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考虑节点交通特性的VANET分簇广播协议被引量：2: 1; 作者周连科左德承 +1 位作者崔刚刘宏伟《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期468-476,共9页; 结合车用自组织网络（VANET）的道路交通特点，针对车辆节点的交通行为特性，提出了一种适合VANET道路交通场景的基于综合加权的分簇广播协议。该协议在簇建立和维护过程中都充分考虑了交通规则和结点运动规律对网络的影响，力求以较小... 展开更多; 关键词移动自组网(MANET) 车用自组织网络(VANET) 广播协议分簇交通特性; 在线阅读下载PDF 职称材料

适用于水下目标识别的快速降维卷积模型被引量：8: 2; 作者王念滨何鸣 +2 位作者王红滨周连科商晓宇《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1327-1333,共7页; 针对传统卷积神经网络在相对较小的数据集上训练容易过拟合的问题,本文提出一个适用于水下目标识别的快速降维卷积网络模型(FRD-CMA)。该模型基于卷积核与特征图对应关系描述模型在数据集上的注意力,并以此进行快速降维,从而降低模型在... 展开更多; 关键词水下目标识别注意力模型快速降维卷积神经网络预处理矢量化水听器; 在线阅读下载PDF 职称材料

交通密度自适应的VANET广播协议: 3; 作者周连科崔刚 +1 位作者刘宏伟左德承《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期355-362,共8页; 为了实现车用自组织网络（VANET）在交通流实时变化的场景下对安全信息的快速、有效广播，提出了一种能够适应交通流密度变化的VANET广播协议——交通密度自适应广播协议（TDABP）。该协议针对VANET环境的特点，采用了基于节点覆盖信息... 展开更多; 关键词移动自组网车用自组织网络(VANET) 广播协议节点覆盖交通流密度; 在线阅读下载PDF 职称材料

关系数据库关键字查询结果排序方法被引量：3: 4; 作者王瑛琦周连科王念滨《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1937-1942,1963,共7页; 为了提高传统排序方法的排序准确率及效率,本文提出一种列表级的并行学习排序方法,用于关系数据库关键字查询结果的排序。采用一种列表级学习排序算法并在此基础上引入并行框架,使训练过程能够在多个节点上并行执行,有效地减少训练时间... 展开更多; 关键词关系数据库关键字查询学习排序并行算法排序模型特征关联图排序函数弱排序器; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向水下多源数据特征级融合方法被引量：3: 5; 作者宋奎勇周连科王红滨《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第3期331-338,共8页; 海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果。为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合。首先,... 展开更多; 关键词水下多源数据特征级融合去噪自编码降维方法数据层叠方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于查询意图的数据空间预取方法: 6; 作者祝官文周连科 +1 位作者王念滨刘丹《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期236-241,共6页; 为在查询前预取用户可能访问的数据,提出了一种利用查询日志的数据空间预取方法。该方法从查询日志中提取意图特征,并采用聚类技术对其进行聚类,识别用户查询意图,并基于该意图预取查询结果。实验结果表明:该方法在预取准确率和查询效... 展开更多; 关键词数据空间预取查询意图聚类查询日志查询结果预取准确率查询效率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑节点交通特性的VANET分簇广播协议被引量：2: 1; 作者周连科左德承崔刚刘宏伟; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期468-476,共9页; 基金 863计划（2008AA01A204）资助项目.; 文摘结合车用自组织网络（VANET）的道路交通特点，针对车辆节点的交通行为特性，提出了一种适合VANET道路交通场景的基于综合加权的分簇广播协议。该协议在簇建立和维护过程中都充分考虑了交通规则和结点运动规律对网络的影响，力求以较小的控制开销形成稳定的分簇网络。并根据交通流理论中车头间距与速度关系模型设计了符合实际的节点移动模型以进行仿真实验。实验结果表明，采用该协议形成的分簇网络结构简单、稳定，控制开销小，同时能够保证广播的可靠性，并有效降低了网络负载，适合多种交通场景下的VANET高效广播。; 关键词移动自组网(MANET) 车用自组织网络(VANET) 广播协议分簇交通特性; Keywords mobile ad hoe network （MANET）, vehicular ad hoe networks （VANET）, broadcast protocol,clustering, traffic characteristics; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名适用于水下目标识别的快速降维卷积模型被引量：8: 2; 作者王念滨何鸣王红滨周连科商晓宇; 机构哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江科技大学计算机与信息工程学院北京电子工程总院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1327-1333,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61772152,61502037) 基础科研项目(JCKY2017604C010,JCKY2016206B001,JCKY2014206C002) 技术基础项目(JSQB2017206C002); 文摘针对传统卷积神经网络在相对较小的数据集上训练容易过拟合的问题,本文提出一个适用于水下目标识别的快速降维卷积网络模型(FRD-CMA)。该模型基于卷积核与特征图对应关系描述模型在数据集上的注意力,并以此进行快速降维,从而降低模型在小数据集上应用时存在的过拟合风险。FRD-CMA模型支持水下目标辐射噪声的端到端处理,通过提取辐射噪声的声音特征并依照水听器的时序关系进行矢量化处理,可以保持模型源输入特征不被破坏。试验结果表明:相较于之前的水下目标识别任务,FRD-CMA模型识别率提高5%,且模型训练时间缩短30%。; 关键词水下目标识别注意力模型快速降维卷积神经网络预处理矢量化水听器; Keywords underwater target recognition attention model reduced dimension convolutional neural network preprocess vectorized hydrophone; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通密度自适应的VANET广播协议: 3; 作者周连科崔刚刘宏伟左德承; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期355-362,共8页; 基金 863计划（2008AA01A204）资助项目.; 文摘为了实现车用自组织网络（VANET）在交通流实时变化的场景下对安全信息的快速、有效广播，提出了一种能够适应交通流密度变化的VANET广播协议——交通密度自适应广播协议（TDABP）。该协议针对VANET环境的特点，采用了基于节点覆盖信息的分布式广播策略，采取按需交换邻节点覆盖信息的方式来选择转发节点，有效地降低了更新邻节点信息的通信开销、减小了广播风暴的影响，使广播通信不受节点密度的影响，能够适应道路交通中交通流不断变化的VANET广播场景。理论分析和仿真实验结果表明，该VANET广播协议能够满足VANET广播的可靠性和实时性要求，能够适应交通流引起的节点密度变化，具有良好的可扩展性和较高的广播效率。; 关键词移动自组网车用自组织网络(VANET) 广播协议节点覆盖交通流密度; Keywords ad hoc network, vehicular ad hoc network （VANET）, broadcast protocol, node coverage, traffic flow density; 分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关系数据库关键字查询结果排序方法被引量：3: 4; 作者王瑛琦周连科王念滨; 机构哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1937-1942,1963,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61272185 61502037) +4 种基金 F201340) 基础科研项目(JCKY2016206B001 JCKY2014206C002); 文摘为了提高传统排序方法的排序准确率及效率,本文提出一种列表级的并行学习排序方法,用于关系数据库关键字查询结果的排序。采用一种列表级学习排序算法并在此基础上引入并行框架,使训练过程能够在多个节点上并行执行,有效地减少训练时间;并且提出一种基于贪婪搜索算法和排序性能的弱排序器分层构建策略,提高排序模型的训练效率和有效性;分别在公开数据集IMDB和Wikipedia上进行实验。实验结果表明:与传统的排序算法相比,本文方法具有较高的训练效率及排序准确率。; 关键词关系数据库关键字查询学习排序并行算法排序模型特征关联图排序函数弱排序器; Keywords ralational database keyword query learning to rank parallel algorithm ranking model feature rela- tionship graph ranking function weak ranker; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向水下多源数据特征级融合方法被引量：3: 5; 作者宋奎勇周连科王红滨; 机构哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院呼伦贝尔职业技术学院信息工程系; 出处《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第3期331-338,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61772152) 国家重点研发计划基金资助项目(2018YFC0806800) +3 种基金黑龙江省博士后基金会基金资助项目(LBH-Z19015)。; 文摘海洋环境复杂多变,单一水下传感器目标识别精度不能满足系统性能要求,并且水下数据噪声大、维度高,直接进行数据融合并不能得到较好的结果。为此,针对多场景水下多源试验数据,使用去噪自编码和多种降维方法进行多角度特征级融合。首先,使用去噪自编码器去除噪声、降低数据维度并且抽取出深层特征;然后,对深层特征使用数据层叠方法进行多源数据融合。融合方法包括主成分分析、独立分量分析和等度量映射。不同场景下对比试验表明该方法取得较好的分类结果,其中主成分分析取得较高目标识别率。; 关键词水下多源数据特征级融合去噪自编码降维方法数据层叠方法; Keywords underwater multisource data feature-level fusion denoising autoencoder dimensionality reduction method data stacking method; 分类号 TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于查询意图的数据空间预取方法: 6; 作者祝官文周连科王念滨刘丹; 机构哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期236-241,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61272185) 黑龙江省自然科学基金资助项目(F201238 +3 种基金 F020510) HEUCF100608 HEUCF100613); 文摘为在查询前预取用户可能访问的数据,提出了一种利用查询日志的数据空间预取方法。该方法从查询日志中提取意图特征,并采用聚类技术对其进行聚类,识别用户查询意图,并基于该意图预取查询结果。实验结果表明:该方法在预取准确率和查询效率方面均显著优于已有方法。; 关键词数据空间预取查询意图聚类查询日志查询结果预取准确率查询效率; Keywords dataspace prefetching query intent clustering query logs query answer prefetch accuracy query efficiency; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑节点交通特性的VANET分簇广播协议	周连科左德承崔刚刘宏伟	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	适用于水下目标识别的快速降维卷积模型	王念滨何鸣王红滨周连科商晓宇	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	交通密度自适应的VANET广播协议	周连科崔刚刘宏伟左德承	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	关系数据库关键字查询结果排序方法	王瑛琦周连科王念滨	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向水下多源数据特征级融合方法	宋奎勇周连科王红滨	《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于查询意图的数据空间预取方法	祝官文周连科王念滨刘丹	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料