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基于FAHP与规划图融合的Web服务组合方法 预览
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作者 范国栋 祝铭 +1 位作者 李静 崔晓柳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期270-275,共6页
近年来,随着云计算的发展,越来越多的服务被发布在网上。如何将不同的Web服务组合在一起并使其满足功能性需求和非功能性需求成为了一个研究难点。Web服务质量(Quality of Service,QoS)感知的Web服务组合问题属于NP难问题。为了解决这... 近年来,随着云计算的发展,越来越多的服务被发布在网上。如何将不同的Web服务组合在一起并使其满足功能性需求和非功能性需求成为了一个研究难点。Web服务质量(Quality of Service,QoS)感知的Web服务组合问题属于NP难问题。为了解决这个问题,文中提出一种融合FAHP与改进Graphp lan算法的方法(FAHP and Improved Graphplan,FIGP)。首先,根据用户偏好使用模糊分析层生成服务的综合QoS;其次,在Graphplan向前扩展中,使用动态阈值对竞争力较差的服务进行剪枝,在保留关键服务的同时降低了时间复杂度;最后,在Graphplan向后搜索阶段,在满足功能性需求的前提下选择综合QoS最好的服务加入到组合中。实例分析和实验结果表明,与普通的Graphplan,Skyline及其他方法相比,FIGP不仅较好地提高了服务组合的质量,而且显著缩短了程序的执行时间。 展开更多
关键词 WEB服务组合 QOS FAHP Graphplan 自动组合
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新媒体思维中的高校公共形象传播策略
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作者 齐立森 赵井井 《文化产业导刊》 2019年第2期39-43,共5页
公共形象传播是高校主体地位的体现,是适应时代发展趋势的必然选择。新媒体思维中,要推进高校形象识别的系统化设计,更新视觉识别语言,满足新时代新需求;建设微信微博账号,抢占现代传播高地;打造优质媒体内容,引导建构正面形象;借助在... 公共形象传播是高校主体地位的体现,是适应时代发展趋势的必然选择。新媒体思维中,要推进高校形象识别的系统化设计,更新视觉识别语言,满足新时代新需求;建设微信微博账号,抢占现代传播高地;打造优质媒体内容,引导建构正面形象;借助在线互动功能,实现多维深层交流。 展开更多
关键词 公共形象传播 新媒体思维 高校 大学
基于伏安电子舌的枸杞产地快速辨识 预览
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作者 殷廷家 杨正伟 +4 位作者 国婷婷 王志强 孙霞 李彩虹 袁文浩 《食品与机械》 北大核心 2019年第5期116-122,共7页
提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)-线性判别分析(LDA)的枸杞产地电子舌辨识方法。以宁夏、新疆、甘肃、青海4个产地的枸杞为试验材料,采用伏安电子舌采集不同产地枸杞的"指纹图谱"信息,利用集合经验模态分解(EEMD)对电子舌... 提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)-线性判别分析(LDA)的枸杞产地电子舌辨识方法。以宁夏、新疆、甘肃、青海4个产地的枸杞为试验材料,采用伏安电子舌采集不同产地枸杞的"指纹图谱"信息,利用集合经验模态分解(EEMD)对电子舌原始信号进行多尺度分解得到一组本征模态函数(IMF),分别求取其奇异谱熵和Hilbert边际谱作为特征向量。在该基础上,利用LDA建立枸杞产地非线性组合预测模型。试验结果表明,HHT-LDA与分别采用特征点提取(FPE)、主成分分析(PCA)和离散小波变换(DWT)的算法相比,具有更好的分类效果。对未知产地枸杞的总体分类精度和kappa系数分别达到98%和0.973,均表明该模型具有较好的鉴别效果。 展开更多
关键词 枸杞 产地鉴别 伏安电子舌 HILBERT-HUANG变换 线性判别分析
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基于多重信任关系的微博转发行为预测
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作者 王绍卿 李翠平 +1 位作者 王征 陈红 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期270-275,共6页
微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入... 微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入传统的Bayesian Poisson因子分解(Bayesian Poisson factorization,BPF)模型,从而预测转发行为。该模型命名为TrustBPF,可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响。该文进一步把用户之间的信任强度整合到一个框架中。在新浪微博数据集上验证结果表明:在NDCG@3和Precision@3指标上,TrustBPF模型比原始的BPF模型分别提升了90.91%和88.37%。 展开更多
关键词 Poisson因子分解 转发预测 信任关系 社交网络
基于GSM的热量表远端数据采集系统设计 预览
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作者 袁玉英 戴洪雪 +1 位作者 罗永刚 袁慧祥 《仪器仪表与分析监测》 2019年第2期15-19,共5页
为了解决人工抄表耗费大量人力、物力、财力及容易发生漏抄、错抄的问题,提高能源管理与居民生活的自动化程度,实现热量表采集数据的远传功能,本文提出一种基于GSM的热量表远端数据采集系统。介绍系统的总体设计及软硬件设计,重点介绍... 为了解决人工抄表耗费大量人力、物力、财力及容易发生漏抄、错抄的问题,提高能源管理与居民生活的自动化程度,实现热量表采集数据的远传功能,本文提出一种基于GSM的热量表远端数据采集系统。介绍系统的总体设计及软硬件设计,重点介绍了该系统的硬件设计。通过实验发现,该系统可实现热量表远程数据采集和简单的管理。 展开更多
关键词 GSM 热量表 采集
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基于GPRS的煤气表数据采集系统设计 预览
6
作者 袁玉英 杨禾牧 +1 位作者 罗永刚 袁慧祥 《仪器仪表与分析监测》 2019年第1期7-10,共4页
总结了近些年煤气表采集状况,探究基于GPRS技术的煤气表数据采集系统的设计,力求能找到一种高效、准确的方法来完成煤气表的数据采集任务。首先介绍系统的总体设计方案,然后介绍系统的硬件设计和软件设计,重点介绍系统中各模块的硬件设... 总结了近些年煤气表采集状况,探究基于GPRS技术的煤气表数据采集系统的设计,力求能找到一种高效、准确的方法来完成煤气表的数据采集任务。首先介绍系统的总体设计方案,然后介绍系统的硬件设计和软件设计,重点介绍系统中各模块的硬件设计。通过实验发现,该系统能将煤气表采集的数据发送至服务器上,完成煤气表数据的采集任务。 展开更多
关键词 GPRS 煤气表 采集
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含未标定摄像机参数的非完整移动机器人的自适应动力学跟踪控制
7
作者 梁振英 徐玉镜 +1 位作者 董莉莉 李彩虹 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2164-2170,共7页
结合一类非完整移动机器人的运动学模型和链式转换,在质心与几何中心重合的情况下,研究含有未知参量的非完整移动机器人的跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型提出一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;然后在此模型下,将动态反馈、B... 结合一类非完整移动机器人的运动学模型和链式转换,在质心与几何中心重合的情况下,研究含有未知参量的非完整移动机器人的跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型提出一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;然后在此模型下,将动态反馈、Back-stepping技巧与自适应控制相结合,设计一个区别于以往处理方法、含有两个动态反馈的自适应跟踪控制器,从而实现动力学系统的全局渐近轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性和估计参数的有界性;最后,利用Matlab仿真验证所提出的控制器的有效性. 展开更多
关键词 非完整系统 轮式移动机器人 视觉伺服 反步法 自适应控制
基于判别邻域嵌入算法的说话人识别 预览
8
作者 梁春燕 袁文浩 +2 位作者 李艳玲 夏斌 孙文珠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1774-1778,共5页
该文提出一种基于判别邻域嵌入(DNE)算法的说话人识别。判别邻域嵌入算法作为流形学习方法的一种,可以通过构建邻接图获取数据的局部邻域结构信息;同时该算法可以充分利用类间判别信息,具有更强的判别能力。在美国国家标准技术研究院201... 该文提出一种基于判别邻域嵌入(DNE)算法的说话人识别。判别邻域嵌入算法作为流形学习方法的一种,可以通过构建邻接图获取数据的局部邻域结构信息;同时该算法可以充分利用类间判别信息,具有更强的判别能力。在美国国家标准技术研究院2010年说话人识别评测(NISTSRE2010)电话-电话核心测试集上的实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 说话人识别 总变化因子分析 邻域保持嵌入 判别邻域嵌入
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基于全局和角点特征的图像检索 预览
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作者 姜雪 邵宝民 +1 位作者 王振 李秋玲 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第6期29-34,共6页
图像的颜色、纹理和形状等视觉特征是图像信息描述的重要内容,而这些特征是从图像的全局提取还是从局部提取,对图像的可区分性描述是不同的。为了更全面地描述图像信息以提高图像检索精度,从整幅图像中提取HSV直方图特征和LBP特征,然后... 图像的颜色、纹理和形状等视觉特征是图像信息描述的重要内容,而这些特征是从图像的全局提取还是从局部提取,对图像的可区分性描述是不同的。为了更全面地描述图像信息以提高图像检索精度,从整幅图像中提取HSV直方图特征和LBP特征,然后提取图像角点的Hu矩形状特征和基于GLCM的纹理特征,融合这两类特征,选用相对曼哈顿距离进行相似性度量完成图像检索。实验结果表明,该图像检索方法的查准率有了一定的提高。 展开更多
关键词 图像检索 纹理特征 角点 特征向量
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基于 Log-Euclidean 协方差矩阵描述符的医学图像配准 预览
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作者 张莉 李彬 +4 位作者 田联房 张鸣生 王雷 李祥霞 刘霜纯 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2087-2099,共13页
患者随访CT图像之间的配准有助于提高诊断的可靠程度和改善治疗效果,是监测术后康复状况、确定或调整治疗方案等的前提.当前,先进的微分同胚形变配准算法的形变场驱动力仅依靠图像灰度和梯度信息,使得其对复杂形变的配准明显表现出驱动... 患者随访CT图像之间的配准有助于提高诊断的可靠程度和改善治疗效果,是监测术后康复状况、确定或调整治疗方案等的前提.当前,先进的微分同胚形变配准算法的形变场驱动力仅依靠图像灰度和梯度信息,使得其对复杂形变的配准明显表现出驱动力不足、形变程度不高、鲁棒性较弱、配准精度低等问题.针对这些问题,该文提出将对数欧拉协方差矩阵(Log-Euclidean Covariance Matrices,LECM)描述符结合于配准模型的目标函数中构建了一种新配准算法模型,称为LECM Demons模型.该算法首先将图像每一像素的灰度信息、位置信息、一阶和二阶梯度范数信息映射为一个特征空间;然后,对特征空间采用积分图像方法快速计算每一像素的协方差矩阵;接着,通过矩阵的对数映射将协方差矩阵映射为Log-Euclidean空间中的特征描述符简称为LECM描述符,其对大的旋转、缩放、照度等变化具有不变性的特点,能够有效地描述图像的结构特性;最后,将待配准两图像对应的LECM描述符的欧氏距离作为一个新的匹配项添加到Log-Demons配准框架的目标函数,为大而复杂形变的图像配准提供了具有结构信息约束的形变场驱动力,同时确保了新目标能量函数的可微性.此外,为了进一步提高配准的收敛速度和精度,在新配准算法实现中采用了多分辨率优化策略.实验结果表明,LECM Demons算法对复杂形变具有较强的鲁棒性,配准精度与先进的形变配准算法相比平均改善50%以上,同时保持了较高的计算效率. 展开更多
关键词 医学图像配准 Log-Euclidean协方差矩阵 Log-Demons 多分辨率策略 鲁棒性
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科技创新竞赛对提高大学生综合能力的影响 预览
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作者 崔辉 王佳庆 +2 位作者 巩家辰 杨晨 巩秀钢 《视界观》 2019年第11期0234-0234,0236共2页
学科竞赛能促进大学生的实践能力,但对其他方面素质与能力有如何影响,研究方式较少。为此,对在校的研究生进行了调研,调研了研究生中本科阶段参赛前后实践能力、学习方法、思维方式三个方面的变化;并选择一部分没有参赛经历的研究生进... 学科竞赛能促进大学生的实践能力,但对其他方面素质与能力有如何影响,研究方式较少。为此,对在校的研究生进行了调研,调研了研究生中本科阶段参赛前后实践能力、学习方法、思维方式三个方面的变化;并选择一部分没有参赛经历的研究生进行培训、作品设计、参加竞赛,对他们的竞赛前后的实践能力、学习与思维方式的变化进行对比。通过问卷调研,初步得到了竞赛对大学生多方面素质与能力的影响程度。 展开更多
关键词 学科竞赛 学习方法 思维方式
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深度神经网络压缩综述 预览
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作者 李青华 李翠平 +2 位作者 张静 陈红 王绍卿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1-14,共14页
近年来深度神经网络在目标识别、图像分类等领域取得了重大突破,然而训练和测试这些大型深度神经网络存在几点限制:1)训练和测试这些深度神经网络需要进行大量的计算(训练和测试将消耗大量的时间),需要高性能的计算设备(例如GPU)来加快... 近年来深度神经网络在目标识别、图像分类等领域取得了重大突破,然而训练和测试这些大型深度神经网络存在几点限制:1)训练和测试这些深度神经网络需要进行大量的计算(训练和测试将消耗大量的时间),需要高性能的计算设备(例如GPU)来加快训练和测试速度;2)深度神经网络模型通常包含大量的参数,需要大容量的高速内存来存储模型。上述限制阻碍了神经网络等技术的广泛应用(现阶段神经网络的训练和测试通常是在高性能服务器或者集群下面运行,在一些对实时性要求较高的移动设备(如手机)上的应用受到限制)。文中对近年来的压缩神经网络算法进行了综述,系统地介绍了深度神经网络压缩的主要方法,如裁剪方法、稀疏正则化方法、分解方法、共享参数方法、掩码加速方法、离散余弦变换方法,最后对未来深度神经网络压缩的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 模型压缩
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洗洁精残留电子舌快速检测方法 预览
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作者 贺宪权 殷廷家 +2 位作者 国婷婷 史庆瑞 王志强 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期69-74,共6页
采用自行设计的伏安电子舌系统对白猫、雕牌和超能3种品牌洗洁精溶液进行了检测。主成分分析法结果显示电子舌系统可以对样本中是否含有洗洁精以及其品牌进行区分,并且发现各样本主成分得分值点在PCA图上按照浓度梯度呈规律性分布。采... 采用自行设计的伏安电子舌系统对白猫、雕牌和超能3种品牌洗洁精溶液进行了检测。主成分分析法结果显示电子舌系统可以对样本中是否含有洗洁精以及其品牌进行区分,并且发现各样本主成分得分值点在PCA图上按照浓度梯度呈规律性分布。采用偏最小二乘回归分别建立了3种品牌洗洁精溶液浓度定量预测模型。预测模型的数据建模集和验证集的决定系数R2均达到0.9以上,预测精度较高。该研究为洗洁精残留的快速定性和定量分析提供了新的思路。 展开更多
关键词 电子舌 洗洁精残留 主成分分析(PCA) 偏最小二乘回归(PLSR)
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提高GaN基发光二极管光提取效率技术 预览
14
作者 张连俊 刘刚 张萌 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期61-64,共4页
基于氮化物GaN的发光二极管为全彩色发光二极管显示屏和白光光源提供了新机遇。由于全内反射引起的低光提取效率,在分析了现有的提高光提取效率技术的基础上,采用在GaN基和图形化蓝宝石衬底上嵌入气隙光子晶体,减少线程错位,实验结果显... 基于氮化物GaN的发光二极管为全彩色发光二极管显示屏和白光光源提供了新机遇。由于全内反射引起的低光提取效率,在分析了现有的提高光提取效率技术的基础上,采用在GaN基和图形化蓝宝石衬底上嵌入气隙光子晶体,减少线程错位,实验结果显示该方法明显提高了LED光提取效率。 展开更多
关键词 发光二极管 光提取效率 光子晶体 外延侧生长
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基于BP神经网络和多元Taylor级数的混合定位算法
15
作者 杨亚楠 夏斌 +1 位作者 谢楠 袁文浩 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期36-40,共5页
针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造... 针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明:混合定位算法的精度更高,并且减少了网格间距对定位精度的影响。 展开更多
关键词 多元变量泰勒级数展开 定位模型 BP神经网络 定位精度 混合定位
一种基于日期码的快速缺陷检测算法 预览
16
作者 冯玮 方春 孙福振 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1907-1910,共4页
日期码缺陷检测仍然以人工为主。现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率,无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况,提出了一种新的基于迭代配准的post-rotate iterative closest point(PRICP)算法。该算法把... 日期码缺陷检测仍然以人工为主。现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率,无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况,提出了一种新的基于迭代配准的post-rotate iterative closest point(PRICP)算法。该算法把日期码抽象为点特征,通过对模板和特征点进行配准来快速检测日期码的缺陷,引入机器学习进一步提高了该算法的准确性、鲁棒性及缺陷分类能力。该算法已经成功应用于青岛啤酒厂流水线喷码日期的缺陷检测中,现场运行结果显示该算法在鲁棒性和效率方面明显优于其他方法,适用于多个连通域信息码的快速缺陷检测,同时不受条件及背景约束,抗噪声能力强,可直接应用于其他的视觉领域。 展开更多
关键词 特征提取 模板匹配 机器学习 PRICP算法
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基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的融合推荐算法 预览
17
作者 郭蕊 孙福振 +3 位作者 王绍卿 张进 王帅 方春 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第8期176-181,共6页
针对当前大数据背景下推荐系统中所存在推荐效率低下、扩展性差、推荐质量不高等问题,提出一种基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的融合推荐算法(CO-CWMA)。首先,通过Bregman联合聚类挖掘出多样、不同层次的低秩评分子矩阵,组合不同约... 针对当前大数据背景下推荐系统中所存在推荐效率低下、扩展性差、推荐质量不高等问题,提出一种基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的融合推荐算法(CO-CWMA)。首先,通过Bregman联合聚类挖掘出多样、不同层次的低秩评分子矩阵,组合不同约束与距离的聚类结果训练得到子模型,进而在各个模型的子矩阵上并发地进行矩阵分解,最后将各个子模型进行均值融合,提高推荐质量、效率与扩展性。在矩阵分解阶段采用SVD++算法,基于每个子矩阵中的评分分布计算加权策略,给予高频评分较大权值,在梯度下降阶段利用学习率函数控制学习率的更新。实验结果表明,与三种基线算法相比,该算法在均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)上均有明显降低,即推荐质量有较大提升。 展开更多
关键词 联合聚类 矩阵分解 学习率函数 SVD++ 加权策略 均值融合
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蜂窝网络中频谱分配和干扰控制研究 预览
18
作者 付秀花 《科技视界》 2019年第31期67-68,共2页
研究了传统蜂窝网络频率复用技术和小区间干扰控制问题。针对不同的5G网络部署场景,结合干扰控制分析,重点研究了5G网络的频谱管理和频谱共享问题。
关键词 频率复用 频谱分配 频谱共享 小区间干扰
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利用生成噪声提高语音增强方法的泛化能力 预览
19
作者 袁文浩 娄迎曦 +1 位作者 梁春燕 夏斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期791-797,共7页
如何提高对未知噪声类型的泛化能力是有监督语音增强方法中亟待解决的重要问题,通过对大量不同类型噪声进行建模,深度神经网络成为了解决该问题的有效手段.为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的泛化能力,本文基于生成式对抗... 如何提高对未知噪声类型的泛化能力是有监督语音增强方法中亟待解决的重要问题,通过对大量不同类型噪声进行建模,深度神经网络成为了解决该问题的有效手段.为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的泛化能力,本文基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)设计了能够由真实噪声数据生成新的噪声类型的NoiseGAN;通过在训练集中增加生成噪声类型,提高训练集噪声类型的多样性,从而达到提高语音增强模型泛化能力的目的.不同结构的网络下的语音增强实验结果表明,本文提出的NoiseGAN能够生成新的噪声类型,具备提高训练集噪声类型多样性的能力,有效提高了语音增强模型在未知噪声类型下的泛化能力. 展开更多
关键词 语音增强 生成式对抗网络 泛化能力 深度神经网络
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基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法
20
作者 袁文浩 娄迎曦 +1 位作者 夏斌 孙文珠 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期13-18,共6页
为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征... 为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征,然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联,通过结合两种网络的不同特性,在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息.实验结果表明:该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度. 展开更多
关键词 语音增强 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 局部特征
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