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新工科多专业融合培养模式的构建与实践
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作者 章云 李丽娟 +1 位作者 杨文斌 蔡述庭 《高等工程教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第2期50-56,共7页
科学技术向更深处发展,知识的生命周期越来越短,对工程人才'复杂问题解决能力'的需求远远超过对'认知能力'的需求,高等工程教育正面临着来自外部和内部的双重挑战。过去主辅修、二元复合(双学位)、多元复合(大类培养)... 科学技术向更深处发展,知识的生命周期越来越短,对工程人才'复杂问题解决能力'的需求远远超过对'认知能力'的需求,高等工程教育正面临着来自外部和内部的双重挑战。过去主辅修、二元复合(双学位)、多元复合(大类培养)等培养路径,均是期望全面的知识与能力都在同一个体上实现。这是一个有意义的培养路径,但还不能完全适应新时代新工科人才培养的挑战。在此背景下,广东工业大学以探索满足创新产业发展所需的复合型人才的培养新模式为目标,以重构课程体系、强化实践教学、创新培养方式和组织形式为途径,实施多专业融合培养改革及产业学院多主体育人试点,推进工程人才培养模式改革。 展开更多
关键词 多专业融合 培养模式 产业学院
新工科体验式创业人才培养模式的探索 预览
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作者 刁衍斌 罗嘉文 于玺 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2019年第10期120-124,共5页
通过分析国内外的创业人才培养模式针对新工科体验式创业人才培养模式构建提供借鉴,从体验式创业人才培养的课程内容、教学质量、展示平台以及机制制定等方面入手,以广东工业大学为例开展创业教学实践并对其成果进行分析,为完善新工科... 通过分析国内外的创业人才培养模式针对新工科体验式创业人才培养模式构建提供借鉴,从体验式创业人才培养的课程内容、教学质量、展示平台以及机制制定等方面入手,以广东工业大学为例开展创业教学实践并对其成果进行分析,为完善新工科体验式创业人才培养模式提供重要范例。 展开更多
关键词 新工科 体验式创业 人才培养
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混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断算法 预览
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作者 麦桂珍 彭世国 +2 位作者 洪英汉 陈平华 彭昱忠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1688-1692,共5页
从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系;而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此,提出一种采... 从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系;而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此,提出一种采取分治策略的混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断方法。首先将一个n维因果网络分解成n个诱导子网络,分别归入三种基本结构(单度结构、非三角结构和存在三角的结构)中的一种,从理论上分别证明其有效性;其次对每个诱导子网络进行基于加噪声模型算法与条件独立性检测相结合的方向推断;最后把所有子网络合并起来构建成完整的因果关系网络。实验表明,该方法比传统的因果关系推断方法更加有效。 展开更多
关键词 因果网络 加噪声模型 马尔可夫等价类
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基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别 预览
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作者 利齐律 程良伦 黄国恒 《工业控制计算机》 2019年第5期95-96,共2页
在车辆颜色识别的过程中,车辆图像中主要颜色区域的准确分割、排除非颜色干扰区域始终是个问题。因此提出一种基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别算法,针对车辆颜色区域分割不准确问题进行一定程度的改善,去除车辆颜色干扰区域并... 在车辆颜色识别的过程中,车辆图像中主要颜色区域的准确分割、排除非颜色干扰区域始终是个问题。因此提出一种基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别算法,针对车辆颜色区域分割不准确问题进行一定程度的改善,去除车辆颜色干扰区域并使用自适应k近邻算法(KNN)进行颜色分类。实验结果表明,该方法能有效分割车辆主要颜色区域,并且能达到比较好的分类识别效果。 展开更多
关键词 车辆颜色识别 显著性区域检测 自适应k近邻算法 抗干扰
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Halton序列并行加速与优化 预览
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作者 傅应龙 程良伦 王卓薇 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1305-1310,共6页
Halton序列内部算法相关性复杂,生成大数量级的Halton序列耗时巨大,不利于实时性研究。针对该状况,提出在“天河二号”超算平台下的Halton序列并行加速方案,利用OpenMP实现多线程并行,在此基础上优化Halton序列生成过程,减少空间存储度... Halton序列内部算法相关性复杂,生成大数量级的Halton序列耗时巨大,不利于实时性研究。针对该状况,提出在“天河二号”超算平台下的Halton序列并行加速方案,利用OpenMP实现多线程并行,在此基础上优化Halton序列生成过程,减少空间存储度以及并行通讯开销,提高生成速率。实验结果表明,通过“天河二号”超算平台上多线程并行加速,加速倍数可达22.2842倍。 展开更多
关键词 天河二号 Halton序列 并行化 多线程 OPENMP
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基于K-means和SVM的蓝牙室内定位算法 预览
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作者 徐超蓝 高军礼 +1 位作者 张小花 宋海涛 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第2期133-135,13共4页
为了克服指纹定位过程中,由于信号不稳定所造成的定位精确不高,指纹漂移等问题,利用卡尔曼滤波对采集的蓝牙接收信号强度(RSS)数据进行预处理,并通过K-means算法对数据进行初始聚类;计算待测数据与各聚类中心的距离,将与待测数据临近的... 为了克服指纹定位过程中,由于信号不稳定所造成的定位精确不高,指纹漂移等问题,利用卡尔曼滤波对采集的蓝牙接收信号强度(RSS)数据进行预处理,并通过K-means算法对数据进行初始聚类;计算待测数据与各聚类中心的距离,将与待测数据临近的类簇数据进行融合。针对融合形成的新数据子集,训练出对应的支持向量机(SVM)模型,并完成待测数据的分类。经过测试,结果表明:算法的定位精度稳定在1. 5m以内,达到预期目标。 展开更多
关键词 室内定位 蓝牙 位置指纹 卡尔曼滤波 K-MEANS算法 支持向量机
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基于超效率DEA效益评估的水火电力系统优化调度方式研究 预览
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作者 刘文静 付仙兰 +1 位作者 吴杰康 沈娜 《水力发电》 北大核心 2019年第2期98-100,105共4页
粒子群优化算法在求解含有多维约束的多目标优化问题时,存在易陷入局部最优解或者全局收敛不唯一,从而造成优化结果的多样性。针对该问题,提出运用数据包络分析算法对采用改进粒子群求解的水火电多目标问题的优化结果进行效益评估,选取... 粒子群优化算法在求解含有多维约束的多目标优化问题时,存在易陷入局部最优解或者全局收敛不唯一,从而造成优化结果的多样性。针对该问题,提出运用数据包络分析算法对采用改进粒子群求解的水火电多目标问题的优化结果进行效益评估,选取有效的决策单元,同时将多个有效单元进行排序,为决策者提供利用优化目标和超效率DEA值双重准则来选取决策方案。实例仿真证明该方法可有效减少多个目标追求下的决策盲目性,为决策者提供了决策选择。 展开更多
关键词 水火优化调度 数据包络分析 效益评估
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基于GA优化BP神经网络的焊接熔池照度建模
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作者 关子奇 朱玉龙 +2 位作者 刘晓光 刘丹 常云龙 《热加工工艺》 北大核心 2019年第7期216-220,223共6页
在焊接工艺的研究过程中,对熔池的成型形态和熔池内部液态金属的瞬时运动状态进行分析是很有必要的,因此需要对抓拍焊接熔池的工业相机选择合适的视场。建立了3-5-1结构的BP神经网络的焊接熔池照度模型。以MAG焊接工艺参数保护气流量、... 在焊接工艺的研究过程中,对熔池的成型形态和熔池内部液态金属的瞬时运动状态进行分析是很有必要的,因此需要对抓拍焊接熔池的工业相机选择合适的视场。建立了3-5-1结构的BP神经网络的焊接熔池照度模型。以MAG焊接工艺参数保护气流量、焊接电流和接收弧光点到焊接电弧的距离作为网络输入,接收弧光点的光照强度作为网络的输出,优化后的GA+BP神经网络模型能够对焊接熔池照度进行准确的预测。 展开更多
关键词 焊接熔池 遗传算法 BP神经网络 照度 优化预测
基于体验式学习理论的高校学生党员教育形式探索——以广东工业大学党员教育实践为例 预览
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作者 刁衍斌 于玺 《社会工作与管理》 2019年第2期96-100,共5页
高校学生党员的培养是推动社会人才建设和国家政治建设的重要根基。传统的教育培养方式存在组织生活频率低、教学内容单一、教学形式枯燥、学生缺乏主动性和积极性等问题。以体验式的学习方式为路径,通过学生党员体验式学习圈的实践探索... 高校学生党员的培养是推动社会人才建设和国家政治建设的重要根基。传统的教育培养方式存在组织生活频率低、教学内容单一、教学形式枯燥、学生缺乏主动性和积极性等问题。以体验式的学习方式为路径,通过学生党员体验式学习圈的实践探索,以丰富实践学习、加强党员交流、突出思想教育,并从实践要点、实施保障、发展方向等路径进行反思,增强学生党员教育的实效性。 展开更多
关键词 体验式学习 党员 教育启示
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基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法 预览
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作者 黄思猛 程良伦 王涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期91-95,共5页
制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少查询过程中冗余的检测和... 制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少查询过程中冗余的检测和计算,并利用双数组trie树充分压缩存储空间,从而提高了复杂事件处理的效率。仿真实验表明,提出的方案相比传统的单模式复杂事件检测,具有较小的空间和时间消耗。 展开更多
关键词 制造物联网 复杂事件处理 多模式匹配 自动机模型 双数组trie树
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基于一维卷积神经网络的多特征社交网络流行度预测研究 预览
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作者 林锦发 程良伦 应稼田 《现代计算机》 2019年第7期3-9,15共8页
传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DCNN)的多特征社交网络流行度预测方法。该方法考虑所有元数据特征,并提出先验特征构造对其进行预处理。因... 传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DCNN)的多特征社交网络流行度预测方法。该方法考虑所有元数据特征,并提出先验特征构造对其进行预处理。因元数据固有的一维特性,提出使用One-DCNN进行深度特征提取,最后使用LightGBM对其进行回归与预测。实验证明,One-DCNN能有效地提取出特征,且所提出的方法效果较传统方法和其他回归方法有较大的提升。 展开更多
关键词 社交网络 流行度预测 先验特征 一维卷积神经网络(One-DCNN)
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基于事务映射区间求交的高效频繁模式挖掘算法 预览
12
作者 吴磊 程良伦 王涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1031-1035,1050共6页
关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题。大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区... 关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题。大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法(interval interaction and transaction mapping,IITM)。只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长。该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集、FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题。在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁模式 事务映射 区间求交
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云计算中基于群体智能算法的大数据聚类挖掘 预览
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作者 唐新宇 张新政 赵月爱 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第4期128-133,167共7页
为了提高数据挖掘的精度和效率,提出了一种基于群体智能算法的大数据聚类挖掘算法。首先对聚类算法中的模糊C-均值聚类算法进行分析,然后将亚启发式群体智能优化技术中的混合蛙跳算法与模糊C-均值聚类相结合,以便在调整的参数少的条件... 为了提高数据挖掘的精度和效率,提出了一种基于群体智能算法的大数据聚类挖掘算法。首先对聚类算法中的模糊C-均值聚类算法进行分析,然后将亚启发式群体智能优化技术中的混合蛙跳算法与模糊C-均值聚类相结合,以便在调整的参数少的条件下优化全局搜索能力。仿真实验结果显示:相比其他聚类挖掘算法,提出的算法能解决局部陷阱问题,具有较好的聚类效果、准确率和收敛速度,同时算法的稳定性较高。 展开更多
关键词 群体智能 大数据 聚类算法 混合蛙跳 模糊聚类
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增强现实应用中的三维场景模型优化处理技术研究 预览
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作者 刘晓 郭建龙 +1 位作者 郝腾飞 冯伟夏 《现代电子技术》 北大核心 2019年第9期180-182,共3页
针对增强现实应用中的复杂三维场景实时渲染问题,提出一种结合GPU加速的连续多细节层次(Levels of Detail,LOD)模型优化方法,以便提供更加流畅的用户感官体验。该方法采用并行局部处理架构,每个网格区域的生成均不依赖于已存在的其他网... 针对增强现实应用中的复杂三维场景实时渲染问题,提出一种结合GPU加速的连续多细节层次(Levels of Detail,LOD)模型优化方法,以便提供更加流畅的用户感官体验。该方法采用并行局部处理架构,每个网格区域的生成均不依赖于已存在的其他网格,因此三维场景生成不使用任何层次结构,十分适合基于GPU的LOD处理,并且具有高度可扩展性。测试结果表明,相比其他模型优化方法,所提优化方法在流畅度方面表现出更好的性能,有效增加了场景模型的实时性。 展开更多
关键词 增强现实 三维场景 GPU LOD 实时渲染 FPS
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基于XGBoost的用户定位与商铺推荐 预览
15
作者 杜成喜 郭瑞祥 +2 位作者 左彬靖 肖明 王杰 《无线互联科技》 2019年第1期107-109,共3页
随着互联网的高速发展,期间衍生出了一系列改变人们生活的技术产物。互联网移动支付的迅速普及,我们享受到越来越多的生活便利。其中推荐系统最具代表性,它的出现使得人们不再像过去那样通过搜索引擎从海量的数据中查找自己所需要的信息... 随着互联网的高速发展,期间衍生出了一系列改变人们生活的技术产物。互联网移动支付的迅速普及,我们享受到越来越多的生活便利。其中推荐系统最具代表性,它的出现使得人们不再像过去那样通过搜索引擎从海量的数据中查找自己所需要的信息,而是根据推荐系统主动提供的物品信息进行选择。这一局面的改变,得益于人们不断地在推荐算法上进行研究而取得的成果。在真实生活中,当用户在商场环境中打开手机的时候,存在定位信号不准、环境信息不全、店铺信息缺失、不同店铺空间距离太近等挑战,因此,如何精确地判断用户所在商铺是一个难题,这也是这一方面推荐系统的难题之一。文章研究了基于XGBoost的用户定位与商铺推荐。 展开更多
关键词 商铺推荐 用户定位 分布式
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基于多特征模型融合的社交评论分析 预览
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作者 郭瑞祥 左彬靖 +2 位作者 杜成喜 肖明 王杰 《无线互联科技》 2019年第1期68-70,共3页
随着社交网络的日益庞大,各类评论信息产生的渠道和数量也飞速增长,通过人工阅读所有评论来了解口碑情况变得日益困难,所以构建一个精准的口碑评论分值预测模型对商家和用户来说都显得日益重要。文章旨在对真实口碑评论数据进行分析挖... 随着社交网络的日益庞大,各类评论信息产生的渠道和数量也飞速增长,通过人工阅读所有评论来了解口碑情况变得日益困难,所以构建一个精准的口碑评论分值预测模型对商家和用户来说都显得日益重要。文章旨在对真实口碑评论数据进行分析挖掘和多维度特征提取,并构建一个基于多特征的加权融合模型对口碑评论的评分值进行预测。通过实验证明,在当前数据基础上,该模型可以有效地对口碑评论进行预测,相比传统方法,效果更好。 展开更多
关键词 口碑评论 特征提取 机器学习
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基于小波暂态能量的自适应故障选线新方法 预览
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作者 吴高华 熊列彬 王志洋 《测控技术》 2019年第3期56-60,75共6页
针对当前小电流接地系统在相电压过零时发生故障选线准确率不高的问题,分析了小电流接地系统发生单相接地故障后零序电流的频率特征。提出了一种基于小波暂态能量的故障初始角自适应故障选线新方法,该方法利用快速傅里叶变换获取电压相... 针对当前小电流接地系统在相电压过零时发生故障选线准确率不高的问题,分析了小电流接地系统发生单相接地故障后零序电流的频率特征。提出了一种基于小波暂态能量的故障初始角自适应故障选线新方法,该方法利用快速傅里叶变换获取电压相位估算故障初始角,并根据能量最大值原理进行故障选线。通过理论分析,数字仿真实验,证明了所提出的方法基本不受过渡电阻、故障初始角、电弧故障和故障距离的影响,能够准确快速地选出故障线路。 展开更多
关键词 配电自动化 电磁暂态分析 小波变换 故障选线 电弧接地故障
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基于X86平台的EtherCAT主站设计 预览
18
作者 蒋杰 高军礼 +1 位作者 徐超蓝 张小花 《机床与液压》 北大核心 2019年第7期89-93,共5页
工业以太网现场总线EtherCAT具有高速高效率、同步性能好等优点,被广泛应用于运动控制领域。基于X86平台提出一种EtherCAT主站的设计方案、设计流程与实现流程,并构建了由EtherCAT主站、伺服控制器和伺服电机组成的控制网络。详细探讨... 工业以太网现场总线EtherCAT具有高速高效率、同步性能好等优点,被广泛应用于运动控制领域。基于X86平台提出一种EtherCAT主站的设计方案、设计流程与实现流程,并构建了由EtherCAT主站、伺服控制器和伺服电机组成的控制网络。详细探讨了主站内核改造、主站对从站XML文件的解析流程,以及用于EtherCAT主、从精确实时同步分布时钟机制。实验结果证明:所研发的主站实时性稳定可靠,多轴同步误差在纳秒级别,达到了工业应用领域中对EtherCAT主站性能的要求。 展开更多
关键词 工业以太网 现场总线EtherCAT 时钟同步 实时性
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基于自组织网络的智能电网配电方案设计 预览
19
作者 冯伟夏 孟安波 何双伯 《现代电子技术》 北大核心 2019年第9期158-162,共5页
为了在不需要电网集中控制的前提下,实现自主式点对点电力传输,提出一种基于自组织网络的智能电网配电技术。利用网络信号强度的光学非线性,设计一个光电混合双稳态电路,同时,在每个网络节点处使用一个简单的局部自适应传输权重,以支持... 为了在不需要电网集中控制的前提下,实现自主式点对点电力传输,提出一种基于自组织网络的智能电网配电技术。利用网络信号强度的光学非线性,设计一个光电混合双稳态电路,同时,在每个网络节点处使用一个简单的局部自适应传输权重,以支持网络的自组织功能。实验结果表明,所提出的智能电网模型可以在电力分配系统中进行用电均衡调整。另外,自组织网络节点与太阳能光伏设备和电能存储设备等个体供电设施相关联,实现了电力潮流的自主式控制。 展开更多
关键词 自组织网络 光学非线性 智能电网 双稳态电路 电力传输 电力分配
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基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法 预览
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作者 林志坚 鲁迪 +3 位作者 林锐涛 王星华 许韩斌 彭显刚 《智慧电力》 北大核心 2019年第3期46-53,共8页
随着售电侧市场的逐步开放,集中式的供售电模式被打破,为获取更精确的区域短期负荷预测值,提出一种基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法。首先利用传统的k-means聚类算法对历史电力负荷数据进行负荷模式的提取,获... 随着售电侧市场的逐步开放,集中式的供售电模式被打破,为获取更精确的区域短期负荷预测值,提出一种基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法。首先利用传统的k-means聚类算法对历史电力负荷数据进行负荷模式的提取,获取相同用电行为的用户负荷曲线。然后采用变分位鲁棒极限学习机对不同类负荷曲线分别建立预测模型,最后叠加单个的预测值形成最终的预测结果。通过设定不同的分位值来模拟不同的预测场景,以此得到所有可能性的预测值,即实现变分位-多场景的VQR-ORELM灵活预测。为验证所提方法的有效性,采用2个实际案例进行仿真分析。结果表明,相对于支持向量机、BP神经网络、极限学习机模型、鲁棒极限学习机模型,所提模型在聚类前后预测精度始终最高,进一步验证了所提方法的优越性和灵活性。通过k-means聚类后,所有模型预测性能都有较大提高。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 变分位鲁棒极限学习机 短期负荷预测
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