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探讨人工智能在计算机网络技术中的应用 被引量：68
1
作者 张彬 《软件》 2012年第11期265-266,共2页
人工智能开创了新的技术研究领域,并在各个行业中得到了广泛的应用。伴随着科学研究方法的改变,计算机的主要功能从数值计算向问题求解以及知识处理方向上发展,在这一转变过程中,人工智能是实现计算机的功能转变的核心技术。文章就人工... 人工智能开创了新的技术研究领域,并在各个行业中得到了广泛的应用。伴随着科学研究方法的改变,计算机的主要功能从数值计算向问题求解以及知识处理方向上发展,在这一转变过程中,人工智能是实现计算机的功能转变的核心技术。文章就人工智能技术进行了简单介绍,从计算机网络技术存在的问题分析中强调人工智能应用的重要性,并重点阐述了人工智能在计算机网络技术中的应用。 展开更多
关键词 人工智能 计算机网络技术 网络安全 网络管理
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基于RBF核的SVM学习算法的优化计算 被引量：41
2
作者 李琳 张晓龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第29期190-192,204,共4页
在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性... 在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法。实验表明,双线性网格搜索法能有效地结合双线性搜索法训练量小和网格搜索法学习精度高的优点,提高学习精度和学习性能。 展开更多
关键词 支持向量机 RBF核 双线性网格搜索法 模型选择 参数优化
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跨平台移动Web开发框架与数据交互方法 被引量：49
3
作者 李张永 陈和平 顾进广 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1827-1832,共6页
针对移动Web开发中跨平台与数据交互两大关键问题,设计了一种利用PhoneGap为中间件、jQquery Mobile为UI框架和Android等手机终端系统所组成的移动Web开发框架,并提出了一种利用AJAX、JSON和HTML5等相关技术实现移动Web客户端与服务端... 针对移动Web开发中跨平台与数据交互两大关键问题,设计了一种利用PhoneGap为中间件、jQquery Mobile为UI框架和Android等手机终端系统所组成的移动Web开发框架,并提出了一种利用AJAX、JSON和HTML5等相关技术实现移动Web客户端与服务端之间跨域数据交互的通用方案。改进了AJAX受同源限制不能跨域交互的缺陷,避免使用JSONP跨域数据交互协议,提升了数据交互过程的安全性,同时解决了移动设备的跨平台等问题,可供从事移动Web开发的人员在实现数据交互过程中参考。 展开更多
关键词 跨平台 数据交互 移动WEB HTML5 开发框架
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基于自动编码器组合的深度学习优化方法 被引量：43
4
作者 邓俊锋 张晓龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期697-702,共6页
为了提高自动编码器算法的学习精度,更进一步降低分类任务的分类错误率,提出一种组合稀疏自动编码器(SAE)和边缘降噪自动编码器(m DAE)从而形成稀疏边缘降噪自动编码器(Sm DAE)的方法,将稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的限制条件... 为了提高自动编码器算法的学习精度,更进一步降低分类任务的分类错误率,提出一种组合稀疏自动编码器(SAE)和边缘降噪自动编码器(m DAE)从而形成稀疏边缘降噪自动编码器(Sm DAE)的方法,将稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的限制条件加载到一个自动编码器(AE)之上,使得这个自动编码器同时具有稀疏自动编码器的稀疏性约束条件和边缘降噪自动编码器的边缘降噪约束条件,提高自动编码器算法的学习能力。实验表明,稀疏边缘降噪自动编码器在多个分类任务上的学习精度都高于稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的分类效果;与卷积神经网络(CNN)的对比实验也表明融入了边缘降噪限制条件,而且更加鲁棒的Sm DAE模型的分类精度比CNN还要好。 展开更多
关键词 深度学习 自动编码器 稀疏自动编码器 降噪自动编码器 卷积神经网络
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改进的基于粒子群优化的支持向量机特征选择和参数联合优化算法 被引量：38
5
作者 张进 丁胜 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1330-1335,共6页
针对支持向量机（SVM）中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的SVM特征选择和参数联合优化算法（GPSO-SVM）,使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法... 针对支持向量机（SVM）中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的SVM特征选择和参数联合优化算法（GPSO-SVM）,使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法在进行优化时易出现陷入局部最优和早熟的问题,该算法在PSO中引入遗传算法（GA）中的交叉变异算子,使粒子在每次迭代更新后进行交叉变异操作来避免这一问题。该算法通过粒子之间的不相关性指数来决定粒子之间的交叉配对,由粒子适应度值的大小决定其变异概率的大小,由此产生新的粒子进入到群体中。这样使得粒子跳出当前搜索到的局部最优位置,提高了群体的多样性,在全局范围内寻找更优值。在不同数据集上进行实验,与基于PSO和GA的特征选择和SVM参数联合优化算法相比,GPSO-SVM的分类精度平均提高了2%~3%,选择的特征数目减少了3%~15%。实验结果表明,所提算法的特征选择和参数优化效果更好。 展开更多
关键词 支持向量机 特征选择 参数优化 粒子群优化算法 遗传算法 不相关性指数
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基于灰狼优化的反向学习粒子群算法 被引量：38
6
作者 周蓉 李俊 王浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期48-56,共9页
针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型... 针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。 展开更多
关键词 粒子群算法 反向学习 灰狼优化算法 贝塔分布
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一种基于内容相关性的跨媒体检索方法 被引量：34
7
作者 张鸿 吴飞 +1 位作者 庄越挺 陈建勋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期820-826,共7页
针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体... 针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构,实现跨媒体相关性的准确度量.实验以图像和音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性. 展开更多
关键词 跨媒体检索 异构性 典型相关性 子空间映射 相关反馈
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基于量子概率统计的医学图像增强算法研究 被引量：35
8
作者 付晓薇 丁明跃 +2 位作者 周成平 蔡超 孙阳光 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1590-1596,共7页
传统的医学图像增强算法存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足.本文首先利用量子信号处理基本原理,定义了两种不同的像素量子比特表达形式;然后,针对医学图像的特点,结合3×3邻域像素灰度相关性,提出了一种基于量子概率统计... 传统的医学图像增强算法存在对噪声敏感且易陷入欠增强或过增强等不足.本文首先利用量子信号处理基本原理,定义了两种不同的像素量子比特表达形式;然后,针对医学图像的特点,结合3×3邻域像素灰度相关性,提出了一种基于量子概率统计的图像增强算子.为了优化图像增强的效果,根据子采样图像信息熵自适应确定本算子的灰度阈值参数.通过主观和客观评价,实验结果表明本文所提出的增强方法考虑了图像全局与局部信息,能更有效地提高医学图像质量. 展开更多
关键词 图像增强 量子信号处理 客观评价
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采用EMD方法消除瞬态散射回波中的高斯白噪声干扰 被引量：26
9
作者 陈东方 吴先良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期496-498,共3页
本文分析了用经验模态分解 (EmpiricalModeDecomposition,EMD)方法处理非平稳噪声信号的基本原理 ,并利用EMD方法有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰 .文中以一人工合成瞬态回波为例 。
关键词 EMD 瞬态散射回波 高斯白噪声 经验模态分解方法 信号处理 干扰抑制
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基于数据仓库的OLAP系统的设计与实现 被引量：18
10
作者 方红萍 陈和平 +1 位作者 顾晋广 李晓卉 《武汉钢铁学院学报》 2004年第1期69-71,共3页
首先分析OLAP的概念、特征及体系结构,然后结合实例介绍了基于数据仓库的联机分析处理系统的设计方案与具体实现方法。
关键词 数据仓库 联机分析处理系统 OLAP DW 多维数据
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基于ZigBee技术的智能家居方案研究 被引量：31
11
作者 黄磊 付菲 闵华松 《微计算机信息》 2009年第14期71-73,共3页
分析了ZigBee技术及家庭网络的特点。介绍了一种基于ZigBee技术的智能家居系统。重点阐述了该系统的ZigBee应用部分,即用作信息感知、数据采集和传输的ZigBee无线通信网络的一个方案设计。
关键词 ZIGBEE IEEE 802.15.4 智能家居 无线网络 家庭网关
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新冠肺炎期间“停课不停学”高校在线教学案例分析 被引量：32
12
作者 汪红信 胡舒婷 徐进 《现代商贸工业》 2020年第15期163-165,共3页
新冠肺炎疫情期间,为实现“停课不停教,停课不停学”,各大高校依托各类在线教育平台,利用线上已有的教学资源,通过在线课程观看,直播教学等方式,采用定时答疑,论坛交流等手段保证教学进度和教学质量。武汉科技大学提出了“一学院一方案... 新冠肺炎疫情期间,为实现“停课不停教,停课不停学”,各大高校依托各类在线教育平台,利用线上已有的教学资源,通过在线课程观看,直播教学等方式,采用定时答疑,论坛交流等手段保证教学进度和教学质量。武汉科技大学提出了“一学院一方案”“一专业一方案”的教学战略,依此对恒大管理学院“证券投资学”教学班2831的完全线上教学模式进行分析并对高校在线教育未来发展趋势进行预测。实践证明,在疫情背景下此教学模式取得了良好的教学成果,具有一定的可行性,为疫情背景下各大高校开展线上教学提供参考。 展开更多
关键词 新冠肺炎 在线教育 “停课不停学” 一学院一方案
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无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法 被引量：21
13
作者 张晓龙 解慧英 赵小建 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2672-2674,共3页
针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,提出了一种改进算法。该算法考虑了未知节点到信标节点路径中相邻三个节点A,B,C组成的夹角∠ABC对距离的影响,根据与B相邻的A,C节点的邻节点集重叠度估算夹角... 针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,提出了一种改进算法。该算法考虑了未知节点到信标节点路径中相邻三个节点A,B,C组成的夹角∠ABC对距离的影响,根据与B相邻的A,C节点的邻节点集重叠度估算夹角的大小,从而更精确计算出距离,提高定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位算法 普适计算 分布式计算
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计算机语言类课程教学法研究与实践 被引量：28
14
作者 边小勇 盛玉霞 《计算机教育》 2007年第11S期34-37,共4页
C、C++和Java等宿主语言是计算机专业必修的课程。本文指出了语言课程的教与学中存在的问题,并结合软件开发方法对课程教学法作了积极地探索。采用启发式教学、探究式教学,激发学生的学习潜能,使之掌握编程思维和方法,对提高他们的自主... C、C++和Java等宿主语言是计算机专业必修的课程。本文指出了语言课程的教与学中存在的问题,并结合软件开发方法对课程教学法作了积极地探索。采用启发式教学、探究式教学,激发学生的学习潜能,使之掌握编程思维和方法,对提高他们的自主学习能力、培养他们的创新精神有着积极的作用。 展开更多
关键词 宿主语言 教学法 自主学习
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基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法 被引量：26
15
作者 龚锐 丁胜 +1 位作者 章超华 苏浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期704-709,共6页
目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别... 目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。首先,使用多任务级联卷积神经网络(MTCNN)算法进行人脸检测,并且使用MTCNN最后包含的高层特征做人脸跟踪;然后,根据检测到的人脸关键点位置来判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人脸识别结果。实验结果表明,提出方法在多姿态人脸数据集上准确率为96.25%,相较于单一姿态的人脸数据集,准确率提升了2.67%,所提方法能够有效提高识别准确率。 展开更多
关键词 深度学习 人脸识别 多姿态 轻量级 多任务级联卷积神经网络 ArcFace
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基于RBAC模型的安全访问机制建模研究 被引量：13
16
作者 丁胜 陈建勋 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第11期115-117,共3页
基于角色访问控制(RBAC)是一种方便、安全、高效的访问控制机制。介绍了软件系统安全控制策略,分析了RBAC的基本思想和用户角色分配的基本方法,提出了基于面向对象的RBAC建模思想,并用标准建模语言UML的交互图描述RBAC的授权流程,从而... 基于角色访问控制(RBAC)是一种方便、安全、高效的访问控制机制。介绍了软件系统安全控制策略,分析了RBAC的基本思想和用户角色分配的基本方法,提出了基于面向对象的RBAC建模思想,并用标准建模语言UML的交互图描述RBAC的授权流程,从而使系统开发人员有效理解RBAC模型并建立基于角色的系统。文中还给出了在数据备份系统中运用RBAC实现用户权限管理应用模型的实例。 展开更多
关键词 RBAC模型 安全访问机制 角色访问控制 角色分配 建模语言 UML 授权流程 数据备份系统
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粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择 被引量：25
17
作者 丁胜 袁修孝 陈黎 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期257-263,共7页
针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的波段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型。经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K-最近邻(K-NN)、径向基神... 针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的波段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型。经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K-最近邻(K-NN)、径向基神经网络(RBF-NN)和标准的支持向量机(SVM)三种分类方法进行对比实验,证明PSO-BSSVM方法能优选高光谱遥感影像的波段和优化SVM参数,明显提高影像的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱遥感影像 支持向量机(SVM) 粒子群优化(PSO)算法 波段选择
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基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类 被引量：24
18
作者 边小勇 费雄君 穆楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期872-877,共6页
针对卷积神经网络(CNN)平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优... 针对卷积神经网络(CNN)平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。 展开更多
关键词 遥感图像场景分类 深度学习 多尺度特征变换 注意力机制 残差网络 微调
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支持向量机与AdaBoost的结合算法研究 被引量：20
19
作者 张晓龙 任芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期77-78,110,共3页
将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM。从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较。Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能。
关键词 支持向量机 增强法 自适应增强算法 算法优化
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跨媒体相关性推理与检索研究 被引量：20
20
作者 张鸿 吴飞 庄越挺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期869-876,共8页
针对不同模态的多媒体数据之间难以度量跨媒体相关性的问题,提出了一种基于相关性推理的跨媒体检索方法,首先从相同模态内部(intra-media)的相似性和不同模态之间(cross-media)的相关性两个方面进行分析和量化,然后构造跨媒体关联图将... 针对不同模态的多媒体数据之间难以度量跨媒体相关性的问题,提出了一种基于相关性推理的跨媒体检索方法,首先从相同模态内部(intra-media)的相似性和不同模态之间(cross-media)的相关性两个方面进行分析和量化,然后构造跨媒体关联图将相似性和相关性学习结果进行统一表达,以跨媒体关联图的最短路径为基础进行跨媒体检索,并提出相关反馈算法将用户交互中的先验知识融入到跨媒体关联图中,有效提高了跨媒体检索效率.该方法可以应用于针对用户提交查询样例的不同模态交叉检索系统. 展开更多
关键词 跨媒体检索 跨媒体关联图 异构性 相关反馈 本征距离
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