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基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法
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作者 窦琨 《电子设计工程》 2023年第5期135-138,143,共5页
为扩展通信网络的频谱宽度,从而充分提高通信信号的跳频传输能力,提出基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法。根据稀疏测度矩阵,计算正则化重构指标的具体数值,通过统计信号协方差的处理方式,完成基于稀疏重构的通信信号调制。... 为扩展通信网络的频谱宽度,从而充分提高通信信号的跳频传输能力,提出基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法。根据稀疏测度矩阵,计算正则化重构指标的具体数值,通过统计信号协方差的处理方式,完成基于稀疏重构的通信信号调制。在此基础上,定义估算核函数,联合已知的跳频参量提取结果,确定网络通信环境中的瞬时信号传输权限,实现对网络通信跳频信号参数的估量与计算,完成基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法的设计。实验结果表明,与深度学习型估算方法相比,在稀疏重构原则的作用下,通信网络的频谱宽度得以扩展,符合提高通信信号的跳频传输能力的实际应用需求。 展开更多
关键词 稀疏重构 网络通信 跳频信号 协方差 核函数 通信权限
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基于图卷积网络的轴承故障检测算法
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作者 邱瑞 于炯 +3 位作者 杜旭升 李姝 刘怡然 《现代电子技术》 2023年第21期89-93,共5页
轴承故障占到了感应发动机故障总数的13,会造成严重的经济损失甚至生命威胁。准确且及时地检测出轴承故障对于提高生产效率和降低安全风险至关重要。传统检测算法对轴承信号特征的选择较为敏感,而基于机器学习的轴承故障检测算法往往仅... 轴承故障占到了感应发动机故障总数的13,会造成严重的经济损失甚至生命威胁。准确且及时地检测出轴承故障对于提高生产效率和降低安全风险至关重要。传统检测算法对轴承信号特征的选择较为敏感,而基于机器学习的轴承故障检测算法往往仅考虑了样本的特征信息却忽略了样本之间的联系,从而丢失了许多有用的信息。为解决这个问题,将特征提取迁移到图结构,提出了GE⁃HITS的轴承故障检测方法。该方法首先将样本以德劳内三角网形式连接成图;然后将图结构与样本的特征信息一同作为图卷积神经网络的输入;最后将训练后的数据通过权威值排序来判断故障点。通过与在真实数据集上运行的8种对比算法的3种指标进行比较,GE⁃HITS算法都取得了最佳的结果,充分证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 轴承故障检测 深度学习 数据挖掘 图卷积神经网络 GE⁃HITS 权威值排序
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项目驱动模式在软件工程人才培养中的应用与反思 被引量:3
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作者 张凯 孙华 +1 位作者 柯尊旺 《电脑知识与技术》 2016年第1Z期150-151,共2页
文章研究和分析了软件工程人才培养目标,针对当前软件工程课程教学存在的不足,提出将项目驱动模式应用在软件工程教学中。文章以新疆大学软件学院软件工程的教改为例,探讨了项目驱动模式在软件工程教学中应用,反思了项目驱动模式在实施... 文章研究和分析了软件工程人才培养目标,针对当前软件工程课程教学存在的不足,提出将项目驱动模式应用在软件工程教学中。文章以新疆大学软件学院软件工程的教改为例,探讨了项目驱动模式在软件工程教学中应用,反思了项目驱动模式在实施中存在的问题并给出改进措施。 展开更多
关键词 软件工程 项目驱动 工程实践 反思
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基于小程序的图书馆资源预约系统设计与实现 被引量:2
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作者 余晶 丁志诚 《信息记录材料》 2020年第5期218-219,共2页
基于小程序的图书馆预约系统采用微信原生框架MINA,后端以Spring Boot为核心、持久层框架MyBatis与Druid连接池相结合,应用Redis对常用数据进行缓存;采用Shiro对系统权限进行管理,提升了系统安全性。本系统包括书籍预约,书单管理,书评管... 基于小程序的图书馆预约系统采用微信原生框架MINA,后端以Spring Boot为核心、持久层框架MyBatis与Druid连接池相结合,应用Redis对常用数据进行缓存;采用Shiro对系统权限进行管理,提升了系统安全性。本系统包括书籍预约,书单管理,书评管理,自动爬虫等模块,并实现了相应功能,能够最大限度的覆盖到使用者与管理者,具有安全、稳定、高效的特性。 展开更多
关键词 Druid Shiro Spring Boot 图书馆 MINA
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一种简化的BP神经网络图像插值算法 被引量:1
5
作者 钱育蓉 王谨 +3 位作者 郑济昌 于炯 贾振红 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第9期263-266,共4页
为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组... 为进一步提高图像插值质量,丰富非线性图像插值算法研究,提出一种简化的神经网络插值算法。利用前向反馈神经网络(BP-NN)构造最佳的图像插值模型,通过2组实验确定该模型的BP网络最佳拓扑结构、最佳采样模型和采样点数量,并定量描述每组模型的耗时。实验结果表明,对512×512像素图像采用BP-NN训练点数量为50 000、拓扑结构为8-16-1的参数插值时,该算法平均插值时间约为0.7 s,且其峰值信噪比比线性均值方法平均高1 dB^2 dB,能够得到更佳的视觉感受。 展开更多
关键词 前向反馈神经网络 图像插值 峰值信噪比 采点模式 隐藏层神经元 线性插值
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一种时频域加权张量分解的欠定盲源分离方法
6
作者 张明君 郭文强 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期20-22,共3页
针对欠定瞬时混合模型,提出了一种基于时频域加权张量分解的欠定盲源分离方法。该算法利用短时傅立叶二次分布无交叉项及Wigner-Ville分布高分辨率的特性,在传统最小二乘代价函数基础上对WVD自由项时频点所构成张量进行加权调整,解决可... 针对欠定瞬时混合模型,提出了一种基于时频域加权张量分解的欠定盲源分离方法。该算法利用短时傅立叶二次分布无交叉项及Wigner-Ville分布高分辨率的特性,在传统最小二乘代价函数基础上对WVD自由项时频点所构成张量进行加权调整,解决可能存在的数据丢失问题,同时施加Tikhonov准则处理由二次分布的边缘聚集性所引起的负值,采用LM算法最小化代价函数估计出混合矩阵,实现源信号的有效分离。 展开更多
关键词 欠定盲分离 时频分析 Tikhonov准则 加权张量分解
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WebGIS架构棉花估产辅助决策系统的设计
7
作者 钱育蓉 +3 位作者 魏心雨 杨启萌 毛福江 王淑媛 《新疆农垦科技》 2015年第6期63-66,共4页
新疆是国家棉花主产区,提高种植监管的现代化、信息化水平对稳定棉花产量、价格具有引领和示范作用。将Web GIS架构、3S技术与棉花估产建模技术相结合,辅以实地调查和基于植被指数的棉花遥感估产模型,以玛纳斯为县级试验区,将植被叶片... 新疆是国家棉花主产区,提高种植监管的现代化、信息化水平对稳定棉花产量、价格具有引领和示范作用。将Web GIS架构、3S技术与棉花估产建模技术相结合,辅以实地调查和基于植被指数的棉花遥感估产模型,以玛纳斯为县级试验区,将植被叶片病虫害受损度计算、面积和产量估测以及棉花病虫害专家诊疗等模块纳入棉花估产辅助决策系统,在Web Service架构下实现了棉花的长势、种植面积及其空间分布的电子地图展示,以期辅助棉花产量和价格的评估,为新疆地区棉花生产的实时监测和管理提供辅助决策依据,准确、快速、及时地监测和预报棉花主产区的生产状况,也同时为我国棉花价格和市场稳定提供科学依据。 展开更多
关键词 遥感 辅助决策 估产 WEB GIS 专家诊疗
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小波域欠定盲图像混合矩阵估计研究
8
作者 郭文强 张明君 《信息通信》 2013年第4期20-22,共3页
欠定盲源分离已经成为当前盲信号处理的研究热点,欠定的盲图像分离技术在现实的科研和生产实践中有重要的研究意义。由于图像信号的本身特征,直接进行处理不能满足欠定盲源分离的条件,文章所做的工作就是将盲图像的混合图像进过一层小... 欠定盲源分离已经成为当前盲信号处理的研究热点,欠定的盲图像分离技术在现实的科研和生产实践中有重要的研究意义。由于图像信号的本身特征,直接进行处理不能满足欠定盲源分离的条件,文章所做的工作就是将盲图像的混合图像进过一层小波变换,在小波域得到了充分稀疏的高频分量,然后利用超平面法矢量聚类算法在小波域进行混合矩阵的估计。通过仿真实验,对比传统算法,得到了较好的估计结果。 展开更多
关键词 欠定盲图像分离 小波变换 法矢量聚类
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电梯综合检验信息平台设计与实现
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作者 姜宏 《科学大众(科技创新)》 2019年第12期95-95,98,共2页
针对特检行业电梯检验、委托检验业务流程,实现无纸化检验,自动生成检验报告的需求,文章基于B/S结构,将Weblogic、Apache和Tomcat作为应用服务器,采用数据层、业务层、表现层3层模式,设计了电梯综合检验信息平台,具有良好的容错能力和... 针对特检行业电梯检验、委托检验业务流程,实现无纸化检验,自动生成检验报告的需求,文章基于B/S结构,将Weblogic、Apache和Tomcat作为应用服务器,采用数据层、业务层、表现层3层模式,设计了电梯综合检验信息平台,具有良好的容错能力和负载平衡能力。 展开更多
关键词 B/S 电梯检验 信息平台 JAVA
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基于自编码器的深度聚类算法综述 被引量:8
10
作者 陶文彬 钱育蓉 +3 位作者 张伊扬 马恒志 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期16-25,共10页
聚类分析作为一种常见的分析方法,广泛应用于各种场景。随着机器学习技术的发展,深度聚类算法也成了当下研究的热点,基于自编码器的深度聚类算法是其中的代表算法。为了及时了解掌握基于自编码器的深度聚类算法的发展,介绍了四种自编码... 聚类分析作为一种常见的分析方法,广泛应用于各种场景。随着机器学习技术的发展,深度聚类算法也成了当下研究的热点,基于自编码器的深度聚类算法是其中的代表算法。为了及时了解掌握基于自编码器的深度聚类算法的发展,介绍了四种自编码器的模型,对近些年代表性的算法依照自编码器的结构进行了分类。在MNIST、USPS、Fashion-MNIST数据集上,针对传统聚类算法和基于自编码器的深度聚类算法进行了实验对比、分析,最后对基于自编码器的深度聚类算法目前存在的问题进行了总结,展望了深度聚类算法的研究方向。 展开更多
关键词 聚类算法 深度聚类 自编码器 特征提取
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基于随机游走的图嵌入研究综述 被引量:6
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作者 腊志垚 钱育蓉 +3 位作者 顾天宇 张继元 李自臣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期1-13,共13页
近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理... 近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理,对现有的经典模型进行介绍与分类,主要分为基于经典随机游走的模型和基于属性游走的模型;然后对每一种模型解决的问题、算法思想、模型策略、优缺点和应用场景进行了详细的归纳与分析,并在几种常见的数据集上评估了部分模型的性能。通过研究发现,当前的基于随机游走的图嵌入亟待解决四个方面的问题:属性选择、可扩展性、嵌入维度选择和可解释性,针对这些问题,图嵌入需要建立一致的理论框架,为后面的研究提供可参考的标准。 展开更多
关键词 图嵌入 图神经网络 图任务分析 随机游走 属性游走
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基于深度学习的命名实体识别研究综述
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作者 张继元 钱育蓉 +2 位作者 侯树祥 陈嘉颖 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期32-42,共11页
命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来... 命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类:基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。 展开更多
关键词 命名实体识别 深度学习 自然语言处理 卷积神经网络 循环神经网络 TRANSFORMER 图神经网络
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基于双向注意力机制的多模态关系抽取
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作者 吴海鹏 钱育蓉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期160-167,共8页
传统关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系,多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取模型在处理图像数据时存在容易受到冗余信息干扰的问题,提出一种基于双向注意力机制的多模态关系抽... 传统关系抽取方法从纯文本中识别实体对之间的关系,多模态关系抽取方法通过利用多种模态信息辅助关系抽取任务。针对现有多模态关系抽取模型在处理图像数据时存在容易受到冗余信息干扰的问题,提出一种基于双向注意力机制的多模态关系抽取模型。首先,采用来自Transformer的双向编码器表示(BERT)与场景图生成模型分别提取文本语义特征与图像语义特征。然后,利用双向注意力机制建立图像到文本与文本到图像的双向对齐机制,通过这种双向对齐机制实现图像与文本之间的双向信息交互,赋予图像中冗余信息较低的权重以削弱其对文本语义表示的干扰,从而减轻图像中冗余信息对关系抽取结果造成的负面影响。最后,将对齐后的文本特征表示与视觉特征表示相连接形成文本与图像的融合特征,通过多层感知机(MLP)计算所有关系分类的概率分数并输出预测关系。在用于神经关系提取的多模式数据集(MNRE)上的实验结果表明,该模型的精确率、召回率、F1值分别达到65.53%、69.21%与67.32%,相比于基准模型均有明显提升,具有较好的关系抽取效果。 展开更多
关键词 关系抽取 社交网络 冗余信息 多模态数据 双向注意力机制
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基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述 被引量:1
14
作者 李昕晖 钱育蓉 +4 位作者 岳海涛 胡月 陈嘉颖 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期50-62,共13页
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白... 蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。 展开更多
关键词 蛋白质功能预测 蛋白质序列 机器学习 生物计算 生物信息学
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基于深度学习的属性图异常检测综述 被引量:4
15
作者 张伊扬 钱育蓉 +3 位作者 陶文彬 李自臣 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期1-13,共13页
异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学... 异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学习方法在捕捉属性图复杂的信息中展现出优越性能,已被证实是解决属性图异常检测问题非常有效的方法。对普通图异常检测和属性图异常检测以及表示学习相关方法进行简要概述;其次从静态属性图和动态属性图两方面对最新深度学习异常检测方法进行介绍与分类;对常见数据集上的实验结果进行了对比、分析;对属性图异常检测的应用场景、存在的问题以及面临的挑战进行讨论,展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 异常检测 属性图 图数据挖掘 深度学习
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人工智能在功能磁共振成像数据中的自闭症研究综述
16
作者 顾剑 钱育蓉 +4 位作者 王兰兰 胡月 陈嘉颖 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期57-68,共12页
自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术... 自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术已经被用于自闭症的智能辅助诊断研究中,旨在提高诊断的效率、准确性以及探索发病机制。首先介绍了自闭症智能诊断的背景、重要意义和面临的挑战;其次回顾了近5年智能诊断相关技术在自闭症分类识别中的进展,从机器学习和深度学习两方面总结、分析智能诊断不同方法的特点和局限性;最后探讨了自闭症智能诊断亟需解决的问题及未来研究趋势,为自闭症早期诊断和临床应用提供指导和参考。 展开更多
关键词 人工智能 自闭症谱系障碍 功能磁共振成像 机器学习 深度学习
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