检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2020年第17期43卷 56-59页

作者：王小芹张志梅邵烨王常颖张小峰青岛大学数据科学与软件工程学院山东青岛266071 山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264000

高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战。故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性。首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉... 详细信息

高分辨率遥感影像空间信息丰富,同时也给地物分类带来挑战。故提出一种基于词袋模型的地物分类方法,通过实验讨论词袋模型在这一问题中的适用性。首先在多尺度影像下随机选取场景,通过场景的底层特征聚类建立多尺度视觉词典;然后用视觉单词表达少量标记样本来训练支持向量机;最后用分类器提取典型地物。结果表明,在多尺度词袋模型表达下,研究区分类总体精度达到92.18%,Kappa系数为0.880 9。对比实验结果表明,词袋模型和多尺度词袋模型可以有效表达语义特征,从而在少量标记样本下提高分类精度。

关键词：高分遥感影像词袋模型地物分类视觉词典地物特征提取样本表达

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基于残差的端对端图像超分辨率

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计算机科学 2019年第6期46卷 246-255页

作者：华臻张海程李晋江山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264000 山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264000 山东工商学院山东省高等学校协同创新中心未来智能计算山东烟台264000

深度卷积神经网络使图像超分辨率在准确性方面得到了很大改善。针对基于卷积神经网络的超分辨率重建方法网络结构简单、收敛速度慢、重建纹理模糊等问题,提出了一种基于残差学习的端对端深层卷积神经网络。该网络由局部残差网络和全局... 详细信息

深度卷积神经网络使图像超分辨率在准确性方面得到了很大改善。针对基于卷积神经网络的超分辨率重建方法网络结构简单、收敛速度慢、重建纹理模糊等问题,提出了一种基于残差学习的端对端深层卷积神经网络。该网络由局部残差网络和全局残差网络联合训练得到,增加了网络的宽度,能学习到不同的有效特征。局部残差网络包括特征提取、上采样和多尺度重建3个阶段,通过残差密集块密集连接卷积层提取有效的局部特征,采用多尺度卷积层获得丰富的上下文信息,利于高频信息的恢复;全局残差网络中采用渐进上采样的方式实现不同尺度的图像重建,通过残差学习提高收敛速度。在基准数据集Set5,Set14,B100和Urban100上进行放大2倍、3倍和4倍的定量和定性评估。在这4种数据集下,所提算法在放大3倍时平均PSNR/SSIM指标分别为34.70 dB/0.929 5,30.54 dB/0.849 0,29.27 dB/0.809 6和28.81 dB/0.865 3,与其他方法相比有较大提升。在定性比较方面,所提方法重建出了更加清晰的图像,能更好地保留图像中的边缘细节。实验结果表明,所提方法在主观视觉和客观量化方面都有了较大改进,能有效提高图像重建的质量。

关键词：超分辨率残差学习卷积神经网络联合训练端对端

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基于交叉验证的集成学习误差分析

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计算机系统应用 2023年第1期32卷 302-309页

作者：路佳佳山西工商学院计算机信息工程学院太原030006

目前关于集成学习的泛化性能的研究已取得很大成功,但是关于集成学习的误差分析还需要进一步研究.考虑交叉验证在统计机器学习中对于模型性能评估有重要应用,为此,应用组块3×2交叉验证和k折交叉验证方法为每个样本点进行赋予权重... 详细信息

目前关于集成学习的泛化性能的研究已取得很大成功,但是关于集成学习的误差分析还需要进一步研究.考虑交叉验证在统计机器学习中对于模型性能评估有重要应用,为此,应用组块3×2交叉验证和k折交叉验证方法为每个样本点进行赋予权重的预测值的集成,并进行误差分析.在模拟数据和真实数据上进行实验,结果表明基于组块3×2交叉验证的集成学习预测误差小于单个学习器的预测误差,并且集成学习的方差比单个学习器方差小.与基于k折交叉验证的集成学习方法相比,基于组块3×2交叉验证的泛化误差小于基于k折交叉验证的泛化误差,说明基于组块3×2交叉验证的集成学习模型稳定性好.

关键词： k折交叉验证组块3×2交叉验证集成学习回归算法模拟实验预测模型

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基于STC89C52单片机的纸张计数显示装置设计

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信息与电脑 2019年第22期31卷 39-41页

作者：李红山西工商学院计算机信息工程学院

笔者设计了基于STC89C52单片机的纸张计数显示装置。系统采用单片机STC89C52作为控制核心,实现通过555振荡电路获取频率值,应用单片机的控制功能和数学运算能力,实现计数和频率换算,用液晶1602显示测试张数并用蜂鸣器发出提示音。测频... 详细信息

笔者设计了基于STC89C52单片机的纸张计数显示装置。系统采用单片机STC89C52作为控制核心,实现通过555振荡电路获取频率值,应用单片机的控制功能和数学运算能力,实现计数和频率换算,用液晶1602显示测试张数并用蜂鸣器发出提示音。测频的基本方法是通过555振荡器以及单片机的定时计数器计数获得频率值,采用最小二乘法进行线性回归,得到1~10张纸的计算公式,通过二次函数回归,得到15张纸以上的计算公式。另外,本系统采用分段回归,具有良好的精度和可靠性,人机交互界面良好,测试模块设有按键并通过液晶显示,性能好,反应速度快。

关键词：单片机 555振荡器最小二乘法二次函数回归

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基于深度卷积神经网络的场地污染非线性反演方法

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中国环境科学 2019年第12期39卷 5162-5172页

作者：能昌信孙晓晨徐亚刘家琳董路刘玉强山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室中国环境科学研究院固体废物污染控制技术研究所北京100012 山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005

提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验信息,提高E-ConvNet的计算效率及识别精度.在5种理论模型(单... 详细信息

提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验信息,提高E-ConvNet的计算效率及识别精度.在5种理论模型(单异常体、双异常体及含双异常体的层状结构)和现场实例上测试了E-ConvNet算法的性能,并与最小二乘算法(LS)比较.测试结果表明:E-ConvNet能够准确识别污染处的面积、位置及阻值,其识别精度和计算效率均优于LS.E-ConvNet的单异常识别准确率为81.8%~84.9%,而LS则仅为9.6%~36.2%;多异常识别准确率为68.6%~84.4%,LS仅为2.8%~27.6%;E-ConvNet用时约为112~190ms,LS耗时为6000~7000ms.因此,在污染场地调查工作中,E-ConvNet能够准确高效地反演出污染区域的位置及范围,为开展后续评估/修复工作提供技术支持.

关键词：污染场地电阻率层析成像深度卷积神经网络边缘检测

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基于知识管理的高校科研项目管理信息系统设计

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黑龙江畜牧兽医（下半月） 2016年第10期 285-287页

作者：杨本芳李骥业四川工商学院经济与管理学院成都611745 成都工业学院计算机工程学院成都611730

笔者分析了知识管理与高校科研项目管理的关系,对知识管理在科研项目管理中的应用进行研究,利用知识管理的理念,结合知识管理信息系统、数据挖掘分析技术、云计算技术设计了基于知识管理的高校科研项目管理系统架构模型,建立了以知识管... 详细信息

笔者分析了知识管理与高校科研项目管理的关系,对知识管理在科研项目管理中的应用进行研究,利用知识管理的理念,结合知识管理信息系统、数据挖掘分析技术、云计算技术设计了基于知识管理的高校科研项目管理系统架构模型,建立了以知识管理为基础,个人知识管理和组织知识管理相结合,实现高校间科研资源整合、协同共享、以服务功能为主的新型高校科研项目管理系统。

关键词：知识管理高校科研项目管理资源整合协同共享

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分布式网络数据自适应安全优化保护仿真

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计算机仿真 2018年第8期35卷 219-222页

作者：侯桂云汪金龙郭慧玲郑州工商学院机械与电信工程学院河南郑州451400 周口师范学院计算机科学与技术学院河南周口466001

对分布式网络数据进行自适应安全防护,是提高分布式网络安全的重要技术手段。由于分布式网络容易受到差异性入侵的影响,使得分布式网络数据多样,且不完整。传统的网络数据入侵保护方法,主要通过设定阈值判断函数,检测该数据包是否遭到攻... 详细信息

对分布式网络数据进行自适应安全防护,是提高分布式网络安全的重要技术手段。由于分布式网络容易受到差异性入侵的影响,使得分布式网络数据多样,且不完整。传统的网络数据入侵保护方法,主要通过设定阈值判断函数,检测该数据包是否遭到攻击,未考虑到未知漏洞形成的入侵,对数据安全的影响,导致数据报警响应能力差、网络分组投递率低等问题。提出基于粒子群算法的分布式网络数据自适应安全优化保护方法。方法通过分析分布式网络数据已知漏洞的共性,给出漏洞及其采用规则的形式描述,建立数据混合路径,将已知漏洞采用产生的隐含攻击路径以及显示攻击路径表征在相同的数据项中,并计算出数据的漏洞利用率,以计算结果为依据构建数据自适应安全优化保护策略集,意在突出防御代价,为以最小代价阻止分布式网络数据,引入粒子群算法获得最小关键策略集,实现数据自适应安全优化保护。实验结果表明,所提方法可以及时发现数据被入侵行为并做出响应,有效提升了网络数据自适应优化保护。

关键词：分布式网络数据自适应安全保护

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k-best维特比解耦合知识蒸馏的命名实体识别模型

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计算机科学与探索 2024年第3期18卷 780-794页

作者：赵红磊唐焕玲张玉孙雪源鲁明羽山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005 山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005 山东省高等学校协同创新中心:未来智能计算山东烟台264005 山东省高校智能信息处理重点实验室(山东工商学院) 山东烟台264005 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

为提升命名实体识别(NER)模型的性能,可采用知识蒸馏方法,但是传统知识蒸馏损失函数因内部存在的耦合关系会导致蒸馏效果较差。为了解除耦合关系,有效提升输出层特征知识蒸馏的效果,提出一种结合k-best维特比解码的解耦合知识蒸馏方法(k... 详细信息

为提升命名实体识别(NER)模型的性能,可采用知识蒸馏方法,但是传统知识蒸馏损失函数因内部存在的耦合关系会导致蒸馏效果较差。为了解除耦合关系,有效提升输出层特征知识蒸馏的效果,提出一种结合k-best维特比解码的解耦合知识蒸馏方法(kvDKD),该方法利用k-best维特比算法提高计算效率,能够有效提升模型性能。另外,基于深度学习的命名实体识别在数据增强时易引入噪声,因此提出了融合数据筛选和实体再平衡算法的数据增强方法,旨在减少因原数据集引入噪声和增强数据错误标注的问题,提高数据集质量,减少过度拟合。最后在上述方法的基础上,提出了一种新的命名实体识别模型NER-kvDKD。在MSRA、Resume、Weibo、CLUENER和CoNLL-2003数据集上的对比实验结果表明,该方法能够提高模型的泛化能力,同时也有效提高了学生模型性能。

关键词：命名实体识别(NER) 知识蒸馏 k-best维特比解码数据增强

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激光熔覆铁基103合金涂层的快速凝固非平衡显微组织分析

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安阳工学院学报 2024年第4期23卷 48-54页

作者：任晓楠梁莉蒙蚌埠工商学院计算机与数据工程学院安徽蚌埠233040 蚌埠学院机械与车辆工程学院安徽蚌埠233030 安徽省增材制造工程研究中心安徽蚌埠233030

激光熔覆形成的凝固组织决定了铁基103合金的最终性能和应用。本研究主要讨论激光能量密度对铁基103合金凝固和最终组织的影响。采用型号为RC-LCD4000的激光熔覆设备将铁基103粉末熔覆在Q235基材衬底上,采用激光功率为1.8 kW~3 kW,扫描... 详细信息

激光熔覆形成的凝固组织决定了铁基103合金的最终性能和应用。本研究主要讨论激光能量密度对铁基103合金凝固和最终组织的影响。采用型号为RC-LCD4000的激光熔覆设备将铁基103粉末熔覆在Q235基材衬底上,采用激光功率为1.8 kW~3 kW,扫描速度为6 mm/s~14 mm/s,送粉速率均为1.2 r/min的工艺参数研究了熔覆层底部、中间、表面3个区域的凝固组织,其组织由平面晶、胞状晶、柱状枝晶和等轴晶组成。通过计算二次枝晶间距确定了3个区域的冷却速度,可以对生产中控制铁基103合金的晶粒细化程度和硬度提供参考。基于Schaeffler相图,熔覆层显微组织应为过冷奥氏体+马氏体+铁素体;当稀释率为18.1%时,过冷奥氏体全部转变为马氏体,最终组织为马氏体+铁素体。随着激光能量密度的降低,固溶强化对铁基103合金硬度的效果大于细晶强化效果。

关键词：激光能量密度显微组织二次枝晶间距冷却速度显微硬度

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基于贝叶斯网络的基因调控研究

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数学的实践与认识 2020年第8期50卷 84-93页

作者：张燕陈兆蕙广州工商学院会计系广东广州510850 华南理工大学广州学院计算机工程学院广东广州510800

为研究基因间的网络调控关系,通过贝叶斯网络方法将概率论知识与图论结合,有效构造了基因间的贝叶斯网络模型并进行了推理.针对一组白血病基因表达数据,首先进行数据标准化、离散化等预处理;其次使用决策树ID3算法求出基因间节点的顺序... 详细信息

为研究基因间的网络调控关系,通过贝叶斯网络方法将概率论知识与图论结合,有效构造了基因间的贝叶斯网络模型并进行了推理.针对一组白血病基因表达数据,首先进行数据标准化、离散化等预处理;其次使用决策树ID3算法求出基因间节点的顺序,并使用K2算法进行贝叶斯网络的结构学习,找出各基因间的网络拓扑结构;再次通过极大似然估计进行参数学习,求出网络中父节点与子节点间的概率依赖关系;最后对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对基因间调控关系的预测分析有较高精度.

关键词：基因贝叶斯网络结构学习参数学习概率

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