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软件学院“计算机基础”实验教学改革探索 被引量：4
1
作者 赵江声 廖明宏 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2009年第6期42-43,共2页
作为软件学院一年级必修的基础课程，计算机基础课程是软件学院所谓“四年不间断实践”的重要一环。本文通过对该课程现状、软件学院教学定位以及实验教学实践改革的分析，着重阐述了该课程改革探索的思路、方法。
关键词 计算机基础 软件学院 实验教学改革
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核磁共振谱仪软件系统的设计与可靠性分析
2
作者 陈源恩 陈志伟 曾文华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期793-797,共5页
核磁共振谱仪软件系统中应用了模块化设计方法,详细讨论了软件系统的容错设计及整体容错模型,并采用多线程的方式对软件进行了实现.在测试期间对核磁共振谱仪软件系统进行可靠性分析,结果表明,软件系统可靠性符合设计要求.
关键词 核磁共振 软件容错 可靠性 模块化
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云数据库研究 被引量：117
3
作者 林子雨 赖永炫 +2 位作者 林琛 谢怡 邹权 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1148-1166,共19页
随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据... 随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向. 展开更多
关键词 云计算 云数据库 键值存储 事务一致性
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现代智能视频监控研究综述 被引量：71
4
作者 吴群 王田 +3 位作者 王汉武 赖永炫 钟必能 陈永红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期1601-1606,共6页
随着视频处理技术和网络技术的发展,视频监控应用逐渐渗透到了人们日常活动中的方方面面,给生产和生活带来了诸多便利,监控的有效性和安全性是现代智能监控所追求和研究的主要问题。为了展示该领域的最新成果及预测发展方向,回顾了现代... 随着视频处理技术和网络技术的发展,视频监控应用逐渐渗透到了人们日常活动中的方方面面,给生产和生活带来了诸多便利,监控的有效性和安全性是现代智能监控所追求和研究的主要问题。为了展示该领域的最新成果及预测发展方向,回顾了现代智能视频监控的发展历程和趋势,通过对目前存在的主流视频监控方法的分类及对比,揭示了传统的固定式视频监控存在主观性大、有视觉盲区、安全性差、人力成本高等问题;重点介绍了移动式视频监控的主要思想和特点,总结了该研究方向最新的研究成果,探讨了目前存在的问题和研究的主要方向,并对现代智能视频监控的未来作出展望,得出了移动式视频监控必将是下一代视频监控系统的要求和发展方向之一的结论。 展开更多
关键词 视频监控 移动式监控 智能监控 监控安全
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关系数据库中的关键词查询结果动态优化 被引量：18
5
作者 林子雨 邹权 +1 位作者 赖永炫 林琛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期528-546,共19页
关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算... 关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算最小Steiner树.但是,已有的方法无法根据不断变化的用户查询兴趣而动态优化查询结果.提出采用蚁群优化算法解决数据库中的关键词查询问题,并提出了基于概念漂移理论的用户查询兴趣突变探查方法,可以及时发现用户兴趣的突变.在此基础上,提出了基于概念漂移理论和蚁群优化算法的查询结果动态优化算法ACOKS*,可以根据突变的用户兴趣,动态地优化查询结果,使其更加符合用户查询预期.在原型系统上得到的大量实验结果表明,该方法具有很好的可扩展性,并且可以比已有的方法取得更好的性能. 展开更多
关键词 关键词查询 关系数据库 数据图 蚁群优化 STEINER树
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基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位改进 被引量：39
6
作者 陈星舟 廖明宏 林建华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1736-1738,共3页
针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求,提出了一种DV-Hop改进算法,利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表... 针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求,提出了一种DV-Hop改进算法,利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表明,改进的算法可以使DV-Hop的平均定位误差下降30%,并有效降低了成本。 展开更多
关键词 无线传感器网络 粒子群优化 DV-HOP算法 锚节点
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求解大规模0-1背包问题的主动进化遗传算法 被引量：21
7
作者 史亮 董槐林 +1 位作者 王备战 龙飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第13期31-33,共3页
针对遗传算法求解大规模0-1背包问题中存在的不足,将定向变异机制引入到遗传算法中,提出了基于主动进化遗传算法的0-1背包问题求解算法。该算法利用概率编码方案对种子个体进行编码,每代种群中的个体通过对该代种子个体进行测度而产生,... 针对遗传算法求解大规模0-1背包问题中存在的不足,将定向变异机制引入到遗传算法中,提出了基于主动进化遗传算法的0-1背包问题求解算法。该算法利用概率编码方案对种子个体进行编码,每代种群中的个体通过对该代种子个体进行测度而产生,用于定向变异的诱变因子将参与种子个体的进化。实验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力和执行效率。 展开更多
关键词 遗传算法 定向变异 0-1背包问题
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基于孤立点挖掘的入侵检测技术 被引量：11
8
作者 黄斌 史亮 +1 位作者 姜青山 吴楠楠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期88-90,共3页
基于孤立点挖掘,探讨了异常检测的可行性,将孤立点挖掘方法应用到入侵检测中,采用编码映射方法对符号型数据进行处理,利用主成分分析对编码映射后扩展的属性进行降维。仿真实验验证了该方法的可行性。
关键词 入侵检测 孤立点 相似系数 编码映射 主成分分析
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自适应的软子空间聚类算法 被引量：33
9
作者 陈黎飞 郭躬德 姜青山 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2513-2523,共11页
软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间... 软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间.通过推导得到一种新的局部特征加权方式,以此为基础提出一种自适应的k-means型软子空间聚类算法.该算法在聚类过程中根据数据集及其划分的信息,动态地计算最优的算法参数.在实际应用和合成数据集上的实验结果表明,该算法大幅度提高了聚类精度和聚类结果的稳定性. 展开更多
关键词 聚类 高维数据 子空间 特征加权 自适应性
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基于门循环单元神经网络的中文分词法 被引量：22
10
作者 李雪莲 段鸿 许牧 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期237-243,共7页
目前,学术界主流的中文分词法是基于字符序列标注的传统机器学习方法,该方法存在需要人工定义特征、特征稀疏等问题.随着深度学习的研究和应用的兴起,研究者提出了将长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络应用于中文分词任... 目前,学术界主流的中文分词法是基于字符序列标注的传统机器学习方法,该方法存在需要人工定义特征、特征稀疏等问题.随着深度学习的研究和应用的兴起,研究者提出了将长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络应用于中文分词任务的方法,该方法可以自动学习特征,并有效建模长距离依赖信息,但是该模型较为复杂,存在模型训练和预测时间长的缺陷.针对该问题,提出了基于门循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的中文分词法,该方法继承了LSTM模型可自动学习特征、能有效建立长距离依赖信息的优点,具有与基于LSTM神经网络中文分词法相当的性能,并在速度上有显著提升. 展开更多
关键词 自然语言处理 中文分词 门循环单元 字嵌入 循环神经网络
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语音识别关键技术研究 被引量：15
11
作者 息晓静 林坤辉 +1 位作者 周昌乐 蔡骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第11期66-69,115,共5页
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记... 采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 HMM ANN 非参数概率模型 BP
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一种数据网格容灾存储模型及其数据失效模型 被引量：10
12
作者 曲明成 吴翔虎 +3 位作者 廖明宏 张银 杨孝宗 左德承 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期315-320,共6页
可靠性较高的数据网格多采用双副本容灾可以保证节点在灾难发生时进行有效恢复,但由于节点数据存储量较大,当节点发生灾难时,从一个节点进行数据恢复速度较慢,导致在数据恢复期备份节点发生失效的概率较大.针对这些问题,本文给出一个容... 可靠性较高的数据网格多采用双副本容灾可以保证节点在灾难发生时进行有效恢复,但由于节点数据存储量较大,当节点发生灾难时,从一个节点进行数据恢复速度较慢,导致在数据恢复期备份节点发生失效的概率较大.针对这些问题,本文给出一个容灾存储模型,基于该模型推导出一个数据失效模型,理论证明该失效模型的数据失效概率明显小于双副本容灾方式的数据失效概率,同时在灾难发生时又能达到较快的恢复速度.设计了仿真实验,将模型的数据失效概率与双副本失效概率进行了比较,实验结果与理论推导一致,证明了存储模型和数据失效模型的正确性和有效性.最后给出进一步研究思路. 展开更多
关键词 数据网格容灾 存储模型 数据失效模型 并行数据传输 GRIDFTP
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智能教学系统研究综述 被引量：31
13
作者 许高攀 曾文华 黄翠兰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4019-4022,4030,共5页
介绍了智能教学系统的发展历史和国内外发展情况,对于智能教学系统研究存在的问题进行了探讨,并就智能教学系统的发展趋势提出了自己的看法。
关键词 智能教学系统 发展史 智能教学系统结构 智能教学系统问题
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否定选择算法综述 被引量：31
14
作者 金章赞 廖明宏 肖刚 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期159-170,共12页
对否定选择算法进行了综述,首先回顾了否定选择算法的产生与发展;接着按照不同技术标准对其进行分类,并列举否定选择算法的实际应用情况;最后讨论了该算法所存在的问题以及未来的发展方向。
关键词 否定选择算法 人工免疫系统 匹配规则 检测器生成 异常检测
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一种新的时间序列延迟相关性分析算法——三点预测探查法 被引量：10
15
作者 林子雨 江弋 +1 位作者 赖永炫 林琛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2645-2655,共11页
延迟相关性分析是时间序列数据挖掘的重要研究内容,它可以在很多领域得到应用,比如股票市场分析、天气预报、网络分析、移动对象跟踪和传感器监控等;通过实验发现和验证了时间序列延迟相关性分析中存在的3个现象,即连续分布性、延迟突... 延迟相关性分析是时间序列数据挖掘的重要研究内容,它可以在很多领域得到应用,比如股票市场分析、天气预报、网络分析、移动对象跟踪和传感器监控等;通过实验发现和验证了时间序列延迟相关性分析中存在的3个现象,即连续分布性、延迟突变和突变幅度分布特性;证明了已有研究或者在延迟位置较大时具有较大的误差,或者无法解决延迟突变问题;根据3个实验现象,提出了三点预测探查法(three points forecast-based probing,TPFP),它可以克服已有算法的缺陷,在延迟位置较大时也可以具有较小的误差,并且可以有效处理大部分延迟突变情形.大量实验证明,三点预测探查法可以比已有方法取得更好的性能. 展开更多
关键词 时间序列 延迟相关 相关性分析 延迟突变 三点预测探查法
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Josephus问题的算法设计与应用研究 被引量：9
16
作者 陈海山 钱锋 +1 位作者 田英 雷鸣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期61-64,共4页
Josephus问题是组合数学的发展源头之一。关于Josephus问题的描述形式甚多。文章通过实验和分析,总结了一个通用性的描述形式,并给出了基于循环链表的算法设计。算法的数据源从文本文件中获取,增强了算法的实用性;根据数据元素值的递增... Josephus问题是组合数学的发展源头之一。关于Josephus问题的描述形式甚多。文章通过实验和分析,总结了一个通用性的描述形式,并给出了基于循环链表的算法设计。算法的数据源从文本文件中获取,增强了算法的实用性;根据数据元素值的递增顺序建立循环链表,能够有效地分类数据,使Josephus数据序列均匀分布且不重复。文章还给出了Josephus问题的若干个应用实例,包括将Josephus问题应用于通用试题库的组卷算法和找出一组数据中某个指定范围的数据序列等。 展开更多
关键词 Josephus问题 算法设计 动态循环链表 文本文件
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一种基于遗传BP神经网络的预测模型 被引量：16
17
作者 林香 姜青山 熊腾科 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第z3期338-343,共6页
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.... 目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高. 展开更多
关键词 数据挖掘 长趋式预测 金融预测 遗传BP神经网络
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模糊聚类中判别聚类有效性的新指标 被引量：15
18
作者 洪志令 姜青山 +1 位作者 董槐林 Wang Sheng-Rui 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第10期121-125,共5页
本文提出了一个在模糊聚类中判别聚类有效性的新指标。该指标可有效地对类间有交叠或有多孤立点的情况做出准确的判定。文中基于模糊C-均值聚类算法(FCM),应用多组的测试数据对其进行了性能分析,并与当前较广泛使用且较具代表性的某些... 本文提出了一个在模糊聚类中判别聚类有效性的新指标。该指标可有效地对类间有交叠或有多孤立点的情况做出准确的判定。文中基于模糊C-均值聚类算法(FCM),应用多组的测试数据对其进行了性能分析,并与当前较广泛使用且较具代表性的某些相关指标进行了深入的比较。实验结果表明,该指标函数的判定性能是优越的,它可以自动地确定聚类的最佳个数。 展开更多
关键词 聚类有效性 模糊C-均值聚类算法 指标函数 孤立点 个数 判定 判别 模糊聚类 测试数据 性能分析
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基于HMM与神经网络的声学模型研究 被引量：13
19
作者 林坤辉 息晓静 周昌乐 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期44-46,共3页
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础... 神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果. 展开更多
关键词 HMM ANN 隐节点剪枝算法 广义Hebb算法
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基于层次划分的最佳聚类数确定方法 被引量：82
20
作者 陈黎飞 姜青山 王声瑞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期62-72,共11页
确定数据集的聚类数目是聚类分析中一项基础性的难题.常用的trail-and-error方法通常依赖于特定的聚类算法,且在大型数据集上计算效率欠佳.提出一种基于层次思想的计算方法,不需要对数据集进行反复聚类,它首先扫描数据集获得CF(clusteri... 确定数据集的聚类数目是聚类分析中一项基础性的难题.常用的trail-and-error方法通常依赖于特定的聚类算法,且在大型数据集上计算效率欠佳.提出一种基于层次思想的计算方法,不需要对数据集进行反复聚类,它首先扫描数据集获得CF(clusteringfeature,聚类特征)统计值,然后自底向上地生成不同层次的数据集划分,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;曲线极值点所对应的划分用于估计最佳的聚类数目.另外,还提出一种新的聚类有效性指标用于衡量不同划分的聚类质量.该指标着重于簇的几何结构且独立于具体的聚类算法,能够识别噪声和复杂形状的簇.在实际数据和合成数据上的实验结果表明,新方法的性能优于新近提出的其他指标,同时大幅度提高了计算效率. 展开更多
关键词 聚类 聚类有效性指标 统计指标 聚类数 层次聚类
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