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基于可见光图像的火焰识别与提取 预览 认领
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作者 葛珺 王丽 +1 位作者 李伟 张博 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2020年第2期247-249,266,共4页
对火焰的基本特征进行分析,从中选择出几种比较有代表性的火焰特征作为判据来识别和提取火场图像中的火焰区域。基于火灾火焰的亮度特征利用区域生长法分割出疑似火焰区域;根据RGB和HIS颜色模型的对应关系,通过分离火焰像素的R、G、B分... 对火焰的基本特征进行分析,从中选择出几种比较有代表性的火焰特征作为判据来识别和提取火场图像中的火焰区域。基于火灾火焰的亮度特征利用区域生长法分割出疑似火焰区域;根据RGB和HIS颜色模型的对应关系,通过分离火焰像素的R、G、B分量,验证了火焰的色彩分布规律;利用圆形度判据排除规则光源的干扰。 展开更多
关键词 火焰识别 火焰颜色特征 区域生长法 疑似火焰区域分割 火焰形状特征
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基于联盟链的云存储完整性审计机制研究 认领
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作者 顾浩 贺寰烨 林果园 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第1期53-58,共6页
针对云存储完整性审计公正性问题,提出一种基于联盟区块链的云存储完整性审计模型(CSACB,Cloud Storage Integrity Auditing Model Based on Consortium Blockchains).首先,该模型以树型结构描述审计联盟(AC,Audit Consortium)构成,同... 针对云存储完整性审计公正性问题,提出一种基于联盟区块链的云存储完整性审计模型(CSACB,Cloud Storage Integrity Auditing Model Based on Consortium Blockchains).首先,该模型以树型结构描述审计联盟(AC,Audit Consortium)构成,同时利用层级证书链(LCC,Layer Certificate Chain)对联盟成员进行身份标识和权限控制.其次,采用完整性审计链与动态操作链的双链形式支持可变云存储审计.最后,利用智能合约(SC,Smart Contract)并结合数据块标签索引机制构建公正的动态操作审计模型,理论分析和实验结果表明该模型在安全性和性能上具备明显优势. 展开更多
关键词 云存储 联盟区块链 完整性审计 动态操作
基于模糊C均值聚类的软件多缺陷定位方法 预览 认领
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作者 王兴亚 姜淑娟 +4 位作者 高鹏飞 陆凯 薄莉莉 鞠小林 张艳梅 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期206-232,共27页
缺陷间的相互干扰会使程序的频谱信息和运行结果发生变化,进而影响基于频谱信息的缺陷定位方法(SBFL)的有效性.本文对缺陷干扰现象进行了研究,通过分析单缺陷程序与多缺陷程序在缺陷运行、感染和传播过程及程序运行结果间的差异定义了... 缺陷间的相互干扰会使程序的频谱信息和运行结果发生变化,进而影响基于频谱信息的缺陷定位方法(SBFL)的有效性.本文对缺陷干扰现象进行了研究,通过分析单缺陷程序与多缺陷程序在缺陷运行、感染和传播过程及程序运行结果间的差异定义了两类缺陷干扰,并根据干扰前后缺陷在互斥子集中的分布变化分析了缺陷干扰对SBFL方法有效性的影响.研究结果表明:与特定缺陷无关的失败测试用例是降低SBFL方法缺陷定位有效性的主要原因.在此基础上,本文提出了一种基于模糊C均值聚类的多缺陷定位方法FCMFL:首先,通过模糊C均值聚类分析失败测试用例与不同缺陷间的隶属关系,得到每个缺陷相关的失败测试信息;其次,基于隶属度矩阵加权计算每条语句的可疑度,并通过互斥子集优先级分析确定不同语句集合的检查顺序,最终生成一个语句检查序列指导开发人员进行程序调试.实验结果表明:(1)缺陷干扰会对SBFL方法产生影响,降低SBFL方法的缺陷定位有效性;(2)FCMFL方法可以降低多缺陷对SBFL方法的影响,提高SBFL方法的缺陷定位有效性. 展开更多
关键词 程序调试 缺陷定位 程序切片 缺陷干扰 模糊聚类
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基于残差网络的图像超分辨率重建算法 预览 认领
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作者 陈晨 刘明明 +1 位作者 刘兵 周勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期185-191,共7页
传统的卷积神经网络用到的方法是在稀疏表示的超分辨率图像的基础上学习高/低分辨率图像之间端到端的映射,输入的是高分辨率的图像,输出的是低分辨率的图像,拥有三层卷积层的SRCNN虽然有一定的重建效果,但是感受野较低,因此,提出加深网... 传统的卷积神经网络用到的方法是在稀疏表示的超分辨率图像的基础上学习高/低分辨率图像之间端到端的映射,输入的是高分辨率的图像,输出的是低分辨率的图像,拥有三层卷积层的SRCNN虽然有一定的重建效果,但是感受野较低,因此,提出加深网络结构的方法,此次改进使得后面的网络层拥有更大的感受野,这样结果的像素点可以根据更多的像素点来推断。但是考虑到网络结构加深对传输速率的影响,通过引入局部残差学习和全局残差学习相结合的方法来提高学习率,通过该办法有效地加快了收敛速度,并且通过实验结果验证,与已有的Bicubic、SRCNN和VDSR相比,重建效果在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果上均有所提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像超分辨率重建 残差网络
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基于实体交互模型巷道瓦斯监测WSNs的可用性检验 预览 认领
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作者 鲍宇 赵亮 +2 位作者 陈树召 陆翔 朱紫维 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期836-844,共9页
若煤矿瓦斯监测WSNs(Wireless Sensor Networks)系统的功能设计忽略了被监测实体的交互行为,会造成WSNs本身可靠而被监测实体的安全不满足情况,这在生产安全中是非常危险的。为检验WSNs监测系统功能设计的可靠性和可用性,利用时间自动... 若煤矿瓦斯监测WSNs(Wireless Sensor Networks)系统的功能设计忽略了被监测实体的交互行为,会造成WSNs本身可靠而被监测实体的安全不满足情况,这在生产安全中是非常危险的。为检验WSNs监测系统功能设计的可靠性和可用性,利用时间自动机模型检验方法建立WSNs监测系统模型,检验WSNs系统的可靠性。然后,根据传感器与环境实体间的交互关系,分析煤矿中多个实体的并发行为,提出了监测WSNs与被监测实体交互并发行为的时间自动机模型和可用性性质描述的建立方法,从监测功能设计角度,将被监测实体的安全并入WSNs监测生产安全的功能性质,然后用模型检验方法进行机器检验,保障了监测系统的可用性。对含有并发结构的实体模型,利用分支行为等价构建并发时间自动机模型,再利用实体间的并发分支汇聚行为互模拟的方法,进行了并发行为模型的状态约减,并通过互模拟等价证明了该方法的正确性。状态约减前后的实验对比表明该方法提高了检验效率。最后,对现行巷道中瓦斯传感器的部署标准,利用该方法对其中的实际部署方案进行建模并检验,在模型中考虑实体的并发行为,发现在并发事件发生时,其中一个含支巷的瓦斯部署模型存在一个潜在的瓦斯泄露漏检问题。利用实体建模的模型检验方法需要建立自动建模机制,以提高该方法的实用性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模型检测 时间自动机 瓦斯传感器部署 UPPAAL
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基于Clang+LLVM架构的编译原理课程教学探索 预览 认领
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作者 刘兵 张辰 +1 位作者 谢红侠 刘明明 《计算机教育》 2020年第1期42-45,49,共5页
根据工程教育认证标准的要求,分析编译原理教学现状,提出一种基于开源编译器的课程教学模式,介绍面向工程教育认证的编译原理课程体系建设过程,并给出相应的面向工程教育认证的评价机制。
关键词 编译原理 工程教育认证 Clang+LLVM架构 教学模式
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基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法 预览 认领
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作者 杜鹏 丁世飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期433-446,共14页
域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提... 域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提取特征的基于深度学习模型的方法,在DGA域名检测任务中取得了较大的进展.但对于不同僵尸网络家族的DGA域名的多分类任务,由于家族种类多,且各家族域名数据存在不平衡性,因此许多已有的深度学习模型在DGA域名的多分类任务上仍有提高空间.针对以上挑战,设计了基于字符和双字母组级别的混合词向量,以提高域名字符串的信息利用度,并设计了基于混合词向量方法的深度学习模型.最后设计了包含多种对比模型的实验,对混合词向量的有效性进行验证.实验结果表明基于混合词向量的深度学习模型在DGA域名检测与分类任务中相比只基于字符级词向量的模型有更好的分类性能,特别是在小样本的DGA域名类别上的分类性能更优,证明了该模型的有效性. 展开更多
关键词 域名生成算法 混合词向量 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆网络
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全卷积神经网络的字符级文本分类方法 预览 认领
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作者 张曼 夏战国 +1 位作者 刘兵 周勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期166-172,共7页
传统卷积神经网络文本分类模型全连接层参数过多易引发过拟合问题,为此,将图像分割中的全卷积思想首次引入字符级文本分类任务中,不仅避免了过拟合问题,而且通过卷积层替换全连接层减少了参数数量,从而加快了模型收敛速度。文本分类问... 传统卷积神经网络文本分类模型全连接层参数过多易引发过拟合问题,为此,将图像分割中的全卷积思想首次引入字符级文本分类任务中,不仅避免了过拟合问题,而且通过卷积层替换全连接层减少了参数数量,从而加快了模型收敛速度。文本分类问题中单词、短语等层面的处理方式存在获取文本信息不充分的问题。使用字符级全卷积神经网络进行文本分类,充分获取文本信息,并在卷积池化层后添加局部响应归一化层(LRN),提高了模型的总体性能。通过使用多指标在测试数据集中进行模型评估,充分验证了该模型的有效性,与其他模型相比,提出的模型在二分类与多分类任务中具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 文本分类 全卷积神经网络 字符级 局部响应归一化层(LRN) 特征提取
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面向解决复杂工程问题能力培养的实践教学案例设计与实施 预览 认领
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作者 席景科 王志晓 +2 位作者 卞建玲 赵莹 刘佰龙 《大学教育》 2020年第4期56-58,共3页
解决复杂工程问题能力的培养是我国工程教育专业面临的核心任务之一,其不仅是工程专业认证的需要,更是提升毕业生培养质量的要求。实践教学案例作为培养学生解决复杂工程问题能力的一种重要载体,存在缺乏工程背景支撑、设计任务简单重... 解决复杂工程问题能力的培养是我国工程教育专业面临的核心任务之一,其不仅是工程专业认证的需要,更是提升毕业生培养质量的要求。实践教学案例作为培养学生解决复杂工程问题能力的一种重要载体,存在缺乏工程背景支撑、设计任务简单重复等问题。以通用数据采集系统为例,从工程背景支撑、技术方案设计、教师指导等几个方面阐述了如何设计实践教学案例培养学生解决计算机科学与技术专业复杂工程问题能力的难题,具有较强的借鉴意义。 展开更多
关键词 复杂工程问题 教学案例 能力培养 数据采集系统
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基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法 预览 认领
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作者 夏永生 王晓蕊 +3 位作者 白鹏 李梦梦 夏阳 张凯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期52-59,共8页
兴趣点推荐算法多数易受时间因素与地理位置因素的影响,造成兴趣点的相关文本信息具有不完整性和模糊性。从地理位置与时间相关性出发,提出基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法。利用门控循环单元模型对时间序列和相关距离信息... 兴趣点推荐算法多数易受时间因素与地理位置因素的影响,造成兴趣点的相关文本信息具有不完整性和模糊性。从地理位置与时间相关性出发,提出基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法。利用门控循环单元模型对时间序列和相关距离信息进行建模,提取用户访问兴趣点的偏好特征,并基于该特征对用户进行兴趣点推荐。在真实数据集上进行的实验结果表明,与传统循环神经网络算法相比,该算法能够覆盖用户访问兴趣点的长序列,推荐结果更具可靠性。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 深度学习 门控循环单元 地理位置 时间序列
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工程教育专业认证驱动下的《C++程序设计》课程改革与实践 预览 认领
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作者 李政伟 葛欣 +1 位作者 席景科 聂茹 《现代计算机》 2020年第1期78-80,88,共4页
《C++程序设计》是高校计算机相关专业的重要基础课,是后继课程的学习基础。依照工程教育专业认证的“以学生为中心,以产出为导向”的人才培养理念,以课程示例库为依托,不断优化和完善教学内容,拓展第二课堂,强化实践动手能力,分阶段分... 《C++程序设计》是高校计算机相关专业的重要基础课,是后继课程的学习基础。依照工程教育专业认证的“以学生为中心,以产出为导向”的人才培养理念,以课程示例库为依托,不断优化和完善教学内容,拓展第二课堂,强化实践动手能力,分阶段分层次对学习效果进行过程化考核,构建符合工程教育专业认证要求的《C++程序设计》教学体系和教学模式。从实际的教学达成度来看,上述教改措施取得明显的成效。 展开更多
关键词 C++程序设计 工程教育专业认证 系统编程 教学体系
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AdaBoost图像到类距离学习的图像分类方法 预览 认领
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作者 李子龙 周勇 鲍蓉 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期51-56,共6页
近年来,距离度量学习已经成为图像分类领域的研究热点之一,图像到类距离的度量作为其中的一种方法,取得了不错的分类效果.该方法是一种非参数方法,但由于缺少训练学习,其分类性能很容易受干扰因素的影响,为此提出一种基于AdaBoost算法... 近年来,距离度量学习已经成为图像分类领域的研究热点之一,图像到类距离的度量作为其中的一种方法,取得了不错的分类效果.该方法是一种非参数方法,但由于缺少训练学习,其分类性能很容易受干扰因素的影响,为此提出一种基于AdaBoost算法的图像到类距离学习的图像分类方法.首先将图像到类的距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为图像到类距离的评价函数,然后将该评价函数作为弱分类器加入到AdaBoost算法中生成一个强分类器.为了选择最优的弱分类器,使用粒子群优化算法确定图像的相似性阈值,再基于权重错误误差最小化原则得到距离评价函数的两个评价值.最后通过实验验证,该方法在Scene 15和Caltech 101图像数据集上比其他方法有更好的分类效果. 展开更多
关键词 图像分类 图像到类距离 ADABOOST 粒子群优化算法
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基于先验估计的传播中心溯源算法 预览 认领
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作者 于欢 张孙贤 +1 位作者 刘子昂 王志晓 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2020年第1期86-92,共7页
针对多数信息传播溯源算法未考虑先验估计对溯源的作用和价值,造成溯源检测率较低、错误距离较大等问题,文中利用易感-感染模型(SI)模拟信息在加权网络上的传播过程,提出基于先验估计的传播中心溯源算法.算法综合考虑邻居节点中感染节... 针对多数信息传播溯源算法未考虑先验估计对溯源的作用和价值,造成溯源检测率较低、错误距离较大等问题,文中利用易感-感染模型(SI)模拟信息在加权网络上的传播过程,提出基于先验估计的传播中心溯源算法.算法综合考虑邻居节点中感染节点和未被感染节点,根据它们的数量关系作为源节点先验估计值,有效弥补现有溯源算法先验估计不足的缺陷.在人工网络和真实网络上的实验表明,文中算法检测率较高、错误距离较小、真实源节点排名精确度较高. 展开更多
关键词 传播溯源 易感-感染模型(SI) 先验估计 感染节点 未感染节点
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基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计 预览 认领
14
作者 王冠军 苏婷婷 +2 位作者 刘文博 钱智平 李佳泽 《工矿自动化》 北大核心 2020年第1期105-108,共4页
现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高,而基于密度的分拣方法适用于井下初选,成本较高。针对上述问题,设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控... 现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高,而基于密度的分拣方法适用于井下初选,成本较高。针对上述问题,设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台,在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络,建立端到端可训练图像检测模型,并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型;通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系,控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明,该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上,机械臂跟踪时间小于30 ms,执行误差为1 mm左右,可以满足煤矸分拣工艺要求。 展开更多
关键词 选煤 自动煤矸分拣 矸石识别 卷积神经网络 机械臂控制 EAIDK平台 深度学习
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基于邻居节点融合的社交网络分解方法 预览 认领
15
作者 张孙贤 于欢 +1 位作者 刘子昂 王志晓 《陕西师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期76-83,共8页
针对传统中心性指标方法忽略节点所在的环结构对网络分解的影响以及基于去环策略方法在去除环结构过程中删除大量非关键节点的问题,提出了基于邻居节点融合的社交网络分解方法。该方法利用邻居节点的融合策略降低了环结构对网络分解的影... 针对传统中心性指标方法忽略节点所在的环结构对网络分解的影响以及基于去环策略方法在去除环结构过程中删除大量非关键节点的问题,提出了基于邻居节点融合的社交网络分解方法。该方法利用邻居节点的融合策略降低了环结构对网络分解的影响,有效减少了非关键节点的删除,同时利用节点放回机制进一步压缩了非关键节点的删除数量。实验结果表明,本文方法能够更加准确地选取网络分解中的关键节点,删除较少的关键节点就能使网络充分分解,并且在不同结构的网络中表现稳定,适应性强。 展开更多
关键词 网络分解 关键节点 节点融合 节点放回
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基于微课和翻转课堂的“游戏设计及开发”教学模式研究 预览 认领
16
作者 张辰 毛磊 《科教文汇》 2020年第6期78-79,共2页
传统的游戏设计及开发课程教学模式是老师上课照本宣科,学生课后自己设计游戏时往往感到棘手,缺乏创新思维和创新空间,阻碍了学生的思维能力和创新能力的养成。本文提出将微课教学资源和基于翻转课堂的教学模式统一应用到游戏设计及开... 传统的游戏设计及开发课程教学模式是老师上课照本宣科,学生课后自己设计游戏时往往感到棘手,缺乏创新思维和创新空间,阻碍了学生的思维能力和创新能力的养成。本文提出将微课教学资源和基于翻转课堂的教学模式统一应用到游戏设计及开发教学中,使学生重视游戏内容的问题性、前沿性和适用性,提高学生的知识迁移能力。 展开更多
关键词 微课 翻转课堂 教学模式
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人工智能技术与应用课程中的互动教学法 预览 认领
17
作者 毛磊 周勇 +2 位作者 孙晋非 王新 徐月美 《福建电脑》 2020年第1期98-99,共2页
人工智能是当代信息社会的重要基础技术。本文立足于人工智能技术与应用精品课程的建设,提出了基于多维互动教学法的混合式教学策略,以此来提高教学效果并增强学生的学习积极性。
关键词 人工智能技术与应用 精品课程 互动式教学法
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移动互联环境下数据库原理混合式教学研究 预览 认领
18
作者 谢红侠 孟凡荣 +2 位作者 闫秋艳 葛欣 徐慧 《科教文汇》 2020年第5期64-65,共2页
数据库技术是当代信息社会的重要基础技术,是目前热门的大数据分析的基础。作为计算机专业的学生,学习并全方位掌握数据库原理技术非常重要。本文分析了当前数据库原理课程教学中存在的一些问题,结合移动互联网络,提出了线上线下相融合... 数据库技术是当代信息社会的重要基础技术,是目前热门的大数据分析的基础。作为计算机专业的学生,学习并全方位掌握数据库原理技术非常重要。本文分析了当前数据库原理课程教学中存在的一些问题,结合移动互联网络,提出了线上线下相融合的数据库原理混合式教学策略来提高教学效果。 展开更多
关键词 数据库原理 雨课堂 MOOC平台 混合式教学
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构建精品课程——在大学计算机基础课中增加人工智能教学的思考与探索 预览 认领
19
作者 毛磊 周勇 +2 位作者 王新 孙晋非 徐月美 《科教文汇》 2020年第6期76-77,共2页
人工智能是当代信息社会的重要基础技术,是目前热门的大数据分析的基础。本文立足精品课程建设,分析了在大学计算机基础课程中增加人工智能教学的必要性和所采取的相应教学策略,并结合教学实践,把案例教学法运用到教学中,较好地改善了... 人工智能是当代信息社会的重要基础技术,是目前热门的大数据分析的基础。本文立足精品课程建设,分析了在大学计算机基础课程中增加人工智能教学的必要性和所采取的相应教学策略,并结合教学实践,把案例教学法运用到教学中,较好地改善了日常教学效果。 展开更多
关键词 人工智能 精品课程 教学策略 案例教学
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出租车目的地预测的深度学习方法 预览 认领
20
作者 崔淑敏 张磊 +2 位作者 李允 邵长兴 朱少杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期185-190,共6页
出租车目的地预测可以掌握出租车的流动方向,便于出租车调度。已有的预测方法多仅利用轨迹序列的原始特征作为预测模型的输入,忽略了原始特征背后的时空数据,造成轨迹时空信息缺失。针对以上问题,提出出租车目的地预测的深度学习方法DLD... 出租车目的地预测可以掌握出租车的流动方向,便于出租车调度。已有的预测方法多仅利用轨迹序列的原始特征作为预测模型的输入,忽略了原始特征背后的时空数据,造成轨迹时空信息缺失。针对以上问题,提出出租车目的地预测的深度学习方法DLDP。首先采用滑动窗口,基于速度、转角利用统计量计算得到轨迹的高层特征。其次,自动编码器将高层特征转换为固定长度的潜在空间表示,得到轨迹的深度特征。最后,将深度特征和原始特征相结合,一同作为LSTM的输入进行预测。实验表明,DLDP比传统RNN预测模型的准确率提高了9%,平均距离误差减少了1 km。 展开更多
关键词 特征提取 自编码器 LSTM 轨迹预测
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