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基于深度学习的软件漏洞挖掘方法 被引量:1
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作者 徐圣林 《无线互联科技》 2024年第20期95-97,112,共4页
针对软件漏洞挖掘领域的问题,文章探讨了一种基于深度学习的漏洞检测方法。首先,分析了目前常用的漏洞挖掘方法;其次,研究设计了软件漏洞检查的总体框架;再次,采用Word2Vec技术将代码转换为词向量序列,对循环神经网络(RNN)模型进行了训... 针对软件漏洞挖掘领域的问题,文章探讨了一种基于深度学习的漏洞检测方法。首先,分析了目前常用的漏洞挖掘方法;其次,研究设计了软件漏洞检查的总体框架;再次,采用Word2Vec技术将代码转换为词向量序列,对循环神经网络(RNN)模型进行了训练,从而实现对软件漏洞的自动检测;最后,在TensorFlow框架下构建了检测模型,并利用NVD数据集进行了实验验证。实验结果表明,所提方法在准确率、精确率、召回率和F1-score等指标上表现出良好效果。 展开更多
关键词 深度学习 循环神经网络 词向量 软件漏洞
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基于神经网络的环境声音分类方法研究
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作者 徐圣林 《电声技术》 2024年第10期54-56,共3页
研究一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的环境声音分类方法。首先,分析CNN-GRU模型的基本结构;其次,探讨模型进行环境声音分类的数学原理;最后,采用ESC-50数据集... 研究一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的环境声音分类方法。首先,分析CNN-GRU模型的基本结构;其次,探讨模型进行环境声音分类的数学原理;最后,采用ESC-50数据集在MATLAB平台上对所提方法进行测试。实验结果表明,CNN-GRU模型的准确率、精确率、召回率及F1值分别达到了0.92、0.91、0.89及0.90,验证了该模型在处理环境声音分类任务中的有效性和健壮性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 门控循环单元(GRU) 声音分类
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基于大数据的无线网络优化模式设计
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作者 徐圣林 《中国高新科技》 2024年第22期7-8,14,共3页
针对当前无线网络优化面临的负载均衡、信号干扰、覆盖不全及切换性能等挑战,文章深入研究与探讨大数据技术与K-means算法,并改进K-means算法以深度挖掘无线网络中的有效信息,助力网络优化工作。通过实验验证了该模式在识别无线网络弱... 针对当前无线网络优化面临的负载均衡、信号干扰、覆盖不全及切换性能等挑战,文章深入研究与探讨大数据技术与K-means算法,并改进K-means算法以深度挖掘无线网络中的有效信息,助力网络优化工作。通过实验验证了该模式在识别无线网络弱覆盖与无覆盖区域上表现出色,显著提高了无线网络优化的准确度与效率,以期为无线网络优化提供新的思路与有益参考。 展开更多
关键词 大数据 无线网络 优化模式
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基于HF RFID图书定位服务的设计与思考——以中国药科大学图书馆为例
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作者 徐圣林 《中国高新科技》 2024年第18期69-72,共4页
随着智慧图书馆建设的深入,智能书架、点检车、盘点机器人等设备的引入,为读者提供动态、“实时”的图书定位服务成为可能。经数年的努力,学校图书馆基本实现了为读者提供“实时”的图书定位服务。随着机器人系统的引入,“实时”图书定... 随着智慧图书馆建设的深入,智能书架、点检车、盘点机器人等设备的引入,为读者提供动态、“实时”的图书定位服务成为可能。经数年的努力,学校图书馆基本实现了为读者提供“实时”的图书定位服务。随着机器人系统的引入,“实时”图书定位服务最终从根本上解决了读者找书难的问题,极大地方便了读者,具有一定的推广意义。 展开更多
关键词 RIFD 智慧图书馆 图书定位服务
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作物表型信息获取机器人底盘设计与试验
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作者 徐圣林 朱立成 +3 位作者 毛文华 王东伟 赵博 周利明 《农机化研究》 北大核心 2024年第11期79-85,共7页
为解决作物表型信息获取机器人底盘田间运行灵活性和稳定性能不佳的问题,针对小麦的种植模式和农艺要求,设计了一种作物表型信息获取机器人底盘。对底盘的整体结构、工作原理进行阐述,对关键部件进行了设计,并建立三维模型。利用ANSYS... 为解决作物表型信息获取机器人底盘田间运行灵活性和稳定性能不佳的问题,针对小麦的种植模式和农艺要求,设计了一种作物表型信息获取机器人底盘。对底盘的整体结构、工作原理进行阐述,对关键部件进行了设计,并建立三维模型。利用ANSYS软件对车架进行静力学仿真,结果表明:底盘车架强度和刚度满足方案设计要求。对车架模态分析,结果表明:车架的固有频率与路面的激励频率不会发生重合,避免共振的产生。进行整机试制,并开展田间试验。田间性能试验结果表明:底盘的作业速度为3.6km/h,最小转弯半径为1.9m,直线行驶偏移率为1.98%,横向侧翻角伪30.15°,具有良好的转向灵活和稳定性能,能够满足作物表征信息获取的稳定高效工作要求。 展开更多
关键词 表型获取 机器人 底盘 仿真 作物
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