检索结果-内蒙古大学图书馆

工作流技术在电力企业的应用

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计算机系统应用 2003年第12期12卷 51-53,50页

作者：徐晓华潘雪增浙江大学信息学院计算机系 310009

本文介绍了工作流技术的相关概念,结合作者在电力工程项目管理系统建设中应用工作流技术的经历,介绍了基于工作流进行应用开发的实际过程以及工作流管理技术在电力企业应用的前景。

关键词：工作流管理系统电力企业工作流机群件系统工程设计书实例化企业信息管理系统电子商务业务流程重组

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基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

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计算机应用 2006年第10期26卷 2437-2439,2443页

作者：王秀丽罗方芳宁正元福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福州大学数学与计算机学院福建福州350002

用户兴趣描述文件的快速分类是个性化搜索引擎的关键技术,提出了一种模糊角分类神经网络模型,该模型能接受用户兴趣描述文件的实向量输入,克服了角分类神经网络(CC4)对二进制输入的要求。模糊角分类神经网络模型根据用户信息所落入的k... 详细信息

用户兴趣描述文件的快速分类是个性化搜索引擎的关键技术,提出了一种模糊角分类神经网络模型,该模型能接受用户兴趣描述文件的实向量输入,克服了角分类神经网络(CC4)对二进制输入的要求。模糊角分类神经网络模型根据用户信息所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行分类,随着k值的增大,其分类效果趋近于贝叶斯分类算法。

关键词：模糊角分类神经网络分类算法

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对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法

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通信学报 2022年第9期43卷 169-180页

作者：刘延华李嘉琪欧振贵高晓玲刘西蒙 MENG Weizhi 刘宝旭福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350108 丹麦科技大学应用数学和计算机系哥本哈根2800 中国科学院信息工程研究所北京100093

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗... 详细信息

为了解决恶意代码检测器对于对抗性输入检测能力的不足,提出了一种对抗训练驱动的恶意代码检测增强方法。首先,通过反编译工具对应用程序进行预处理,提取应用程序接口(API)调用特征,将其映射为二值特征向量。其次,引入沃瑟斯坦生成对抗网络,构建良性样本库,为恶意样本躲避检测器提供更加丰富的扰动组合。再次,提出了一种基于对数回溯法的扰动删减算法。将良性样本库中的样本以扰动的形式添加到恶意代码中,对添加的扰动进行二分删减,以较少的查询次数减少扰动的数量。最后,将恶意代码对抗样本标记为恶意并对检测器进行重训练,提高检测器的准确性和稳健性。实验结果表明,生成的恶意代码对抗样本可以躲避目标检测器的检测。此外,对抗训练提升了目标检测器的准确率和稳健性。

关键词：对抗训练检测增强生成对抗网络扰动删减

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对象数据库Jasmine在服装文化数据库中的应用

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计算机工程 1999年第6期25卷 53-54页

作者：孙莉陈家训中国纺织大学信息学院计算机系上海200051

介绍了面向对象数据库Jasmine，以及建立在Jasmine上的服装文化多媒体数据库系统的系统结构，数据库结构，页面结构和利用JasmineWeblifik开发动态页面的方法。

关键词：对象数据库 Jasmine 服装文化数据库服装设计

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基于FARIMA过程的网络业务预报与应用

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电子与信息学报 2001年第4期23卷 403-407页

作者：刘嘉焜金志刚薛飞舒炎泰天津大学电子信息学院计算机系天津300072

在高速网络控制与带宽分配研究中,网络业务量预报是一个重要的问题。本文首先介绍自回归分数整合滑动平均(FARIMA,Fractal Autoregressive Integrated Moving Average)过程的概念及其具体形式,并给出了FARIMA过程的预报方法,然后基于FAR... 详细信息

在高速网络控制与带宽分配研究中,网络业务量预报是一个重要的问题。本文首先介绍自回归分数整合滑动平均(FARIMA,Fractal Autoregressive Integrated Moving Average)过程的概念及其具体形式,并给出了FARIMA过程的预报方法,然后基于FARIMA过程的最小均方误差预报方法,提出了一个具有补偿功能的网络自相似业务的预报方法,最后给出这种预报方式在网络控制研究中的应用。

关键词： FARIMA过程补偿功能网络业务预报通信网

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事件驱动面向对象的软件白盒测试法初探

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计算机工程 2000年第9期26卷 115-116,181页

作者：张钢葛卫民王永铭陈立新彭华慧储林生天津大学信息学院计算机系天津300072 广东科龙集团企管部电脑科广东528303

分析了面向过程的白盒测试方法在应用于事件驱动面向对象的软件测试时存在的不足，提出了事件覆盖、事件－语句覆盖、事件－判定覆盖等６个覆盖准则，对面向过程的白盒测试方法进行了扩充，使白盒测试法能够有效地对事件驱动面向对象软... 详细信息

分析了面向过程的白盒测试方法在应用于事件驱动面向对象的软件测试时存在的不足，提出了事件覆盖、事件－语句覆盖、事件－判定覆盖等６个覆盖准则，对面向过程的白盒测试方法进行了扩充，使白盒测试法能够有效地对事件驱动面向对象软件进行测试．给出了结合ＰＥＡＤ图设计测试用例的方法．

关键词：白盒测试事件驱动面向对象软件测试

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Hilbert空间中的g-Besselian框架和拟g-Riesz基

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数学物理学报（A辑） 2014年第4期34卷 948-959页

作者：丁明玲朱玉灿肖祥春温永仙福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

在Hilbert空间中,g-框架作为框架的推广,具有许多类似于框架的性质,但并非所有的结论都类似.比如Besselian框架等价于拟Riesz基,但g-Besselian框架与拟g-Riesz基不等价.该文刻画了g-Besselian框架与拟g-Riesz基在一定条件下的等价关系;... 详细信息

在Hilbert空间中,g-框架作为框架的推广,具有许多类似于框架的性质,但并非所有的结论都类似.比如Besselian框架等价于拟Riesz基,但g-Besselian框架与拟g-Riesz基不等价.该文刻画了g-Besselian框架与拟g-Riesz基在一定条件下的等价关系;得到g-Besselian框架与拟g-Riesz基的对偶性结论;并在Hilbert空间中讨论g-Besselian框架与拟g-Riesz基的稳定性.

关键词： g-框架 g-Besselian框架拟g-Riesz基对偶g-框架稳定性

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无需词典支持和切词处理的中文文档分类

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高技术通讯 2001年第3期11卷 31-35页

作者：周水庚关佶红胡运发复旦大学计算机系上海200433 武汉测绘科技大学信息学院武汉430079

利用中文文本的N gram信息进行中文文档分类 ,使中文文档分类摆脱了对词典和切词处理的依赖。实验结果表明。

关键词：中文文档分类 N-gram信息属性选择贝叶斯分类 kNN法

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融合BiFPN和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法

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林业工程学报 2023年第1期8卷 126-134页

作者：余平平林耀海赖云锋程树英林培杰福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小... 详细信息

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小目标的平均精度和查全率,模型中添加了一个小目标检测层以保留更多的浅层语义信息;为避免添加了小目标检测层后特征融合过程中的信息丢失,进而导致特征相对复杂的目标误检率、漏检率升高,融合简化版的BiFPN,在特征融合结构中加入跨尺度连接线以保留更多深层的语义信息,二者结合进一步提高了模型的鲁棒性。为了深入验证该模型的有效性,采取COCO公共数据集评判指标,将原木目标分为大、中、小3种目标并分别进行测试分析。试验结果表明:改进的模型对大目标的查全率和平均精度分别为99.70%和98.79%,调和均值为0.991;中目标的查全率和平均精度分别为98.02%和97.90%,调和均值为0.975,大目标和中目标相比于原模型性能几乎不变;小目标的查全率和平均精度为97.25%和96.86%,相比于原模型分别提高了20.96%和21.13%,调和均值0.973,相比于原模型提高了0.114。改进的模型检测速度为平均每张图片11.89 ms,模型参数量为14.4 MB,仅比原模型高了0.7 MB。因此,改进后的模型具有检测精度高、鲁棒性强、轻量化等特点,为实际环境复杂多变、数量庞大的密集原木端面检测提供了一种可行的方法。

关键词：目标检测密集原木端面检测 YOLOv5s BiFPN 小目标检测层

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基于选择性马尔可夫模型的缓存预取策略

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通信学报 2010年第2期31卷 58-66页

作者：蔡伟鸿肖水韦岗熊智黄敏华华南理工大学电子与信息学院广东广州510006 汕头大学计算机系广东汕头515063

通过分析研究现有流媒体缓存管理算法和用户的访问行为特征,提出了一种新的基于选择性马尔可夫模型的缓存预取策略。该策略通过序列合并方法对用户访问拖曳行为进行建模,采用状态剪枝优化方法FP_Vlike得到选择性马尔可夫模型FPMM_Vlike... 详细信息

通过分析研究现有流媒体缓存管理算法和用户的访问行为特征,提出了一种新的基于选择性马尔可夫模型的缓存预取策略。该策略通过序列合并方法对用户访问拖曳行为进行建模,采用状态剪枝优化方法FP_Vlike得到选择性马尔可夫模型FPMM_Vlike,并在此之上结合替换算法LRU-2构建出一种流媒体代理服务器缓存预取机制FPVlike_LRU-2。仿真结果表明,在访问延时降低量方面,FPVlike_LRU-2要比FP_LRU-2、SP_LRU-2、LRU-2分别高出10%、12%、17%,且在最佳的情况下该值能够达到60%以上。

关键词：选择性马尔可夫模型代理服务器延时降低量缓存预取

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