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基于Node.js和JS的前后端分离实现 预览
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作者 张鹏飞 王乾 +2 位作者 胡晓冬 杨明浩 崔明旺 《软件》 2019年第4期11-17,共7页
针对Web开发中前后端耦合问题,在充分分析传统开发模式的基础上,提出引入Node.js来解决前后端语言不一致的解决新方案。设计的新架构模式针对小型团队或个人开发Web项目提出新的方向,从而解决了人力不足,开发耗费巨大,前后端不同语言沟... 针对Web开发中前后端耦合问题,在充分分析传统开发模式的基础上,提出引入Node.js来解决前后端语言不一致的解决新方案。设计的新架构模式针对小型团队或个人开发Web项目提出新的方向,从而解决了人力不足,开发耗费巨大,前后端不同语言沟通耦合困难的问题。基于此研究,真实开发了一个基于网页设计基础自学平台,并以此作为可行性检验的依据,系统采用B/S架构,后端程序在Node服务器中运行,数据传输则采用了Ajax的无刷新技术。后台添加课程后,用户经注册可以达到在线学习的目的,并可以进行实时提问辅助自学过程。方便简洁的后台管理系统可以让管理员及时形象地了解所有用户实时学习情况,整个系统独立完整,不依赖其他程序,联网的浏览器即可完成用户在线,学习后台实时查看,方便快速,满足当今社会碎片化时间和快节奏需求。 展开更多
关键词 WEB开发 Node.js JAVASCRIPT AJAX 前后端分离 在线学习平台
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基于非参数密度估计的不确定轨迹预测方法 预览
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作者 程媛 迟荣华 +1 位作者 黄少滨 吕天阳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期787-798,共12页
随着大量移动设备的出现,准确和高效的轨迹预测有助于提高面向位置的应用和服务的质量和水平.针对现有方法对轨迹不确定性缺乏有效建模的问题,提出了基于非参数密度估计的不确定轨迹终点预测方法.在轨迹建模及模型训练阶段,利用非参数... 随着大量移动设备的出现,准确和高效的轨迹预测有助于提高面向位置的应用和服务的质量和水平.针对现有方法对轨迹不确定性缺乏有效建模的问题,提出了基于非参数密度估计的不确定轨迹终点预测方法.在轨迹建模及模型训练阶段,利用非参数估计对起点与终点相同的轨迹构建基于密度分布的不确定轨迹模型;在轨迹预测阶段,将待预测轨迹视为轨迹数据流,并通过KS (Kolmogorov-Smirnov)检验方法与具有相同起点的不确定轨迹模型进行匹配,其中匹配程度最高的不确定轨迹即为预测轨迹.通过真实轨迹数据集上的实验表明,与现有各类主要轨迹预测方法相比,本方法在不同条件下的预测效率与准确性都有较明显优势. 展开更多
关键词 轨迹预测 不确定性 非参数密度估计 KS检验
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基于随机加法链的高级加密标准抗侧信道攻击对策 预览
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作者 黄海 冯新新 +4 位作者 刘红雨 厚娇 赵玉迎 尹莉莉 姜久兴 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期348-354,共7页
侧信道攻击已经对高级加密标准(AES)的硬件安全造成严重威胁,如何抵御侧信道攻击成为目前亟待解决的问题。字节替换操作作为AES算法中唯一的非线性操作,提高其安全性对整个加密算法有重要意义。该文提出一种基于随机加法链的AES抗侧信... 侧信道攻击已经对高级加密标准(AES)的硬件安全造成严重威胁,如何抵御侧信道攻击成为目前亟待解决的问题。字节替换操作作为AES算法中唯一的非线性操作,提高其安全性对整个加密算法有重要意义。该文提出一种基于随机加法链的AES抗侧信道攻击对策,该对策用随机加法链代替之前固定的加法链来实现有限域GF(2^8)上的乘法求逆操作,在此基础上研究随机加法链对算法安全性和有效性方面的影响。实验表明,所提随机加法链算法比之前固定的加法链算法在抵御侧信道攻击上更加安全、有效。 展开更多
关键词 高级加密标准 侧信道攻击 字节替换 加法链
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低面积复杂度AES低熵掩码方案的研究 预览
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作者 姜久兴 厚娇 +2 位作者 黄海 赵玉迎 冯新新 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期201-210,共10页
在Nassar等提出的循环移位S盒掩码方案(RSM)的基础上,提出了一种针对高级加密标准(AES)算法低熵掩码方案。该方案的核心思想是利用S盒共用思想降低面积复杂度,采用乱序技术提高系统安全性,并通过流水线技术提高系统的吞吐量。对于AES,... 在Nassar等提出的循环移位S盒掩码方案(RSM)的基础上,提出了一种针对高级加密标准(AES)算法低熵掩码方案。该方案的核心思想是利用S盒共用思想降低面积复杂度,采用乱序技术提高系统安全性,并通过流水线技术提高系统的吞吐量。对于AES,所提方案可将其S盒的数量从16个降低为4个(不包括密钥扩展模块)。实验表明,与RSM相比,组合逻辑、时序逻辑和存储面积分别降低了69%、60%和80%,能够抵御基于偏移量CPA攻击,具有更高的安全性。 展开更多
关键词 循环移位S盒掩码方案 低熵掩码方案 S盒共用 高级加密标准 流水线
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面向大规模并发制造服务请求的资源优化配置 预览
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作者 张宏国 石岩磊 +2 位作者 马超 张淑丽 刘胜辉 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期9-15,共7页
针对如何高效处理云制造服务平台中大规模时序并发的制造服务请求这一问题,提出了一种面向服务响应时间的制造服务请求分段算法,通过制造任务相似性距离算法来保障分段算法的准确性。在分段算法保证制造服务请求完整性的前提下,构建了... 针对如何高效处理云制造服务平台中大规模时序并发的制造服务请求这一问题,提出了一种面向服务响应时间的制造服务请求分段算法,通过制造任务相似性距离算法来保障分段算法的准确性。在分段算法保证制造服务请求完整性的前提下,构建了制造服务资源的关联区域。在此基础上,进一步提出了一种基于关联区域的制造服务资源分配算法,在时间维度上,保障了制造服务资源提供的公平性,从而提高了资源受限情况下的制造服务资源全局优化配置效率。最后通过实验测试和分析证明了算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 云制造 大规模请求 制造资源配置
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量化特征多粒度模型在行星齿轮箱故障诊断中的应用 预览
6
作者 于军 丁博 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期7-14,共8页
传感器失灵、通讯迟滞或数据离散化等多种不确定因素会导致行星齿轮箱故障诊断信息不完备情况的发生,而现有的故障诊断方法已难于适用。为此,提出一种基于数据驱动量化特征多粒度模型的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用数据驱动量化... 传感器失灵、通讯迟滞或数据离散化等多种不确定因素会导致行星齿轮箱故障诊断信息不完备情况的发生,而现有的故障诊断方法已难于适用。为此,提出一种基于数据驱动量化特征多粒度模型的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用数据驱动量化特征关系对行星齿轮箱的不完备故障诊断信息进行分析;其次,利用基于悲观数据驱动量化特征多粒度模型的属性约简算法提取故障诊断决策规则;最后,使用朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classifier,NBC)推断待诊行星齿轮箱状态。实验研究表明,该方法可准确地判断实例间的不可分辨关系,降低计算复杂度,提高故障诊断准确率。 展开更多
关键词 数据驱动 量化特征关系 多粒度模型 行星齿轮箱 故障诊断
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基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法
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作者 宋立新 孙东梓 +1 位作者 王乾 王玉静 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期444-452,共9页
现有的心律失常分类方法通常采用人为选取心电图(ECG)信号特征的方式,其特征选取具有主观性,且特征提取复杂,导致分类准确性容易受到影响等。基于以上问题,本文提出了一种基于判别式深度置信网络(DDBNs)的心律失常自动分类新方法。该方... 现有的心律失常分类方法通常采用人为选取心电图(ECG)信号特征的方式,其特征选取具有主观性,且特征提取复杂,导致分类准确性容易受到影响等。基于以上问题,本文提出了一种基于判别式深度置信网络(DDBNs)的心律失常自动分类新方法。该方法所构建的生成受限玻尔兹曼机(GRBM)自动提取心拍信号形态特征,然后引入具有特征学习和分类能力的判别式受限玻尔兹曼机(DRBM),依据提取的形态特征和RR间期特征进行心律失常分类。为了进一步提高DDBNs的分类性能,本文将DDBNs转换为使用柔性最大值(Softmax)回归层进行监督分类的深度神经网络(DNN),通过反向传播对网络进行微调。最后,采用麻省理工学院与贝斯以色列医院心律失常数据库(MIT-BIHAR)进行实验验证,对于数据来源一致的训练集和测试集,该方法整体分类精度可达99.84%±0.04%;对于数据来源非一致的训练集和测试集,通过主动学习(AL)方法扩充少量训练集,该方法整体分类精度可达99.31%±0.23%。实验结果表明了该方法在心律失常自动特征提取和分类上的有效性,为深度学习自动提取ECG信号特征及分类提供了一种新的解决方法。 展开更多
关键词 心律失常 判别式深度置信网络 受限玻尔兹曼机 特征提取 柔性最大值回归层
基于粒子群算法的三维CAD模型相似性计算 预览
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作者 高雪瑶 陈育南 张春祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期954-956,960共4页
为了更加准确地度量两个模型之间的形状差异,提出了一种基于粒子群的模型相似性计算方法。利用面的组成边数来构造面相似度矩阵,通过粒子群算法对该矩阵进行搜索,得到了两个模型之间的最优面匹配序列。根据这个最优面匹配序列,从面相似... 为了更加准确地度量两个模型之间的形状差异,提出了一种基于粒子群的模型相似性计算方法。利用面的组成边数来构造面相似度矩阵,通过粒子群算法对该矩阵进行搜索,得到了两个模型之间的最优面匹配序列。根据这个最优面匹配序列,从面相似度矩阵中提取对应的面相似性值。通过累积面之间的相似性来计算模型之间的整体相似性,以此为基础来度量模型之间的差异。实验结果表明,该方法能够准确地度量两个模型之间的相似程度。 展开更多
关键词 形状差异 模型相似性 粒子群算法 匹配序列
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新工科计算机通识课的教与学平台及非标准化考试体系 预览
9
作者 王乾 宋立新 +2 位作者 朱维成 辛士光 贾丽娟 《计算机教育》 2019年第4期102-106,共5页
针对新工科的教学模式及非标准化考试在计算机通识课教学中应用的情况,提出构建新工科计算机通识课的教与学平台及非标准化考试体系,介绍教与学平台建设过程及综合能力非标准化考试体系以及课堂教学、线上教学、课后实践的动态教与学模... 针对新工科的教学模式及非标准化考试在计算机通识课教学中应用的情况,提出构建新工科计算机通识课的教与学平台及非标准化考试体系,介绍教与学平台建设过程及综合能力非标准化考试体系以及课堂教学、线上教学、课后实践的动态教与学模式及案例,给出建立教与学平台及构建非标准化考核模式的实施途径,通过对比教与学平台使用前后的学生成绩说明实践效果。 展开更多
关键词 新工科 计算机通识课 非标准化考试 动态教与学模式 教与学网络平台
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一种半监督的汉语词义消歧方法 预览 被引量:2
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作者 张春祥 徐志峰 高雪瑶 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期408-414,共7页
为了解决自然语言处理领域中的一词多义问题,本文提出了一种利用多种语言学知识和词义消歧模型的半监督消歧方法.首先,以歧义词汇左、右邻接词单元的词形、词性和译文作为消歧特征,来构建贝叶斯(Bayes)词义分类器,并以歧义词汇左、右邻... 为了解决自然语言处理领域中的一词多义问题,本文提出了一种利用多种语言学知识和词义消歧模型的半监督消歧方法.首先,以歧义词汇左、右邻接词单元的词形、词性和译文作为消歧特征,来构建贝叶斯(Bayes)词义分类器,并以歧义词汇左、右邻接词单元的词形和词性作为消歧特征,来构建最大熵(maximum entropy,ME)词义分类器;其次,采用Co-Training算法并结合大量无标注语料来优化词义消歧模型;再次,进行了优化实验,在实验中,使用SemEval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学的无标注语料来优化贝叶斯分类器和最大熵分类器;最后,对优化后的词义消歧模型进行测试.测试结果表明:与基于支持向量机(support vectormachine,SVM)的词义消歧方法相比,本文所提出方法的消歧准确率提高了0.9%.词义消歧的性能有所提高. 展开更多
关键词 自然语言处理 词义消歧 最大熵 贝叶斯分类器
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面向任务代价差异的移动群智感知激励模型 预览
11
作者 王健 黄越 +1 位作者 赵国生 赵中楠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1503-1509,共7页
针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请... 针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请求者制定预算并给予参与者合适的报酬。其次,通过信誉度评估和参与者优选将感知任务分配给更合适的参与者完成感知任务并上传感知数据。最后,对参与者上传感知数据评估,更新参与者信誉度,并根据参与者完成感知任务的代价等级支付相应报酬。基于真实数据集的仿真实验结果表明,该模型能够利用各个模块间的相互影响,有效招募更多的用户参与感知任务并促进参与者上传高质量的感知数据。 展开更多
关键词 移动群智感知 激励机理 任务代价差异 信誉度
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基于虚拟归约工作流三层决策模型的时间-质量优化算法 预览
12
作者 罗智勇 朱梓豪 +1 位作者 尤波 刘嘉辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期245-251,共7页
工作流的调度问题因为含有多个目标的限制因素,属于非确定性(NP)问题.本文通过将工作流模型分层,提出一种优化调度算法.算法分为两大阶段,检测阶段通过循环加工提高生产质量;虚拟阶段将各制约节点不断迭代虚拟成一个虚拟节点,将服务抽象... 工作流的调度问题因为含有多个目标的限制因素,属于非确定性(NP)问题.本文通过将工作流模型分层,提出一种优化调度算法.算法分为两大阶段,检测阶段通过循环加工提高生产质量;虚拟阶段将各制约节点不断迭代虚拟成一个虚拟节点,将服务抽象化,最终简化服务的选择问题.对比发现,在相同实验环境下,本算法相比传统最小关键路径算法具有一定优越性. 展开更多
关键词 优化调度 工作流 虚拟节点 生产质量
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基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法 预览
13
作者 苏洁 刘帅 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期400-405,共6页
为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用... 为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用空间约束关系,减少孤立点影响,平滑分割区域;采用期望最大值算法优化模型参数,利用标记场和观测场的相互作用,通过迭代算法不断调整标签集合,迭代直至收敛得到全局最优值。对来自于骨髓涂片的61幅细胞图像中的780个6类细胞的实验表明,本文算法提高了分割的准确率(不小于95%),便于进一步提取细胞病理特征,实现检测识别。 展开更多
关键词 图像分割 K均值聚类 隐马尔可夫随机场 期望最大值算法 最大后验概率
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障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法 预览
14
作者 万静 崔美玉 +1 位作者 何云斌 李松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期977-991,共15页
为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发... 为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化,提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明:静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO_RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率. 展开更多
关键词 静态障碍 动态障碍 KL距离 不确定数据 VORONOI图
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基于自适应人工鱼群FCM的异常检测算法 预览
15
作者 席亮 王勇 张凤斌 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1048-1059,共12页
异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常检测算法检测效果也不甚理想.因此,引入具有较强全局搜索能力... 异常检测算法在诸多领域都发挥着重要的作用.基于模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)的异常检测是其代表方法之一.FCM对初始值的选取很敏感,而且容易陷入局部极值.基于此的异常检测算法检测效果也不甚理想.因此,引入具有较强全局搜索能力的人工鱼群算法,对其加入自适应机制,自适应调整 Visual 取值范围,从而提高AFSA局部和全局寻优能力,减少算法迭代的次数.然后将其应用于FCM中,利用自适应人工鱼群算法得到的最优解进行FCM聚类分析,从而解决以上FCM存在的种种问题.最后,设计基于自适应人工鱼群FCM的异常检测算法,充分利用自适应人工鱼群的优势来提高异常检测算法的检测性能.实验表明:该算法在提高对数据的检测效率的基础上,检测性能也表现出了很好的水平,为解决异常检测模型中的检测率和虚警率相关问题提供了一种有效解决方案. 展开更多
关键词 异常检测 模糊C-均值 人工鱼群算法 自适应 全局寻优
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一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法 预览
16
作者 谢志强 邵侠 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期624-631,637共9页
针对云计算动态调度问题,提出一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法.该算法针对资源服务器状态动态变化影响当前工作流调度结果的问题提出滑动窗模型,该模型可以实时动态地反映资源服务器的状态.为了更好地预测资源服务器的状态,... 针对云计算动态调度问题,提出一种考虑资源状态动态反馈的云计算调度算法.该算法针对资源服务器状态动态变化影响当前工作流调度结果的问题提出滑动窗模型,该模型可以实时动态地反映资源服务器的状态.为了更好地预测资源服务器的状态,提出时间窗曲线模型和平均利用率模型,以计算资源服务器的平均利用率.基于平均利用率提出资源反馈权重策略,通过该策略来计算所有工作流任务的动态权重值,按照动态权重值进行排序并依次调度.实验结果表明本文算法可以有效缩短工作流的总加工时间. 展开更多
关键词 时间窗 滑动窗 动态权重值 云计算 调度算法
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加权特征融合的密集连接网络人脸识别算法 预览
17
作者 王小玉 韩昌林 胡鑫豪 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第7期1195-1205,共11页
在非约束条件下人脸识别常受到表情变化、视角偏差、不同程度的遮挡和曝光等各种综合因素的影响;并且深度卷积神经网络几乎都存在参数过多,训练时梯度扩散或消失等问题。针对上述问题,提出了FuseNet网络模型。该模型有效地利用了人的眼... 在非约束条件下人脸识别常受到表情变化、视角偏差、不同程度的遮挡和曝光等各种综合因素的影响;并且深度卷积神经网络几乎都存在参数过多,训练时梯度扩散或消失等问题。针对上述问题,提出了FuseNet网络模型。该模型有效地利用了人的眼睛、鼻子、嘴巴等局部特征信息,同时又包含面部轮廓等全局特征信息,并提出了多损失函数进一步缩小类内特征差距和扩大类间特征距离,有效地增强了非约束条件下人脸识别的鲁棒性。通过使用加权密集连接卷积神经网络来提取人脸的全局特征,密集连接模块可有效地解决深层网络所引起的参数冗余以及梯度扩散等问题。不同的连接权值使得网络能够充分地利用各部分特征。实验结果表明,无论是在闭集的CASIA-WebFace数据集上,还是开集的FLW数据集、MegaFace数据集上,提出的FuseNet网络都具有较好的识别率和泛化能力。 展开更多
关键词 人脸识别 加权密集连接 加权特征融合 多损失函数
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复杂背景下的宫颈细胞核分割方法 预览
18
作者 赵晶 梁隆恺 +1 位作者 何勇军 谢怡宁 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期22-28,共7页
自动阅片技术采用图像处理方法,在细胞核识别的基础上实现对细胞核DNA含量的准确测量,能够为医生诊断提供辅助。图像分割作为自动阅片系统关键直接影响系统性能。然而,显微镜下细胞核图片存在光照不均、背景阴影等情况。并且不可避免地... 自动阅片技术采用图像处理方法,在细胞核识别的基础上实现对细胞核DNA含量的准确测量,能够为医生诊断提供辅助。图像分割作为自动阅片系统关键直接影响系统性能。然而,显微镜下细胞核图片存在光照不均、背景阴影等情况。并且不可避免地存在一些血细胞、淋巴细胞、垃圾杂质、成团细胞,这严重降低了分割算法的性能。为解决上述问题,提出了复杂背景下的宫颈细胞核分割方法。该方法首先利用参数自适应的局部阈值法来分割图片,并利用自适应的分割参数调节来处理图片中的复杂情况。即利用局部阈值窗口大小和二值化后轮廓数量的函数关系来自动调节窗口大小。然后根据得到的二值图确定分水岭算法的标记图像,最后利用分水岭算法完成整张图片的分割。实验表明,此方法能适应复杂图像环境,并可以从成团细胞中分割出重叠程度较低的细胞,提高分类器识别细胞核的概率。 展开更多
关键词 细胞核分割 参数自适应 分水岭算法 局部阈值法
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基于Zigbee和物联网的智能电梯系统设计 预览
19
作者 蔡宜均 李兰英 +3 位作者 薛博 刘峰 莫焯荣 朱峥 《科技创新与应用》 2019年第10期43-44,共2页
文章介绍了一种基于Zigbee和物联网技术,以FPGA和Arduino为主控芯片的一种智能电梯系统。该系统可实现乘客通过手机APP实现乘梯预约和查看电梯的载重情况,择优选择电梯的功能。另外,当楼层发生危机情况时,电梯可以帮助乘客疏散到安全的... 文章介绍了一种基于Zigbee和物联网技术,以FPGA和Arduino为主控芯片的一种智能电梯系统。该系统可实现乘客通过手机APP实现乘梯预约和查看电梯的载重情况,择优选择电梯的功能。另外,当楼层发生危机情况时,电梯可以帮助乘客疏散到安全的楼层。测试结果表明:系统实现了设计目标。 展开更多
关键词 电梯预约 ZIGBEE 物联网 FPGA
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障碍空间中不确定对象的组k最近邻查询方法 预览
20
作者 万静 唐贝贝 +2 位作者 孙健 何云斌 李松 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期29-34,共6页
针对障碍空间中不确定对象的组k最近邻查询问题,提出了Pk OGNN(probabilistic k obstructed group nearest neighbor query)查询方法。Pk OGNN查询方法主要包括4个子算法:Compadist_o(),SpatialPru(),PruInterEnt()和PkOGNN(),这些子算... 针对障碍空间中不确定对象的组k最近邻查询问题,提出了Pk OGNN(probabilistic k obstructed group nearest neighbor query)查询方法。Pk OGNN查询方法主要包括4个子算法:Compadist_o(),SpatialPru(),PruInterEnt()和PkOGNN(),这些子算法分别是集总障碍距离的计算方法、空间修剪方法、根据空间修剪方法进行R树中间结点修剪、最终精炼查询方法。所提Pk OGNN查询方法通过集成有效的修剪策略以便减少Pk OGNN的搜索空间,得到正确的k GNNs。理论研究和实验结果表明,所提方法具有较好的性能。 展开更多
关键词 R树 组最近邻查询 不确定性 可视性 障碍距离
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