检索结果-内蒙古大学图书馆

面向方面程序设计(Aspect-Oriented Programming,AOP)是横切需求模块化在方面里的范例,构建出易于理解、易于扩展的软件,同时也带来了新的缺陷(fault)。AOP的缺陷反映AOP与面向对象程序设计、面向过程程序设计不同的特性以及AOP特有的缺陷类型。本文对面向方面程序设计的缺陷进行了详细分析和归纳,以便进一步研究面向方面程序的测试。

关键词：面向方面程序设计缺陷分析程序测试

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J2EE下WebMIS报表的研究与实现

J2EE下WebMIS报表的研究与实现

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2009年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

作者：杨彪郭剑毅余正涛昆明理工大学信息工程与自化学院自动化系，云南昆明 650051 云南省计算机技术应用重点实验室，云南昆明 650051

针对开发WEB报表技术的相对不成熟，在J2EE平台下用MVC开发网络应用模式的Struts框架实现WebMIS系统;基于JasperReport论述了报表系统的体系结构及报表生成过程的关键技术，实现了一个可快速构建和开发多层WebMlS、具有良好的复用性、... 详细信息

针对开发WEB报表技术的相对不成熟，在J2EE平台下用MVC开发网络应用模式的Struts框架实现WebMIS系统;基于JasperReport论述了报表系统的体系结构及报表生成过程的关键技术，实现了一个可快速构建和开发多层WebMlS、具有良好的复用性、扩展性和维护性的报表体统集成开发环境.为企业、事业单位的WebMIS报表开发提供了一种就决方案.

关键词： WEB报表网络应用模式报表生成

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基于区块链技术的电网数据隐私保护与共享方法

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电力科学与工程 2023年第5期39卷 1-9页

作者：马鑫堃李英娜李申章昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 云南昆明650500 云南电网有限责任公司信息中心云南昆明650217

针对传统电表数据在传输、存储和共享过程中存在的被篡改和隐私泄露等问题,研究了基于区块链的电网数据隐私保护方法。将区块链技术与Paillier同态加密方法相结合,进行数据的隐私保护与共享;在智能电表端直接对数据进行加密,以防数据被... 详细信息

针对传统电表数据在传输、存储和共享过程中存在的被篡改和隐私泄露等问题,研究了基于区块链的电网数据隐私保护方法。将区块链技术与Paillier同态加密方法相结合,进行数据的隐私保护与共享;在智能电表端直接对数据进行加密,以防数据被恶意窃听;由台区智能终端聚合台区内电力数据密文,然后上传至云端。在传输过程中,对数据密文进行哈希计算后上链存证,以防止数据被篡改。为提高加解密过程的计算效率,使用中国剩余定理分解了原算法中的模指数运算。经过测试,在满足安全性的前提下,不同的密钥长度加解密计算效率可提升50%~75%,可以满足在边端中直接使用密文数据进行动态定价、电费结算、异常分析等操作的要求。

关键词：电力联盟链区块链隐私保护同态加密数据共享哈希计算

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基于层叠条件随机场的微博热点话题跟踪

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计算机应用与软件 2016年第4期33卷 56-59,102页

作者：戴丹胡杨刘骊冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

微博文本的数据稀疏特性,使传统话题跟踪技术只能捕获部分话题微博且准确度不高。同时,在追踪过程中,话题会出现漂移现象。针对以上两个问题,提出一种基于层叠条件随机场的微博热点话题跟踪方法。该方法先通过标识模型标识出可能相关的... 详细信息

微博文本的数据稀疏特性,使传统话题跟踪技术只能捕获部分话题微博且准确度不高。同时,在追踪过程中,话题会出现漂移现象。针对以上两个问题,提出一种基于层叠条件随机场的微博热点话题跟踪方法。该方法先通过标识模型标识出可能相关的微博,源热点微博和标识微博分别作为分类模型的观察序列和状态序列来计算相关度分类。其次,通过构造自适应模型对识别模型进行更新且削弱数据稀疏问题,并从相关微博中选取新的观察序列,其余作为新的状态序列进行迭代分类处理。实验表明,该方法比传统方法综合指标F值平均提升4.13%。

关键词：话题跟踪话题漂移层叠条件随机场话题词典

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基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型

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计算机应用与软件 2016年第10期33卷 67-71页

作者：王秋森俞浩亮徐浩诚冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

用户关系是目前微博研究的热门方向,微博用户亲密度评价在对用户隐含亲密粉丝的发现、微博网络环境优化等方面具有重要意义。目前微博用户群体庞大且关系复杂,仅从用户自身出发,以用户特征和关系网络等为依据对用户关系亲密度评价的准... 详细信息

用户关系是目前微博研究的热门方向,微博用户亲密度评价在对用户隐含亲密粉丝的发现、微博网络环境优化等方面具有重要意义。目前微博用户群体庞大且关系复杂,仅从用户自身出发,以用户特征和关系网络等为依据对用户关系亲密度评价的准确率太低。针对这一问题,提出基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型。首先,对用户粉丝集中非活跃粉丝过滤剔除,获取其活跃粉丝。然后,利用LDA主题模型对用户某时间段所发微博集进行训练,获取用户阶段性微博的主题分布;同时通过主题分布推断其兴趣取向分布,并利用余弦相似方法计算用户与其粉丝之间的兴趣相似度。最后,结合用户的背景相似度和关系紧密度,为用户建立综合的亲密度评价标准。通过新浪API接口抓取微博近期相关数据,组成实验数据集。在数据集上基于评价的推荐实验结果表明,所提出的模型方法具有较高的准确率和有效性。

关键词：亲密度 LDA粉丝主题模型相似度

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基于D-S理论的火灾预警决策规则方法研究

基于D-S理论的火灾预警决策规则方法研究

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2011年信息技术、服务科学与工程管理国际学术会议

作者：冯松于兰梁波卫守林柳戟刘华昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明理工大学信息工程与自动化学院云南国土资源职业学院信息工程系

通过检测火灾环境中的特征参数来判断火灾是否发生,是实现火灾预警的重要手段。多传感器数据的融合是火灾预警的研究热点。论文采用粗糙集与Dempster-Shafer理论来对火灾检测环境中的信号进行证据推理。以欧洲标准实验火TF1为例,描述了... 详细信息

通过检测火灾环境中的特征参数来判断火灾是否发生,是实现火灾预警的重要手段。多传感器数据的融合是火灾预警的研究热点。论文采用粗糙集与Dempster-Shafer理论来对火灾检测环境中的信号进行证据推理。以欧洲标准实验火TF1为例,描述了决策推理的算法及过程。实验结论说明该方法具有良好的容错性、稳定性和确定性。

关键词：粗糙集火灾探测决策规则证据理论

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基于信息增益改进贝叶斯词义消歧模型

基于信息增益改进贝叶斯词义消歧模型

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第四届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：邓宾余正涛韩露车文刚郭剑毅昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所

词义消歧是自然语言处理的关键问题。本文通过信息增益的方法,统计出歧义词上下文各个位置对岐义词词义的影响,以此为基础,选取影响岐义词前后6个位置词构建词义消歧特征向量,采用贝叶斯算法,通过信息增益为特征向量12维特征赋予不同的... 详细信息

词义消歧是自然语言处理的关键问题。本文通过信息增益的方法,统计出歧义词上下文各个位置对岐义词词义的影响,以此为基础,选取影响岐义词前后6个位置词构建词义消歧特征向量,采用贝叶斯算法,通过信息增益为特征向量12维特征赋予不同的权重值,从而改进了贝叶斯消歧模型。采用知网义项来描叙岐义词词义,对10个汉语常用歧义词进行消歧测试实验,结果证明该方法有效,其中封闭测试正确率达95.72%,开放测试正确率达85.71%。

关键词：自然语言处理词义消歧信息增益上下文位置权重贝叶斯模型

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基于CRFs的中文领域术语自动抽取研究

基于CRFs的中文领域术语自动抽取研究

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第六届全国信息检索学术会议

作者：王海雄郭剑毅余正涛毛存礼张朝胜雷春雅昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所

本文提出基于条件随机场(CRFs)的中文领域术语的自动抽取方法,在给定领域分类语料前提下,该方法不仅很好解决了未登录词中的领域术语抽取的问题,而且还很好的解决三字以上长字词领域术语的抽取问题。本文以云南旅游领域为实验对象,并与... 详细信息

本文提出基于条件随机场(CRFs)的中文领域术语的自动抽取方法,在给定领域分类语料前提下,该方法不仅很好解决了未登录词中的领域术语抽取的问题,而且还很好的解决三字以上长字词领域术语的抽取问题。本文以云南旅游领域为实验对象,并与基于互信息结合T评价的传统领域术语抽取方法作比较,人工评测显示基于CRFs的方法能准确有效的抽取领域术语,并能很好的抓取未登录词中的领域术语和长字词领域术语,明显提高了领域术语的抽取的准确率和召回率。

关键词： CRFs 机器学习互信息领域术语特征选择

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结合词相关特征与流行学习的中文问句分类

结合词相关特征与流行学习的中文问句分类

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第六届全国信息检索学术会议

作者：刘立余正涛王蒙毛存礼郭剑毅昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所

针对问句分类过程中词袋方式特征选取所面临的数据稀疏以及特征空间维数过高的问题,提出了一种结合词语相关性与流形学习的分类方法,该方法通过统计选取训练语料库中高频词作为分类特征,以词汇语义相似度方法构建问句特征空间特征值,通... 详细信息

针对问句分类过程中词袋方式特征选取所面临的数据稀疏以及特征空间维数过高的问题,提出了一种结合词语相关性与流形学习的分类方法,该方法通过统计选取训练语料库中高频词作为分类特征,以词汇语义相似度方法构建问句特征空间特征值,通过流行学习中的局部线性嵌入算法对特征空间进行非线性降维,从而获得问句分类特征向量,并采用支持向量机算法训练分类器。在旅游领域2万多问句上进行了问句分类实验,结果表明提出的方法取得了较好的效果,分类准确率达到了87.44%,比采用TFIDF进行特征提取训练得到的分类器的准确率提高了16个百分点;比采用语义相似度进行特征提取,并对特征空间进行PCA降维后训练得到的分类器的分类准确率提高了4个百分点。

关键词：统计问句分类流形学习局部线性嵌入非线性降维词汇语义相似度

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