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基于Transformer改进YOLOv5的交通标志检测算法 被引量:1
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作者 韩长江 刘丽娟 《信息技术》 2024年第11期21-27,共7页
交通标志检测作为自动驾驶的组成部分直接影响着行车安全。针对现有算法对图像中尺寸小、被遮挡的标志存在漏检、误检的问题,文中提出了基于改进YOLOv5的交通标志检测算法。首先对原模型注意力缺失的问题经过对比后构建了BiFormer-y,使... 交通标志检测作为自动驾驶的组成部分直接影响着行车安全。针对现有算法对图像中尺寸小、被遮挡的标志存在漏检、误检的问题,文中提出了基于改进YOLOv5的交通标志检测算法。首先对原模型注意力缺失的问题经过对比后构建了BiFormer-y,使模型可以更好获取长期依赖;接着针对层数较深造成的具有丢失特征的缺陷,利用残差结构重新设计检测层,从而更好地保留特征;最后对耦合头的空间错位问题引入解耦头并进行优化。CCTSDB2021的实验表明,精确率、召回率、mAP分别为97.0、95.9、97.9与先进工作相比具有明显优势。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 TRANSFORMER YOLOv5s算法 交通标志
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基于MHPSO优化GRU神经网络的短时交通流预测 被引量:2
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作者 王德广 黄浩洋 《大连交通大学学报》 CAS 2020年第1期12-17,共6页
为提高短时交通流量预测精度及预测效率,首先提出一种PSO改进算法(MHPSO),把PSO种群结构设置为多层,将种群中上层粒子作为下层粒子的吸引粒子,将吸引粒子对粒子本身的吸引能力考虑在内,修改粒子速度更新方程以增强种群粒子之间的交互能... 为提高短时交通流量预测精度及预测效率,首先提出一种PSO改进算法(MHPSO),把PSO种群结构设置为多层,将种群中上层粒子作为下层粒子的吸引粒子,将吸引粒子对粒子本身的吸引能力考虑在内,修改粒子速度更新方程以增强种群粒子之间的交互能力,从而有效地避免其陷入局部最优,提升算法的寻优速度及精度;然后利用MHPSO对GRU神经网络的参数进行优化;最后利用基于MHPSO优化的GRU神经网络构建短期交通流预测模型.实验结果表明:基于MHPSO优化的GRU神经网络模型在短时交通流预测中具有更高的预测精度,预测效率得到显著提升. 展开更多
关键词 交通流预测 MHPSO GRU神经网络
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基于UML的软件测试用例自动生成技术的研究 被引量:1
3
作者 孙辉 张术梅 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2006年第3期58-60,共3页
测试用例自动生成是软件自动化测试的基础与关键。随着UML的广泛应用,基于UML模型的测试用例自动生成技术日益受到关注。本文实现了基于UML State Diagram规格说明的自动测试用例生成技术,定义了相应的测试覆盖准则,分析了测试数据的生成。
关键词 UML 软件测试 测试用例自动生成
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素质教育背景下女大学生寝室人际关系研究 被引量:5
4
作者 赵明亮 《职业技术》 2009年第2期62-62,共1页
本文对素质教育背景下女大学生寝室人际关系存在的问题做了深入的剖析,强调素质教育的内涵不仅是知识教育、技能教育还包括人际关系教育、心理教育等。通过对当今女大学生寝室人际关系现状分析,原因分析,提出了解决女生寝室人际关系的... 本文对素质教育背景下女大学生寝室人际关系存在的问题做了深入的剖析,强调素质教育的内涵不仅是知识教育、技能教育还包括人际关系教育、心理教育等。通过对当今女大学生寝室人际关系现状分析,原因分析,提出了解决女生寝室人际关系的一些办法,并呼吁高校思想政治工作者重视女大学生宿舍的人际关系问题。 展开更多
关键词 素质教育 寝室关系 人际关系 学生 心理教育
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交通网络储备容量的实用化求解方法
5
作者 王诗琪 程琳 邱占芝 《大连交通大学学报》 CAS 2015年第5期5-9,共5页
在对现有研究成果进行分析与总结的基础上,基于服务水平、路段及交叉口通行能力重新定义交通网络储备容量.在确定限制因素、交通分配方法及阻抗函数后,建立交通网络储备容量模型及相关算法,并运用Trans CAD软件计算某市区的交通网络储... 在对现有研究成果进行分析与总结的基础上,基于服务水平、路段及交叉口通行能力重新定义交通网络储备容量.在确定限制因素、交通分配方法及阻抗函数后,建立交通网络储备容量模型及相关算法,并运用Trans CAD软件计算某市区的交通网络储备容量,将所得结果与时空消耗法所得结果进行对比分析,验证了所建立的模型在交通网络储备容量研究领域具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 交通网络容量 储备容量 交通分配 双层规划法
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浅谈大学的人文教育
6
作者 郝冠男 《黑龙江科技信息》 2009年第36期326-326,81,共2页
大学的人文教育是指在大学教育中传授学生人文知识、培养学生的人文精神的教育。大学人文教育的目的在于在使学生获得人文知识,培养现代人文精神,建立起高尚的价值体系,塑造崇高的人类精神家园。简而言之,人文教育其实质上就是对人性进... 大学的人文教育是指在大学教育中传授学生人文知识、培养学生的人文精神的教育。大学人文教育的目的在于在使学生获得人文知识,培养现代人文精神,建立起高尚的价值体系,塑造崇高的人类精神家园。简而言之,人文教育其实质上就是对人性进行全面培养的教育。 展开更多
关键词 人文教育 人文精神 以人为本
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浅谈大学教育中的问题
7
作者 郝冠男 《黑龙江科技信息》 2009年第25期188-188,共1页
作为当代社会知识传播的重要舞台,大学教育使人成为既具有知性活力,又富有人格魅力的人。大学教育的根本目的是塑造优良的人格、发展人的各种潜能和智慧、陶冶情操和品质,培养德智体关全面发展的人。大学教育已成为当今信息化时代的主流... 作为当代社会知识传播的重要舞台,大学教育使人成为既具有知性活力,又富有人格魅力的人。大学教育的根本目的是塑造优良的人格、发展人的各种潜能和智慧、陶冶情操和品质,培养德智体关全面发展的人。大学教育已成为当今信息化时代的主流,为了使教学工作更好的开展,更好的服务于现代化建设,按照科学发展观,从构建社会主义和谐社会的立场出发,发现并解决大学教育教学中存在的一些问题势在必行。 展开更多
关键词 大学教育 教学模式 和谐
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启发式k-means聚类算法的改进研究 被引量:2
8
作者 殷丽凤 栗庆杰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第2期115-119,共5页
启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结... 启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。 展开更多
关键词 聚类算法 K-MEANS 启发式算法 仔细播种 局部异常因子 离群点
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基于事件触发的多智能体固定时间滑模一致性控制
9
作者 时维国 宁文静 宋存利 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1043-1051,1060,共10页
针对具有未知扰动的非线性领导跟随多智能体系统一致性问题,提出一种基于自适应事件触发机制的分布式积分滑模固定时间一致性控制方法。考虑到未知外部扰动会使系统出现抖振,设计基于连续积分滑模面的分布式控制协议;为降低系统中各智... 针对具有未知扰动的非线性领导跟随多智能体系统一致性问题,提出一种基于自适应事件触发机制的分布式积分滑模固定时间一致性控制方法。考虑到未知外部扰动会使系统出现抖振,设计基于连续积分滑模面的分布式控制协议;为降低系统中各智能体的事件触发次数及能源损耗,保证向邻居智能体更新并传递采样信息,设计基于状态误差的自适应事件触发机制;采用固定时间稳定性理论证明设计的控制协议和事件触发机制可确保系统能迅速稳定;与有限时间相比,固定时间理论可使系统的稳定时间摆脱初值限制。仿真结果表明,相同条件下所提方法分别和引入连续积分滑模面的静态事件触发控制方法以及引入不连续积分滑模面的自适应事件触发控制方法相比可将触发次数分别平均降低32.01%和20.24%,在系统存在未知扰动的情况下5.2 s内即可达到状态一致,减少收敛时间的同时保证各跟随者的跟踪误差始终保持在±0.05以内。 展开更多
关键词 多智能体系统 固定时间 滑模控制 一致性
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求解柔性作业车间调度问题的离散食肉植物算法
10
作者 宋存利 李金泰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期113-120,共8页
针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索... 针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索能力,为生长因子设计了一种自适应策略,并对植物执行了交叉以及基于4种邻域结构的贪婪变异操作;最后,通过对Brandimarte基准问题进行仿真并与其他文献算法进行对比,证明了所提算法在收敛速度和求解质量方面都具有较好的性能。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 最小化最大完工时间 食肉植物算法 自适应生长因子 混合算法
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基于VDF和一致性哈希的区块链网络分片策略
11
作者 徐克圣 陈胜男 毛寅辉 《信息技术与信息化》 2024年第4期32-36,共5页
分片是一种解决区块链可扩展性问题的关键技术。针对区块链网络分片可能会使恶意节点更容易集中在同一个分片内以及实用拜占庭容错(practical byzantine fault tolerance,PBFT)共识机制主节点选择不合理问题,提出基于可验证延迟函数(ver... 分片是一种解决区块链可扩展性问题的关键技术。针对区块链网络分片可能会使恶意节点更容易集中在同一个分片内以及实用拜占庭容错(practical byzantine fault tolerance,PBFT)共识机制主节点选择不合理问题,提出基于可验证延迟函数(verifiable delay function,VDF)和一致性哈希的区块链网络分片方法(blockchain network sharding algorithm based on verifiable delay function and consistent hashing,VCNS)。使用可验证延迟函数随机进行分片,使得恶意节点能够均匀分配到不同的分片中,从而有效避免了大量恶意节点同时控制某个分片的情况,增强了分片区块链的安全性。同时,主节点选举结合一致性哈希算法,由分片内当前主节点选出片内下一个主节点,片内成员节点会验证当前主节点计算出的下一个主节点是否正确,防止当前主节点与恶意节点合谋,增强主节点选举的安全性。实验结果表明,VCNS在保障分片区块链安全性的前提下,具备了高吞吐量和低共识时延的优势。 展开更多
关键词 区块链 分片技术 可验证延迟函数 一致性哈希 可扩展性
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基于转折词的图卷积短语音-短文本模态转换的分类方法
12
作者 徐克圣 毛寅辉 陈胜男 《信息技术与信息化》 2024年第5期31-35,共5页
提出了一种增加转折词后实体词注意力权重的短文本分类方法,旨在提高短文本分类的准确性和可靠性。所提出的方法结合了文本构图和图卷积网络技术,通过将文本数据转换为图形结构,利用图卷积神经网络对图形结构进行特征提取和模式识别,以... 提出了一种增加转折词后实体词注意力权重的短文本分类方法,旨在提高短文本分类的准确性和可靠性。所提出的方法结合了文本构图和图卷积网络技术,通过将文本数据转换为图形结构,利用图卷积神经网络对图形结构进行特征提取和模式识别,以捕捉文本数据的内在结构和语义关系。在训练过程中,使用转折词和置信度高的实体词作为关键信息,通过注意力机制强化这些信息在分类中的作用。通过多次循环训练,得到了一个高效的文本分类模型。实验结果表明,所提出的模型在短文本分类任务中具有较好的性能表现,能够有效提高分类的准确性和可靠性。为了验证模型的性能和泛化能力,选取了三个公开的短文本数据集Ohsumed、AGNews和MR数据集以及一个公开的短语音数据集MELD数据集。这些数据集具有不同的主题和领域,可以更好地评估模型的泛化能力。实验结果表明,所提出的模型在四个数据集上都取得了优于基线的分类效果,证明了模型的有效性和泛化能力。 展开更多
关键词 图卷积网络 文本构图 注意力机制 短文本 语音数据
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面向工业物联网的区块链高效拜占庭容错共识算法 被引量:1
13
作者 李凤岐 宋晴晴 +4 位作者 徐辉 杜学峰 高嘉隆 佟宁 王德广 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期165-177,共13页
鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和... 鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和读写操作的并行;自适应主节点算法随机选取信誉值高节点作为主节点并确保其安全性。实验结果表明,CD-PBFT在保持安全性与活性的基础上,相较于PBFT,网络交易时延平均降低34.8%,吞吐量平均提高25.2%,实现了对效率与安全容错性的双重要求。 展开更多
关键词 工业物联网 信誉积分模型 双层动态 实用拜占庭容错 共识算法
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基于改进VGG16图像分类方法研究 被引量:1
14
作者 伊卫国 杨金玮 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期108-112,120,共6页
针对神经网络模型在训练过程中遇到的收敛速度慢和测试样本不平衡导致的准确率降低问题,提出了一种基于改进VGG16图像分类模型的LBF-VGG16(Leaky-Bactch-Focal-VGG16)。该模型将原Relu激活函数替换为Leaky Relu,并在卷积层与激活函数之... 针对神经网络模型在训练过程中遇到的收敛速度慢和测试样本不平衡导致的准确率降低问题,提出了一种基于改进VGG16图像分类模型的LBF-VGG16(Leaky-Bactch-Focal-VGG16)。该模型将原Relu激活函数替换为Leaky Relu,并在卷积层与激活函数之间引入BN层,以优化收敛效果。在训练过程中,采用SGD优化器,并融入Focal Loss损失函数。试验结果表明,LBF-VGG16模型在分类效果和收敛速度方面较改进前均有显著提升。 展开更多
关键词 图像分类 计算机视觉 VGG16 Leaky Relu Focal Loss
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基于轻量化YOLOv5s的安全帽佩戴检测算法
15
作者 高东 刘丽娟 《电视技术》 2024年第6期88-94,98,共8页
在各种高危行业,人员在施工中佩戴安全帽是很好的安全保护措施之一。为解决检测模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出YOLOv5-MN检测算法用于安全帽佩戴检测。首先,将GhostNet的轻量级模块Ghost引入YOLOv5的主干网络中进... 在各种高危行业,人员在施工中佩戴安全帽是很好的安全保护措施之一。为解决检测模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出YOLOv5-MN检测算法用于安全帽佩戴检测。首先,将GhostNet的轻量级模块Ghost引入YOLOv5的主干网络中进行优化,通过将输入特征图分为两个部分,分别进行不同程度的卷积操作,以减少计算复杂度。其次,采用新的特征融合网络结构BiFPN,将不同层级的特征图进行融合,以获取更丰富的语义信息。最后,增加ECA注意力机制,通过在特征图上引入通道注意力模块,动态地调整通道之间的重要程度,以提升模型的感知能力。实验结果表明,轻量化后的YOLOv5模型复杂度显著减小,推理速度大幅提高。 展开更多
关键词 安全帽佩戴检测 改进YOLOv5s 注意力机制 深度学习 目标检测
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基于分组的实用拜占庭容错共识算法
16
作者 吉桐萱 《信息技术与信息化》 2024年第7期87-90,共4页
通过实验发现,实用拜占庭容错共识算法PBFT(practical byzantine fault tolerance)在区块链共识算法中会导致大量的信息广播,从而浪费通信资源并降低效率。为了解决这些问题,引入了一种在没有拜占庭节点的情况下,通过对节点进行分组共识... 通过实验发现,实用拜占庭容错共识算法PBFT(practical byzantine fault tolerance)在区块链共识算法中会导致大量的信息广播,从而浪费通信资源并降低效率。为了解决这些问题,引入了一种在没有拜占庭节点的情况下,通过对节点进行分组共识,对原始PBFT进行优化的新方案。这种改进后的方法主要由分组和达成共识两个步骤构成。首先,将全部节点进行归类划分各组,实现分组共识;然后,在每个组内达成共识;最后,每个组的负责人进行总体共识,大大提高了达成共识的效率。与PBFT算法相比,提出的共识算法可以将达成共识的时间复杂度从O(N^(2))降低到O((N/2)^(2)),有效地减少了网络的通信消耗,平均延迟从18 s降低到了9 s,平均吞吐量由758 tps提升到了1040 tps。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 实用拜占庭容错 PBFT算法 分组共识
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列车空气制动与纵向动力学集成仿真 被引量:68
17
作者 魏伟 赵旭宝 +1 位作者 姜岩 张军 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期39-46,共8页
长大列车纵向冲动一直是重载列车发展的瓶颈,空气制动不同步是列车纵向冲动的根源,制动特性试验方法已不能够满足仿真各种列车编组的纵向冲动分析的需求,特别是多机车不同步动作、列车中有可控列尾装置等使得试验基础上的制动特性更具... 长大列车纵向冲动一直是重载列车发展的瓶颈,空气制动不同步是列车纵向冲动的根源,制动特性试验方法已不能够满足仿真各种列车编组的纵向冲动分析的需求,特别是多机车不同步动作、列车中有可控列尾装置等使得试验基础上的制动特性更具有局限性,因此获得适用性更广的制动特性成为纵向动力学研究的首要问题。本研究开发了列车空气制动与纵向动力学联合同步仿真系统,该系统基于消息机制,能够在运行过程中改变列车驾驶指令。介绍列车制动系统和纵向动力学同步仿真基本原理,气体流动理论,列车管压强、缸内压强计算方法,机车牵引、动力制动,缓冲器特性、摩擦系数、纵向冲动等计算方法。仿真计算典型长大列车制动特性和纵向冲动特性并与试验结果进行比较,与试验结果吻合较好。该仿真系统适合于模拟各种编组列车在各种线路运行过程中制动力与车钩力等重要参数,为制动系统和列车纵向冲动等研究提供方法和手段。 展开更多
关键词 动力学 制动 仿真 车钩力
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缓冲器分段阻抗特性对重载列车纵向冲动的影响 被引量:18
18
作者 赵旭宝 魏伟 +1 位作者 张军 胡杨 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期33-42,共10页
重载列车过大的纵向冲动,成为制约重载列车发展的瓶颈。使用列车空气制动与纵向动力学联合仿真系统,以摩擦式缓冲器为研究对象,根据缓冲器运动机理,构建缓冲器阻抗力与压缩行程变化的非线性模型。分别研究缓冲器初压力和缓冲器不同行程... 重载列车过大的纵向冲动,成为制约重载列车发展的瓶颈。使用列车空气制动与纵向动力学联合仿真系统,以摩擦式缓冲器为研究对象,根据缓冲器运动机理,构建缓冲器阻抗力与压缩行程变化的非线性模型。分别研究缓冲器初压力和缓冲器不同行程区段上阻抗特性变化对重载万吨列车在运行工况下纵向冲动的影响规律。仿真结果表明:适当提高缓冲器初压力和缩短过渡段的压缩行程或增大过渡段区间首尾阻抗力差,能减小重载列车车钩力最大值,但会使加速度变大;减小缓冲器稳定区段的阻抗值,能有效减小列车车钩力和加速度,降低列车的纵向冲动。在有无牵引杆两种条件下缓冲器各区段阻抗特性变化对列车纵向冲动的影响规律基本相同。可为缓冲器的阻抗特性设计提供理论依据。 展开更多
关键词 重载列车 缓冲器 阻抗特性 纵向冲动 纵向动力学
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基于大数据技术的网络日志分析系统研究 被引量:39
19
作者 任凯 邓武 俞琰 《现代电子技术》 北大核心 2016年第2期39-41,44,共4页
传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案,即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作;建立了一个分层的网络日志分析系统:Syslog完成日志采集,Hadoop负责分布式存储... 传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。针对该问题,研究了基于大数据技术的日志分析方案,即由多台计算机完成日志文件的存储、分析和挖掘工作;建立了一个分层的网络日志分析系统:Syslog完成日志采集,Hadoop负责分布式存储和并行计算,在MapReduce框架下重新实现了IP统计算法。实验结果表明,在数据密集型计算中使用大数据技术可以明显提高算法的执行效率和系统的可扩展性。 展开更多
关键词 大数据 日志采集 MAPREDUCE 日志分析 IP统计
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基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究 被引量:18
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作者 赵慧敏 房才华 +1 位作者 邓武 聂冰 《大连交通大学学报》 CAS 2016年第1期92-96,共5页
为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机... 为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机故障诊断模型的输入,使用遗传算法、粒子群优化算法对支持向量机故障诊断模型进行参数优化并进行模型训练,在使用测试样本集对得到的两种故障诊断模型进行分析之后可以看出经过参数优化后的支持向量机模型提高了故障预测的准确率,并且粒子群优化方法具有比遗传算法更高的预测准确率,并极大地减小了优化时间及优化次数. 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化算法 遗传算法 电机故障诊断
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