基于多源信息相似度的微博用户推荐算法 被引量：12

1

作者 姚彬修 倪建成 +2 位作者 于苹苹 李淋淋 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1382-1386,共5页

针对传统的协同过滤(CF)推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻(KNN)算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别... 针对传统的协同过滤(CF)推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻(KNN)算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别计算其多源信息(微博内容、交互关系和社交信息)的相似度;其次,引入时间权重和丰富度权重计算多源信息的总相似度,并根据其大小进行TOP-N用户推荐;最后,在并行计算框架Spark上进行实验。实验结果表明,MISUR算法与CF算法和基于多社交行为的微博好友推荐算法(MBFR)相比,在准确率、召回率和效率方面都有较大幅度的提升,说明了MISUR算法的有效性。 展开更多

关键词 多源信息 稀疏性 相似度 时间权重 丰富度权重

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基于eNSP的网络工程实践教学体系探索 被引量：19

2

作者 李凤银 禹继国 +1 位作者 鞠宏伟 刘晓欢 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2018年第3期209-212,共4页

针对网络工程专业实训存在的专业设施少、综合实验难以开展、学生兴趣缺乏等问题,设计出基于eNSP的网络工程专业实践教学体系,该体系将虚拟的网络教学平台与真正的实验环境相联系,建立虚实二级实验平台,把网络工程专业核心课程的基础实... 针对网络工程专业实训存在的专业设施少、综合实验难以开展、学生兴趣缺乏等问题,设计出基于eNSP的网络工程专业实践教学体系,该体系将虚拟的网络教学平台与真正的实验环境相联系,建立虚实二级实验平台,把网络工程专业核心课程的基础实验和高级实验的基础部分都平移到eNSP仿真平台上,学生掌握了基本操作技能以后,再到真实的工程设备上进行真实环境的复杂配置实验,充分提高现有设备的利用率,为学生提供开展大型综合实验的机会。 展开更多

关键词 eNSP 网络工程 实训模式

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网络安全态势认知融合感控模型 被引量：45

3

作者 刘效武 王慧强 +2 位作者 吕宏武 禹继国 张淑雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2099-2114,共16页

为了分析网络威胁的演化趋势,并探讨安全态势的自主感知和调控问题,将跨层结构和认知环融入模型的设计,提出一种基于融合的网络安全态势认知感控模型,增强网络安全系统的层间交互和认知能力.在分析模型组件及其功能的基础上,利用多源融... 为了分析网络威胁的演化趋势,并探讨安全态势的自主感知和调控问题,将跨层结构和认知环融入模型的设计,提出一种基于融合的网络安全态势认知感控模型,增强网络安全系统的层间交互和认知能力.在分析模型组件及其功能的基础上,利用多源融合算法得到各异质传感器对网络安全事件的准确决策,结合对安全事件威胁等级和威胁因子关系的推演,克服威胁因子获取过程中需处理网络组件间复杂隶属关系的不足,从而提出包含服务级、主机级和网络级的层次化态势感知方法,提高对网络威胁的表达能力.而且通过对态势感知曲线的分析,搭建离散计算和连续控制之间的桥梁,形成闭环反馈控制结构,解决安全态势自感知和自调控的问题.仿真实验结果表明:基于融合的网络安全态势认知感控模型及方法能够融合异质安全数据,动态感知威胁的演化趋势,并具有一定的自主调控能力,达到了认知感控的研究目的,为监控和管理网络提供了新的方法和手段. 展开更多

关键词 网络安全态势感知 认知计算 多源融合 量化感知 认知调控

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深度学习研究与进展 被引量：140

4

作者 孙志远 鲁成祥 +1 位作者 史忠植 马刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期1-8,共8页

深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理... 深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理论及应用的热潮。实践表明,深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,实现对数据更本质的刻画,同时深层模型具有更强的建模和推广能力。鉴于深度学习的优点及其广泛应用,对深度学习进行了较为系统的介绍,详细阐述了其产生背景、理论依据、典型的深度学习模型、具有代表性的快速学习算法、最新进展及实践应用,最后探讨了深度学习未来值得研究的方向。 展开更多

关键词 深度学习 机器学习 深层神经网络 图像识别 语音识别 自然语言处理

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基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法 被引量：40

5

作者 刘智斌 曾晓勤 +1 位作者 刘惠义 储荣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期579-587,共9页

强化学习通过与环境交互的方式进行学习,在较大状态空间中其学习效率却很低.植入先验知识能够提高学习速度,然而不恰当的先验知识反而会误导学习过程,对学习性能不利.提出一种基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法 NNH-QL,改变了传... 强化学习通过与环境交互的方式进行学习,在较大状态空间中其学习效率却很低.植入先验知识能够提高学习速度,然而不恰当的先验知识反而会误导学习过程,对学习性能不利.提出一种基于BP神经网络的双层启发式强化学习方法 NNH-QL,改变了传统强化学习过程的盲目性.作为定性层,高层由BP神经网络构成,它不需要由外界提供背景知识,利用Shaping技术,将在线获取的动态知识对底层基于表格的Q学习过程进行趋势性启发.算法利用资格迹技术训练神经网络以提高学习效率.NNHQL方法既发挥了标准Q学习的灵活性,又利用了神经网络的泛化性能,为解决较大状态空间下的强化学习问题提供了一个可行的方法.实验结果表明:该方法能够较好地提高强化学习的性能且具有明显的加速效果. 展开更多

关键词 NNH-QL 强化学习 Q学习 神经网络 路径规划

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基于Spark框架的高效KNN中文文本分类算法 被引量：19

6

作者 于苹苹 倪建成 +2 位作者 姚彬修 李淋淋 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3292-3297,共6页

针对K-最近邻（KNN）分类算法时间复杂度与训练样本数量成正比而导致的计算量大的问题以及当前大数据背景下面临的传统架构处理速度慢的问题，提出了一种基于Spark框架与聚类优化的高效KNN分类算法。该算法首先利用引入收缩因子的优化K-... 针对K-最近邻（KNN）分类算法时间复杂度与训练样本数量成正比而导致的计算量大的问题以及当前大数据背景下面临的传统架构处理速度慢的问题，提出了一种基于Spark框架与聚类优化的高效KNN分类算法。该算法首先利用引入收缩因子的优化K-medoids聚类算法对训练集进行两次裁剪；然后在分类过程中迭代K值获得分类结果，并在计算过程中结合Spark计算框架对数据进行分区迭代实现并行化。实验结果表明，在不同数据集中传统尽最近邻算法、基于K-medoids的群最近邻算法所耗费时间是所提Spark框架下的B最近邻算法的3．92-31．90倍，所提算法具有较高的计算效率，相较于Hadoop平台有较好的加速比，可有效地对大数据进行分类处理。 展开更多

关键词 K-最近邻 聚类 收缩因子 K-medoids SPARK 并行化计算

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基于Spark的并行频繁模式挖掘算法 被引量：13

7

作者 曹博 倪建成 +2 位作者 李淋淋 于苹苹 姚彬修 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期86-91,共6页

在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最... 在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。 展开更多

关键词 大数据 频繁模式挖掘 TOP-K 模式树 并行计算

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基于纹理和草图的图像铅笔画绘制 被引量：8

8

作者 孙玉红 张元科 +1 位作者 孟静 韩丽娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1976-1980,共5页

针对目前铅笔画生成方法中的线条不够灵活、纹理缺少方向感的问题,提出了一种基于带方向的纹理和线条草图将一幅图像转换为铅笔画风格的方法。首先,对输入图像进行直方图匹配得到图像的色调图,并将图像分割为多个区域,对每个区域,根据... 针对目前铅笔画生成方法中的线条不够灵活、纹理缺少方向感的问题,提出了一种基于带方向的纹理和线条草图将一幅图像转换为铅笔画风格的方法。首先,对输入图像进行直方图匹配得到图像的色调图,并将图像分割为多个区域,对每个区域,根据其颜色和形状计算其色调和方向,以此决定铅笔纹理的色调和方向;然后,通过可调整的线性卷积方法得到铅笔画的线条草图;最后,将纹理和草图结合得到铅笔画效果。运用提出的方法对不同类型的自然图像进行了铅笔画的转换,并与已有的线卷积积分方法和基于色调的方法进行了对比。实验结果表明带方向的区域纹理能更好地模拟手工铅笔画纹理的方向,可调整的线条能够更好地模拟手工铅笔画的线条的随意性和灵活性。 展开更多

关键词 图像处理 铅笔画 非真实感绘制 纹理 草图

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基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法 被引量：8

9

作者 李淋淋 倪建成 +2 位作者 于苹苹 姚彬修 曹博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1287-1291,1310,共6页

针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加... 针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。 展开更多

关键词 SLOPE One算法 聚类 SPARK 时间权重 项目属性

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采用资格迹的神经网络学习控制算法 被引量：4

10

作者 刘智斌 曾晓勤 +1 位作者 徐彦 禹继国 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期887-894,共8页

强化学习是解决自适应问题的重要方法,被广泛地应用于连续状态下的学习控制,然而存在效率不高和收敛速度较慢的问题.在运用反向传播(back propagation,BP)神经网络基础上,结合资格迹方法提出一种算法,实现了强化学习过程的多步更新.解... 强化学习是解决自适应问题的重要方法,被广泛地应用于连续状态下的学习控制,然而存在效率不高和收敛速度较慢的问题.在运用反向传播(back propagation,BP)神经网络基础上,结合资格迹方法提出一种算法,实现了强化学习过程的多步更新.解决了输出层的局部梯度向隐层节点的反向传播问题,从而实现了神经网络隐层权值的快速更新,并提供一个算法描述.提出了一种改进的残差法,在神经网络的训练过程中将各层权值进行线性优化加权,既获得了梯度下降法的学习速度又获得了残差梯度法的收敛性能,将其应用于神经网络隐层的权值更新,改善了值函数的收敛性能.通过一个倒立摆平衡系统仿真实验,对算法进行了验证和分析.结果显示,经过较短时间的学习,本方法能成功地控制倒立摆,显著提高了学习效率. 展开更多

关键词 强化学习 神经网络 资格迹 倒立摆 梯度下降

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底部攻坚:实现农村小规模学校的振兴 被引量：12

11

作者 姜振栋 张旭 《学术论坛》 CSSCI 北大核心 2015年第10期166-171,共6页

十年"撤点并校"运动使我国农村教育发生了千古未有之大变局。在"后撤点并校"时代,沉淀在农村最偏远角落的薄弱小规模学校,俗称村小与教学点,成为开展"底部攻坚"实现教育公平优先被关注、被改善的对象。... 十年"撤点并校"运动使我国农村教育发生了千古未有之大变局。在"后撤点并校"时代,沉淀在农村最偏远角落的薄弱小规模学校,俗称村小与教学点,成为开展"底部攻坚"实现教育公平优先被关注、被改善的对象。鉴于地理环境、学龄人口、社会风俗等诸多因素限制,农村小规模学校长期存在是基本事实。要充分认识农村小规模学校发展面临的困境,并清醒地意识到小规模学校在农村仍具有强大生命力,积极探寻农村小规模学校由"小而弱""小而差"向"小而强""小而优"转变的有效路径。 展开更多

关键词 底部攻坚 农村小规模学校 教育公平 小班小校 教育现代化

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博弈论在区块链中的应用研究 被引量：6

12

作者 宋丽华 李涛 王伊蕾 《密码学报》 CSCD 2019年第1期100-111,共12页

区块链是比特币的底层技术,用于分布式地存储比特币的历史交易信息.区块链中的每个区块包含若干交易信息,矿工一旦挖到新的区块,就将其加入区块链,并以密码学方式保证区块信息不可篡改和不可伪造.为了保证系统正常运行,区块链将经济因... 区块链是比特币的底层技术,用于分布式地存储比特币的历史交易信息.区块链中的每个区块包含若干交易信息,矿工一旦挖到新的区块,就将其加入区块链,并以密码学方式保证区块信息不可篡改和不可伪造.为了保证系统正常运行,区块链将经济因素集成到激励层,为矿工提供充足的动机去寻找新的区块,激励层主要包括经济激励的发行机制和分配机制等.因此,如何设计高效实用的激励层成为区块链中的关键问题.博弈论作为现代数学的一个重要分支,已经成为分析经济学理论的标准工具之一,可以用来研究激励层的机制设计,提高区块链的效率和实用性.本文首先分析了博弈论、安全多方计算和比特币(区块链1.0)三者之间交叉的研究领域,其中包括理性安全多方计算,基于比特币的安全多方计算以及基于博弈论的比特币协议.然后将智能合约(区块链2.0)应用在可验证云计算中,使用博弈论为云计算中的委托人设计智能合约,该智能合约可以有效地防止云服务器合谋.最后在犯罪智能合约中引入随机参数,构造了Random-PublicLeaks,通过验证智能合约有效性,发现随机性的引入降低了犯罪智能合约的成功概率. 展开更多

关键词 区块链 博弈论 比特币 智能合约

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基于概念主干H的知识联通及其联通测度 被引量：3

13

作者 雷玉霞 眭跃飞 +1 位作者 曹宝香 王廷蔚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第7期172-173,179,共3页

Knowledge interconnection has proved to be more necessary in order to improve the degree of intelligenceof computer. In this paper, we firstly introduce a method in taxonomy in the light of information entropy of the ... Knowledge interconnection has proved to be more necessary in order to improve the degree of intelligenceof computer. In this paper, we firstly introduce a method in taxonomy in the light of information entropy of the tree,and then concept-interconnectivity and interconnection analysis are mainly discussed. At last, we provide some inter-connection-measures satisfying some intuition properties. 展开更多

关键词 知识库 知识联通 联通测度 概念主干H 语义联通

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基于改进粒子滤波算法的小型无人机传感器故障诊断方法 被引量：9

14

作者 刘彦超 刘慧文 +1 位作者 高薇 李凤银 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第10期174-179,共6页

小型无人机传感器的工作状态直接影响着飞行的安全性和稳定性。因小型无人机特殊的工作环境,其故障诊断的难度较大。因此,为了提高小型无人机传感器故障诊断的精确度和适用性,提出一种基于改进粒子滤波算法的小型无人机故障诊断方法。... 小型无人机传感器的工作状态直接影响着飞行的安全性和稳定性。因小型无人机特殊的工作环境,其故障诊断的难度较大。因此,为了提高小型无人机传感器故障诊断的精确度和适用性,提出一种基于改进粒子滤波算法的小型无人机故障诊断方法。所提出算法结合遗传算法对粒子滤波算法进行了改进,并把传感器故障诊断问题视为多维复合假设检验问题。此外,利用序贯概率比检验法分析粒子滤波估计值与传感器输出值的残差,从而诊断对应的传感器是否发生故障。一旦传感器出现故障,使用广义最大似然法则来辨识具体的故障类型。仿真结果表明:该方法能完成小型无人机的多种故障类型识别,且具有较高的诊断精度。 展开更多

关键词 小型无人机 传感器故障诊断 粒子滤波算法 遗传算法 序贯概率比检验

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基于“用户画像”的阅读疗法模式研究——以抑郁症为例 被引量：78

15

作者 韩梅花 赵景秀 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期105-110,共6页

针对目前抑郁症阅读疗法施治对象的选取样本过于单一,私密性差,不能及时发现潜在患者,及时治疗的现状,提出了在大数据背景下基于"用户画像"的抑郁症阅读疗法新模式。该模式首先根据"伯恩斯抑郁症清单(BDC)"的内容... 针对目前抑郁症阅读疗法施治对象的选取样本过于单一,私密性差,不能及时发现潜在患者,及时治疗的现状,提出了在大数据背景下基于"用户画像"的抑郁症阅读疗法新模式。该模式首先根据"伯恩斯抑郁症清单(BDC)"的内容来构造抑郁情绪的种子词,然后基于机器学习的方法,综合提炼用户网上行为和抑郁情绪的主观表露,构建用户抑郁情感词典。根据抑郁情感词典分析用户微博文本,计算其抑郁情感指数,得到"用户画像",进而推送相应的阅读治疗资源。基于"用户画像"的阅读疗法模式大大突破了受众范围,便于准确把握诊断、治疗时机,使患者在无意识状态下接受阅读治疗,减轻了患者经济和精神的双重压力,具有较高的社会价值和重要的现实意义。 展开更多

关键词 阅读疗法 大数据 抑郁症 “用户画像” 情绪分析

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无线网络拓扑控制中支撑图构造算法 被引量：4

16

作者 张秀娟 禹继国 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期904-926,共23页

支撑图(spanner)在无线(自主、传感器)网络拓扑控制中起着重要作用,不但能保证最终的拓扑图链路减少,保持连通性,而且保证任意一对通信节点之间所需费用是最少可能费用的常数因子倍.针对无线网络拓扑控制问题,大量支撑图构造算法被提出... 支撑图(spanner)在无线(自主、传感器)网络拓扑控制中起着重要作用,不但能保证最终的拓扑图链路减少,保持连通性,而且保证任意一对通信节点之间所需费用是最少可能费用的常数因子倍.针对无线网络拓扑控制问题,大量支撑图构造算法被提出,以尽可能高效地满足网络设计需要的各种拓扑特性,如局部性、稀疏性、小权值、有界度及容错性等.对支撑图的研究成果进行了详细讨论,依据支撑图的定义和不同的分类原则给出了支撑图分类,分析了各种支撑图的典型集中式和局部算法、满足某一或多个拓扑特性的算法,并提出了需要进一步研究的问题.与无线网络中新出现、更实用的模型结合,寻找更简单、性能更好的算法将是未来支撑图构造算法的主要研究方向. 展开更多

关键词 无线网络 拓扑控制 支撑图 支撑比

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Frame知识的不一致性分析与修正 被引量：1

17

作者 雷玉霞 陈娟 +1 位作者 韩永花 王祥德 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第22期155-158,217,共5页

知识分析在知识库创建过程中十分重要,而知识的不一致分析是知识分析中的重要内容之一。基于框架表示法,分析了多种不一致的情况,并提出了相应的处理策略,用以检测和修正不一致的知识,以提高所获取知识的精度。Visual C++环境下的实验... 知识分析在知识库创建过程中十分重要,而知识的不一致分析是知识分析中的重要内容之一。基于框架表示法,分析了多种不一致的情况,并提出了相应的处理策略,用以检测和修正不一致的知识,以提高所获取知识的精度。Visual C++环境下的实验结果表明所提出的方法是可靠和可行的,为知识库的创建奠定了基础。 展开更多

关键词 知识获取 知识库 知识框架 知识修正

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一种基于模型的光学层析图像重建方法 被引量：1

18

作者 孟静 黄贤武 王加俊 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期109-113,共5页

光学层析图像重建是个病态问题,测量误差会在重建过程中被放大,对此,提出一种以广义高斯马尔可夫随机场模型为先验信息的光学层析图像重建方法。重建过程是对目标函数的优化过程,目标函数关于光学参数的梯度计算是算法中的难点,因此,提... 光学层析图像重建是个病态问题,测量误差会在重建过程中被放大,对此,提出一种以广义高斯马尔可夫随机场模型为先验信息的光学层析图像重建方法。重建过程是对目标函数的优化过程,目标函数关于光学参数的梯度计算是算法中的难点,因此,提出一种基于梯度树的梯度计算方法。文中分别给出了吸收系数和散射系数的重建结果,并引入三个指标因子衡量重建图像的质量,进而列出不同重建算法下,重建图像的指标值。最后通过对重建结果和指标因子取值的比较,分析基于模型的重建算法的有效性。 展开更多

关键词 光学层析成像 图像重建 梯度计算 联合差分方法

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基于形式概念分析的柔性决策规划 被引量：1

19

作者 雷玉霞 曹宝香 王妍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期213-215,235,共4页

关联规则获取是知识发现和数据挖掘中的核心问题之一。对超市来讲,从交易数据中挖掘出的关联规则有两点重要意义:一是有助于设计商品的摆放位置;二是帮助商品进货搭配规划,为更好利用关联规则进行进货搭配规划,知识工程师不仅需要考虑... 关联规则获取是知识发现和数据挖掘中的核心问题之一。对超市来讲,从交易数据中挖掘出的关联规则有两点重要意义:一是有助于设计商品的摆放位置;二是帮助商品进货搭配规划,为更好利用关联规则进行进货搭配规划,知识工程师不仅需要考虑关联规则的可信度、支持度和兴趣度,更需要考虑支持集对关联规则的贡献度和关联规则自身的平衡度和复杂度。本文首先采用形式概念分析理论挖掘交易数据中的关联规则,这些规则具有100%的可信度。然后,在关联规则柔性筛选的基础上进行商品进货决策规划。所谓柔性是指用户可自己定义规则的不同阈值组合(例如析取和合取)选择规则。 展开更多

关键词 形式概念分析 关联规则 柔性筛选方法

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基于OpenMP/MPI并行编程模型的N体问题的优化实现 被引量：1

20

作者 祝永志 续士强 禹继国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期16-21,共6页

多核集群的层次化并行编程模型一直是高性能计算的研究热点。以SMP集群为例,从硬件上可分为节点间和节点内的两层架构。阐述了层次化并行编程的实现技术,针对N体问题算法进行了基于Hybrid并行编程模型的并行化研究。提出了一种块同步MPI... 多核集群的层次化并行编程模型一直是高性能计算的研究热点。以SMP集群为例,从硬件上可分为节点间和节点内的两层架构。阐述了层次化并行编程的实现技术,针对N体问题算法进行了基于Hybrid并行编程模型的并行化研究。提出了一种块同步MPI/Open MP细粒度N体问题的优化算法。基于曙光TC5000A集群,将该算法与传统的N体并行算法进行了执行时间与加速比的比较,得出了几句总结性具体论述。 展开更多

关键词 混合编程模型 块同步算法 N-体问题 性能优化

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