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基于计算机信息技术的纸品创新设计 被引量:1
1
作者 宋培森 于本成 龙浩 《中国造纸》 CAS 北大核心 2023年第12期I0038-I0038,共1页
计算机信息技术是指在电子计算机与通信技术的支持下,对文字、图像、声音及数值等信息数据进行加工、存储和变换、显示、传输的技术,包括移动通讯技术、多媒体技术、网络技术以及人工智能等内容,其可以使用计算机软硬件系统处理多种信息... 计算机信息技术是指在电子计算机与通信技术的支持下,对文字、图像、声音及数值等信息数据进行加工、存储和变换、显示、传输的技术,包括移动通讯技术、多媒体技术、网络技术以及人工智能等内容,其可以使用计算机软硬件系统处理多种信息,提高人类的工作效率,具有智能化、多媒体、数字化、高速化以及个性化等特点,能够推动社会经济、文化以及日常生活等各方面发生深刻的改变。 展开更多
关键词 计算机信息技术 人工智能 多媒体技术 移动通讯技术 电子计算机 创新设计 工作效率 信息数据
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基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法 被引量:3
2
作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期312-317,共6页
为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,... 为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,根据已知行为数据建立测试分支,计算该分支下子集的属性权重,不断迭代直至挖掘到同等属性的数据点为止。测试结果表明:该方法可对不同种类隐式用户行为精准挖掘,目标行为数据查找效果较好,实用性较强。 展开更多
关键词 决策树 社交网络 隐式用户行为 向量空间 属性集 数据挖掘 权重值 属性元素
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基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法
3
作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期184-190,共7页
针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值... 针对社区网络标签传播准确性差的问题,提出基于节点影响值的社区网络稳定标签传播算法。该算法重设社区网络相邻节点相似度,结合链路加权思想将其变换为链路无向带权图;利用节点K-shell分解值判断节点影响力,计算种子节点的中心性度量值,升序排列节点更新顺序;根据越重要节点标签影响越大的规则,修正高频数标签,获取最佳社区网络划分结果。结果表明:该算法模块度在0.320以上,准确率达到99%,因此,经该方法划分后的网络结构清晰、准确,稳定性高。 展开更多
关键词 节点影响值 社区网络 标签传播算法 局部特征 相邻节点相似度 中心性度量 随机排序 标签修正
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矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统研究 被引量:2
4
作者 雷高阳 李俊杰 +2 位作者 王凯旋 李根生 李海超 《煤炭工程》 北大核心 2024年第8期158-164,共7页
针对矿用带式输送机胶带表面缺陷识别困难、定位不准确的问题,提出了基于可靠区域融合的矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统。首先,利用迁移学习方法和公开数据集训练了YOLOv4及SSD模型,并根据预测分数和重叠情况提出了缺陷检测结果决... 针对矿用带式输送机胶带表面缺陷识别困难、定位不准确的问题,提出了基于可靠区域融合的矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统。首先,利用迁移学习方法和公开数据集训练了YOLOv4及SSD模型,并根据预测分数和重叠情况提出了缺陷检测结果决策级融合方法,决策级融合YOLOv4和SSD两个模型的最大化可靠区域,以此实现带式输送机胶带缺陷识别和定位。结合公开数据集和胶带表面缺陷数据集对所提方法的有效性和可靠性进行了测试和分析,结果表明所提方法能够充分利用YOLOv4和SSD模型的检测结果,取得较高的准确率、召回率和重叠率,且在胶带表面缺陷数据集中达到超过85%的准确率和0.6以上的重叠率,这有利于胶带的缺陷检测和维修保养,从而保证矿用带式输送机的安全可靠运行。 展开更多
关键词 矿用带式输送机 缺陷检测 决策级融合 区域融合 图像检测
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基于麻雀算法优化GRNN的三维定位算法 被引量:3
5
作者 高媛 阳媛 凌启东 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第11期3149-3158,共10页
为进一步提高室内定位精度,提出一种多种群麻雀算法与广义回归神经网络相结合的室内三维定位算法MSSA-GRNN。MSSA算法种群初始化时采用佳点集及反向学习策略,获得更高质量的初始种群分布;根据适应度值排名,选出优胜子种群和辅助子种群,... 为进一步提高室内定位精度,提出一种多种群麻雀算法与广义回归神经网络相结合的室内三维定位算法MSSA-GRNN。MSSA算法种群初始化时采用佳点集及反向学习策略,获得更高质量的初始种群分布;根据适应度值排名,选出优胜子种群和辅助子种群,增强全局搜索能力;在子种群个体更新时,引入渐变加权系数,使算法更快地收敛。经过群内竞争和群间竞争,求得全局最优。利用MSSA优化平滑因子σ的取值,建立最优GRNN神经网络三维定位模型。将仿真结果与其它算法进行比较,证明了所提算法的收敛速度与定位精度均优于其它算法。 展开更多
关键词 无线传感网络 麻雀算法 广义回归神经网络 三维定位 室内定位 多种群 平滑因子
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基于IGWO-GRNN的室内3D定位算法 被引量:1
6
作者 高媛 阳媛 王鸿磊 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3461-3468,共8页
为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法。利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经... 为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法。利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经网络的输入,神经网络的输出即为待测节点的真实三维坐标。将仿真结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的定位精度与收敛速度均优于其它算法。 展开更多
关键词 灰狼算法 广义回归神经网络 3D定位 平滑因子 信号强度
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安全高效的WSN多级密钥管理方案
7
作者 殷智浩 于本成 +2 位作者 周楠 殷志昆 凌启东 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第12期3324-3330,共7页
针对由无线传感器网络的开放性与资源局限性导致的密钥安全性和刷新效率问题,提出一种基于节点层次的多级密钥管理方案。采用节点的重要层次进行对网络结构进行划分,内层(第一层)安全级别最高,外层依次降低;根据不同的层次分配不同等级... 针对由无线传感器网络的开放性与资源局限性导致的密钥安全性和刷新效率问题,提出一种基于节点层次的多级密钥管理方案。采用节点的重要层次进行对网络结构进行划分,内层(第一层)安全级别最高,外层依次降低;根据不同的层次分配不同等级的密钥,确保只有高级密钥的节点才能获得同级或低级的节点间的数据访问权限;基于不同密钥的使用频率设计相匹配的高效多级密钥刷新协商协议。实验结果表明,与传统方案相比,所提方案在计算开销、存储开销和通信开销方面具有较好的优势,平均执行时间均在6 ms,增强方案的平均时延降低了约56%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 信息安全 节点层次 使用频率 多级管理 密钥安全 密钥刷新
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基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法 被引量:5
8
作者 王丽娟 丁世飞 夏菁 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期399-407,共9页
本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;... 本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;为了实现多个视图聚类一致性同时达到提高聚类性能的目标,在该框架中引入谱聚类算法共同优化求解。通过对3个图像数据集的实验验证了该算法的有效性,同时其聚类的性能优于已有的单视图及多视图算法。 展开更多
关键词 多视图聚类 子空间表示 多样性表示 低秩稀疏约束 谱聚类 机器学习 特征学习 数据挖掘
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一种基于ELM-AE特征表示的谱聚类算法 被引量:4
9
作者 王丽娟 丁世飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期560-566,共7页
在实际应用中,数据点中包含的冗余特征和异常值(噪声)严重影响了聚类中更显著的特征的发现,大大降低了聚类性能。本文提出了一种基于ELM-AE(extreme learning machine as autoencoder)特征表示的谱聚类算法(spectral clustering via ext... 在实际应用中,数据点中包含的冗余特征和异常值(噪声)严重影响了聚类中更显著的特征的发现,大大降低了聚类性能。本文提出了一种基于ELM-AE(extreme learning machine as autoencoder)特征表示的谱聚类算法(spectral clustering via extreme learning machine as autoencoder,SC-ELM-AE)。ELM-AE通过奇异值分解学习源数据主要特征表示,使用输出权值实现从特征空间到原输入数据的重构;再将该特征表示空间作为输入进行谱聚类。实验表明,在5个UCI数据集验证中,SC-ELM-AE算法性能优于传统的K-Means、谱聚类等现有算法,特别是在复杂高维数据集PEMS-SF和TDT2_10上,聚类平均精确度均提高30%以上。 展开更多
关键词 谱聚类 特征表示 极限学习机 自编码器 极限学习机自编码器 机器学习 聚类分析 数据挖掘
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磁流变液静压轴承设计与仿真 被引量:2
10
作者 彭来 华德正 +2 位作者 申玉瑞 王勇 刘新华 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期97-103,共7页
为了提高静压轴承的承载能力和回转精度,提出一种基于磁流变液(Magnetorheological Fluid, MRF)润滑的静压轴承。对磁流变液静压轴承进行结构设计,并对其承载力和油膜刚度进行了计算;通过Maxwell仿真分析不同轴承材料、不同电流对静压... 为了提高静压轴承的承载能力和回转精度,提出一种基于磁流变液(Magnetorheological Fluid, MRF)润滑的静压轴承。对磁流变液静压轴承进行结构设计,并对其承载力和油膜刚度进行了计算;通过Maxwell仿真分析不同轴承材料、不同电流对静压轴承性能的影响规律;采用CFX流体仿真分析不同间隙对静压轴承承载力的影响。通过仿真分析,选择磁感应强度最大的铸铁作为轴承材料,以适应更大的负载变化,选择半径间隙为20μm以增大承载能力。通过ANSYS流固耦合仿真,验证设计的磁流变液静压轴承的优越性,相比普通静压轴承其承载力提高了11.6%,回转精度提高了17.4%。 展开更多
关键词 磁流变液 静压轴承 电磁场仿真 流固耦合仿真
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