网充分结合,需要政策支持、建立"互... 详细信息

在"互联网+"经济形势的背景下,对黑龙江省农产品电商物联网应用进行研究,根据黑龙江省农产品电商和物联网的发展现状和问题,提出了农产品电商物联网应用的发展策略,将农产品电商和物联网充分结合,需要政策支持、建立"互联网+"思维模式、完善基础设施建设以及推进农产品产业链信息化发展。将物联网技术应用到黑龙江省农产品电商的发展进程中,不仅可以实现智慧农业、精准农业,还有助于建立技术创新型农村,促进区域经济良性发展。

关键词：黑龙江农产品电商物联网

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基于信号传递理论的在线评论有用性影响因素研究

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现代情报 2019年第10期39卷 38-45页

作者：李昂赵志杰哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性... 详细信息

[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性影响因素模型,同时考虑商品类型的调节作用,并分析了信号环境的影响。[结果/结论]通过亚马逊中国网站获取客观数据进行实证研究,发现负面评论、评论字数越多、评论含有图片、评论者对信息有披露、评论者排名越靠前、评论回应数量越多则评论有用性越高,商品类型在评论情感倾向、评论图片对评论有用性影响中起到了显著的调节作用,并且信号影响评论有用性受到信号环境的影响。

关键词：在线评论有用性信号传递理论负二项回归影响因素

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时间序列季节调整技术比较研究

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 121-128页

作者：闵盈盈哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

时间序列中有大量的具有季节性的数据,为去除数据中的季节性因素,更好的反应经济变化,比较目前流行的去季节性方法 X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS,虽然两种方法都是建模、季节调整和诊断的过程,但是在很多细节方面侧重点不同,以苏宁电器2005~... 详细信息

时间序列中有大量的具有季节性的数据,为去除数据中的季节性因素,更好的反应经济变化,比较目前流行的去季节性方法 X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS,虽然两种方法都是建模、季节调整和诊断的过程,但是在很多细节方面侧重点不同,以苏宁电器2005~2017年12年的季度销售量数据做实证研究,结果显示两种方法处理的苏宁电器销售量数据变化趋势基本相同,但是观察差分后和差分前的图像都会发现TRAMO/SEATS季节调整两端的值缺失比较严重,表现为两头的数据变化较大,中间较小,而X-12-ARIMA季节调整后的值比较完整同时X-12-ARIMA对季节成分、趋势成分的分离比较彻底,所以选用X-12-ARIMA季节调整方法进行以下的研究X-12-ARIMA方法更适合苏宁电器销售量的研究.

关键词：季节调整 X-12-ARIMA TRAMO/SEATS 时间序列异常值平稳性

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改进的ARIMA模型预测精度分析

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第4期36卷 479-484,492页

作者：闵盈盈哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150025

经典的时间序列ARIMA模型因为精度准确经常被用于预测,以此模型为基础尝试提高该模型的预测精度,ARIMA模型在预测中都只是对某个时间点进行的研究,然而有时对未来的影响不仅是一个点的效应,更是一段时间积累而导致最后结果变化.所以我... 详细信息

经典的时间序列ARIMA模型因为精度准确经常被用于预测,以此模型为基础尝试提高该模型的预测精度,ARIMA模型在预测中都只是对某个时间点进行的研究,然而有时对未来的影响不仅是一个点的效应,更是一段时间积累而导致最后结果变化.所以我们不访考虑一段时间上对ARIMA模型进行改良,在原模型基础上建立改进模型,并分析改进后模型的预测精度,将模型改进前后以及应用指数平滑法的预测结果进行拟合度和精度的比较,从模型拟合程度、精度度量指标对比分析改进前后时间序列ARIMA模型和指数平滑预测模型,结果显示改进后时间序列ARIMA模型预测最为精确,其次为指数平滑法的预测模型,最后为改进前时间序列ARIMA模型预测.证明了改进后模型的精度确有所提高.

关键词： ARIMA 预测指数平滑精度分析拟合回归时间序列

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基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第1期36卷 48-53页

作者：胡文景玉海哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分项,由于用户-项目签到矩阵的高稀疏性,导致推荐结果不准确问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法.该算法基于每个项目基分值概率分布使用KL散度计算项... 详细信息

针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分项,由于用户-项目签到矩阵的高稀疏性,导致推荐结果不准确问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法.该算法基于每个项目基分值概率分布使用KL散度计算项目之间的显性反馈相似度,再融合隐狄利克雷主题分配模型,得到每个项目属于T个主题的概率分布,使用JS散度计算出项目之间隐性反馈相似度,将两个相似度融合后融入到传统基于项目的协同过滤算法中并应用到兴趣点推荐,缓解数据稀疏性问题的同时提高了推荐质量.在点评数据集Yelp上进行实验验证,得出该推荐算法比传统的推荐算法更优.

关键词： KL散度隐狄利克雷 JS散度推荐算法 Yelp 相似度数据稀疏

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