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防霾大数据与新型教室除霾器试点 预览 被引量:1
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作者 刘波 黄旭楠 +6 位作者 郝嘉雪 徐文华 张宏亮 王国华 苗启广 郑晓静 贾广 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期144-148,共5页
文中设计一种新型的“负离子雾霾收集器”,该设备充分利用电子流动裹着雾霾颗粒除霾,纯物理过程,非常安全,该设备不需要风机,所以噪音特别小。将该设备试点运行在西安电子科技大学附属小学的3个教室里,连续采集2017年10月—2018年1月共... 文中设计一种新型的“负离子雾霾收集器”,该设备充分利用电子流动裹着雾霾颗粒除霾,纯物理过程,非常安全,该设备不需要风机,所以噪音特别小。将该设备试点运行在西安电子科技大学附属小学的3个教室里,连续采集2017年10月—2018年1月共计4个月的教室空气质量数据,对每天的空气数据进行分析。后期通过大量除霾模块的部署,产生实时以及历史雾霾大数据,并期望找出空气雾霾与季节时间的潜在规律。 展开更多
关键词 雾霾 空气监测 除霾器 大数据 大气治理 室内空气净化
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独立学院操作系统课程教学的改革与探索 预览
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作者 沈静 梁红兵 赵伟华 《福建电脑》 2019年第4期168-171,共4页
操作系统是高校计算机专业的主干课程,分为理论课与实践课两个环节开设。课程着眼于操作系统原理与应用实践的结合,注重学生实践创新能力的培养。针对独立学院操作系统教学中存在的问题,结合独立学院计算机专业培养方案和课程的教学经验... 操作系统是高校计算机专业的主干课程,分为理论课与实践课两个环节开设。课程着眼于操作系统原理与应用实践的结合,注重学生实践创新能力的培养。针对独立学院操作系统教学中存在的问题,结合独立学院计算机专业培养方案和课程的教学经验,以“问题为导向,实践为主线”,从课程的教学内容、教学方法和教学模式三方面进行改革与探索,与时俱进,因材施教,通过增强教学内容的实用性与实践性,激发学生对该课程的兴趣;通过丰富教学方法与O2O的教学模式改革,提高学生在教学过程中的参与度与积极性,从而提高操作系统课程的教学效果。 展开更多
关键词 操作系统教学 教学改革 独立学院
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双层差值扩展可逆数字水印算法 预览
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作者 苏文桂 沈玉龙 王祥 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1498-1505,共8页
传统的差值扩展可逆数字水印算法通过将图像相邻像素对的差值进行扩展来嵌入1 b水印,最大嵌入率为0.5 bpp.其不足之处在于低嵌入率和高嵌入失真.为提高嵌入率,差值扩展算法需进行多次嵌入,由于无法有效地利用像素间的相关性,从而带来较... 传统的差值扩展可逆数字水印算法通过将图像相邻像素对的差值进行扩展来嵌入1 b水印,最大嵌入率为0.5 bpp.其不足之处在于低嵌入率和高嵌入失真.为提高嵌入率,差值扩展算法需进行多次嵌入,由于无法有效地利用像素间的相关性,从而带来较大的嵌入失真.为了提高嵌入性能提出一种新的双层差值扩展嵌入可逆数字水印算法,通过分析差值扩展对像素对的修改规律,对第1层嵌入和第2层嵌入分别采用不同的像素对构建方式,更好地利了像素的相关性,并进一步利用像素块的均值作为预测器优先选择平滑像素对用于嵌入,使得在超过0.5 bpp的嵌入率时仍可保持较高的峰值信噪比.仿真实验结果表明:所提出的算法在提高水印嵌入容量的同时可有效减少图像的失真. 展开更多
关键词 差值扩展 可逆水印 信息隐藏 双层嵌入法 像素选择
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基于深度学习的文本自动摘要方案 预览
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作者 张克君 李伟男 +2 位作者 钱榕 史泰猛 焦萌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期311-315,共5页
针对自然语言处理(NLP)生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题,提出了一种新的生成式自动摘要解决方案,包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gra... 针对自然语言处理(NLP)生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题,提出了一种新的生成式自动摘要解决方案,包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础,结合摘要的特点,引入词性、词频和逆文本频率三个词特征,有效地提高了词语的理解;而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射(seq2seq)与自编码器结构为基础,引入注意力机制、门控循环单元(GRU)结构、双向循环神经网络(BiRnn)、多层循环神经网络(MultiRnn)和集束搜索,提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要(LCSTS)数据集的实验结果表明,该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题,并在Rouge标准评价体系中表现良好,提高了摘要准确性与语句流畅度。 展开更多
关键词 自然语言处理 生成式文本自动摘要 序列映射 自编码器 词向量 循环神经网络
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一种基于深度学习的电影推荐算法 预览
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作者 李浩然 刘光远 张乐莹 《软件》 2019年第5期185-189,共5页
随着互联网的发展,人们的娱乐方式趋于多样化,但人们总想可以直接定位根据自己口味的电影而不是通过自己的搜索和朋友的推荐。然而目前已有的推荐系统机制过于简单,往往是根据网友对电影的的综合评分,可根据关键字,类别等具体搜索,久而... 随着互联网的发展,人们的娱乐方式趋于多样化,但人们总想可以直接定位根据自己口味的电影而不是通过自己的搜索和朋友的推荐。然而目前已有的推荐系统机制过于简单,往往是根据网友对电影的的综合评分,可根据关键字,类别等具体搜索,久而久之的搜索痕迹来证明用户的喜好。这种基于协同过滤的推荐系统在遇到冷启动问题时会产生较大的偏差。本文利用卷积神经网络结合协同过滤系统设计出了一款基于神经网络的电影推荐系统,利用MBGD(小批量梯度下降法)对模型进行优化,并在有限的数据集下进行了该系统的实验。实验结果表明该系统比传统推荐方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 协同过滤 文本卷积网络 迭代次数 小批量梯度下降法(MBGD)
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RSboFMC:提高数据可用性和负载均衡性的碎片矩阵缓存策略 预览
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作者 齐小刚 强敏 刘立芳 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期667-677,共11页
保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy base... 保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy based on Fragment Matrix and Cache),提高动荡环境下的数据可用性.其以重建效率和存储开销为目标,设计缓存机制和基于碎片矩阵的数据分块机制优化复制策略;以负载均衡为目标,设计基于分区和顺逆序的分发机制优化放置策略.仿真结果表明,RSboFMC在数据可用性和负载均衡性方面均优于其他策略,且具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 数据分块机制 数据可用性 缓存机制 数据分发机制
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单向分布式视频编码中迭代相关性噪声细化方法 预览
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作者 王建鹏 宋娟 刘欢 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期27-34,共8页
针对单向分布式视频编码(UDVC),文中提出了迭代相关性噪声细化方法.在迭代解码过程中,利用上次解码的重构系数对相关性噪声进行细化,提高相关性噪声的估计精度,并且在细化过程中根据系数的解码可靠性对残差进行分类加权细化来避免错误... 针对单向分布式视频编码(UDVC),文中提出了迭代相关性噪声细化方法.在迭代解码过程中,利用上次解码的重构系数对相关性噪声进行细化,提高相关性噪声的估计精度,并且在细化过程中根据系数的解码可靠性对残差进行分类加权细化来避免错误解码系数对细化的误导.实验结果表明,经过相关性噪声细化后,重构帧中由于码率欠估计导致的质量退化问题得到了明显的改善,不同视频序列重构WZ帧的平均峰值信噪比(PSNR)可以提高0.32~0.13dB;和未细化的单向DVC相比,文中基于相关性噪声细化的单向DVC系统的整体平均PSNR也提高了约0.21dB. 展开更多
关键词 单向分布式视频编码 迭代解码 相关性噪声 噪声细化 分类
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基于边缘线分析与聚合通道特征的港口舰船检测
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作者 黎经元 厉小润 赵辽英 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期217-226,共10页
针对可见光学遥感图像港口舰船检测过程中,人造目标造成检测结果准确率低、虚警率高的问题,提出了一种基于边缘线梯度特征定位和聚合通道特征的舰船检测方法。基于多尺度多结构元素形态学滤波实现海陆分割;并结合遥感图像中港口的矩形... 针对可见光学遥感图像港口舰船检测过程中,人造目标造成检测结果准确率低、虚警率高的问题,提出了一种基于边缘线梯度特征定位和聚合通道特征的舰船检测方法。基于多尺度多结构元素形态学滤波实现海陆分割;并结合遥感图像中港口的矩形形状特点,定义边缘梯度正切角和港口凹凸度特征以对港口进行定位,获取港口感兴趣区域集合。提取舰船目标的聚合通道特征,并通过聚合通道特征构建的样本训练库和AdaBoost算法完成分类器的训练,利用训练完成后的分类器完成舰船目标的最终判别确认。实验结果表明该算法相较于传统的HOG特征和Haar特征,检测效果良好,准确率和召回率得到较大的提升。 展开更多
关键词 机器视觉 光学遥感图像 港口舰船检测 边缘线梯度特征 聚合通道特征 ADABOOST算法
基于光谱分析和动态分形维数的高光谱遥感图像云检测
9
作者 徐冬宇 厉小润 +2 位作者 赵辽英 舒锐 唐琪佳 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第10期85-93,共9页
基于光谱反射特性,研究了多种背景下的快速云检测方法。将光谱反射特性与云的纹理特性相结合,提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测综合算法。以EO-1卫星Hyperion传感器拍摄的高光谱遥感图像为例,研究了不同下垫面的含云... 基于光谱反射特性,研究了多种背景下的快速云检测方法。将光谱反射特性与云的纹理特性相结合,提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测综合算法。以EO-1卫星Hyperion传感器拍摄的高光谱遥感图像为例,研究了不同下垫面的含云遥感图像,并检测与分析了厚云区和薄云区。对比遥感图像云检测的两种算法,所提算法可以更加精确地识别薄云区,极大地提高了遥感图像云检测精度,同时又可满足星载高光谱图像快速云检测的要求。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱 云检测 光谱反射 分形维数
基于多模型融合的高光谱图像质量评价
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作者 徐冬宇 厉小润 +2 位作者 赵辽英 舒锐 唐琪佳 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期92-101,共10页
针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题,提出基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。以图像噪声、模糊度和云含量为降质特征,建立遥感图像主观评价库,分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带有评价值的训练集图像建立... 针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题,提出基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。以图像噪声、模糊度和云含量为降质特征,建立遥感图像主观评价库,分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带有评价值的训练集图像建立质量评价单模型。将两个单模型评价结果线性回归拟合,得到模型融合的图像质量评价结果。同时,以广义回归神经网络模型作为参照,分别从均方误差、回归拟合指标、分类准确率、训练时间4个方面对几种模型进行对比。实验结果表明,所提模型融合算法具有较高的拟合精度、较强的泛化能力,并且所需的训练时间相对较少。 展开更多
关键词 成像系统 高光谱 图像质量评价 支持向量回归 决策树 模型融合
参数可调的通用半正交图像矩模型
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作者 何冰 崔江涛 +1 位作者 肖斌 彭延国 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期1711-1727,共17页
目的为了提高以正交多项式为核函数构造的高阶矩数值的稳定性,增强低阶矩抗噪和滤波的能力,将仅具有全局描述能力的常规正交矩推广到可以局部化提取图像特征的矩模型,从频率特性分析的角度定义一种参数可调的通用半正交矩模型。方法首先... 目的为了提高以正交多项式为核函数构造的高阶矩数值的稳定性,增强低阶矩抗噪和滤波的能力,将仅具有全局描述能力的常规正交矩推广到可以局部化提取图像特征的矩模型,从频率特性分析的角度定义一种参数可调的通用半正交矩模型。方法首先,对传统正交矩的核函数进行合理的修正,以修正后的核函数(也称基函数)替代传统正交矩中的原核函数,使其成为修改后的特例之一。经过修正后的基函数可以有效消除图像矩数值不稳定现象。其次,采用时域的分析方法能够对图像的低阶矩作定量的分析,但无法对图像的高频部分(对应的高阶矩)作更合理的表述。因此提出一种时一频对应的方法来分析和增强不同阶矩的稳定性,通过对修正后核函数的频带宽度微调可以建立性能更优的不同阶矩。最后,利用构建的半正交一三角函数矩研究和分析了通用半正交矩模型的特点及性质。结果将三角函数为核函数的图像矩与现有的Zemike,伪Zernike、正交傅里叶一梅林矩及贝塞尔一傅里叶矩相比,由于核函数组成简单,且其值域恒定在[-1,1]区间,因此在图像识别领域具有更快的计算速度和更高的稳定性。结论理论分析和一系列相关图像的仿真实验表明,与传统的正交矩相比,在数值稳定性、图像重构、图像感兴趣区域(R0I)特征检测、噪声鲁棒性测试及不变性识别方面,通用的半正交矩性能及效果更优。 展开更多
关键词 半正交 正交矩 图像重构 数值稳定性 不变性识别
基于注意力机制和双向GRU模型的雷达HRRP目标识别 预览
12
作者 刘家麒 陈渤 介茜 《雷达学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期589-597,共9页
针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,传统方法只考虑样本的包络信息而忽略了距离单元间的时序相关性,该文提出了一种基于注意力机制的双向自循环神经网络模型。该模型将时域的HRRP数据通过滑窗分为正反两个序列,并将其分别通过两... 针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,传统方法只考虑样本的包络信息而忽略了距离单元间的时序相关性,该文提出了一种基于注意力机制的双向自循环神经网络模型。该模型将时域的HRRP数据通过滑窗分为正反两个序列,并将其分别通过两个相互独立的GRU网络进行特征提取,然后将同时刻提取到的特征进行拼接,从而利用了距离像双向的时序信息。考虑到不同时刻的序列对目标分类的重要性不同,通过注意力机制自适应地对各时刻隐层特征赋予不同的权值,最后根据加权求和后的隐层特征进行目标的识别与分类。实测数据实验结果表明,该文所提方法可以有效完成高分辨距离像的目标识别问题,并且在数据发生一定的时序偏移情况下,仍然可以准确找到目标区域。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 高分辨距离像(HRRP) 门控循环单元 注意力机制 平移敏感性
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大学生科技创新实践教学改革与实践 预览
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作者 张晓琪 马学条 +2 位作者 程知群 郑雪峰 王超 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2019年第6期42-46,共5页
以培养学生科技创新能力为目标,从课程改革入手,构建了“线上线下混合、课内课外融合、理论实践结合”的育人模式,通过开放共享网络课程教学、校企共建实践基地、动态更新实践项目库等资源建设,形成培养目标引领,育人模式配套,优质资源... 以培养学生科技创新能力为目标,从课程改革入手,构建了“线上线下混合、课内课外融合、理论实践结合”的育人模式,通过开放共享网络课程教学、校企共建实践基地、动态更新实践项目库等资源建设,形成培养目标引领,育人模式配套,优质资源支撑的实践育人体系。以实践项目为载体,以任务和要求为驱动,将科技创新能力培养注入各个实践环节。实践表明,该教学改革使学生在科技创新、学科竞赛和校企协同等方面取得了良好的效果。 展开更多
关键词 科技创新 教学改革 育人模式 实践项目
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基于因子分解机和隐马尔可夫的推荐算法 预览
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作者 王晓耘 李贤 袁媛 《计算机技术与发展》 2019年第6期85-89,共5页
因子分解机是一种基于矩阵分解的机器学习方法,通过在矩阵中引入上下文信息,构建含有上下文信息的矩阵,能够很好地进行用户评分预测。隐马尔可夫模型是一种含有隐含未知参数的统计模型,使用隐藏状态能够更好地符合实际情况。传统的推荐... 因子分解机是一种基于矩阵分解的机器学习方法,通过在矩阵中引入上下文信息,构建含有上下文信息的矩阵,能够很好地进行用户评分预测。隐马尔可夫模型是一种含有隐含未知参数的统计模型,使用隐藏状态能够更好地符合实际情况。传统的推荐算法在进行推荐时通常并没有引入上下文信息,这通常会影响推荐算法的效果。鉴于上下文感知推荐算法通常能有效提高推荐精度,文中通过对推荐系统引入上下文信息并为用户添加用户隐藏兴趣状态,能够更精确地对用户进行推荐。为此,提出了一种结合因子分解机和隐马尔可夫模型的方法。在公开数据集上的验证结果表明,该方法相较于一些传统的推荐算法能够有效地提升推荐精度,并且在数据量增加的情况下也有较高的推荐精度。 展开更多
关键词 上下文感知 因子分解机 隐马尔可夫模型 隐藏状态
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基于共邻节点相似度的社区划分算法 预览
15
作者 付立东 郝伟 +1 位作者 李丹 李凡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2024-2029,共6页
复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题,提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先,为了计算节点间相似度值,提出了相似度模型,该模型通过将被测节点... 复杂网络中的社区结构能帮助人们认识网络的基本结构及其功能。针对目前多数社区划分算法准确率低、复杂度高的问题,提出了一种基于共邻节点相似度的社区划分算法。首先,为了计算节点间相似度值,提出了相似度模型,该模型通过将被测节点对的邻居节点引入一并计算,提高了相似度度量的准确性;然后,计算节点局部影响力值,能客观地表现出节点在所处网络中的重要性;其次,结合节点相似度值和节点局部影响力值对节点进行层次聚类,完成网络社区结构的初步划分;最后,通过聚合初步划分的子社区,获得复杂网络的最优模块度值。仿真结果表明,在网络的社区特征模糊时,与新的基于局部相似度的社区发现算法(CDALS)相比,所提算法的准确率提高了14%,证明了所提提法更能够准确、有效地划分复杂网络的社区结构。 展开更多
关键词 共邻节点 相似度度量 节点局部影响力 模块度 社区划分
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深度迁移学习辅助的阿尔兹海默氏症早期诊断 预览
16
作者 金祝新 秦飞巍 方美娥 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期171-177,共7页
目前越来越多的老人正在遭受着阿尔茨海默氏症AD(Alzheimer's Disease)带来的痛苦。临床研究显示,轻度认知障碍MCI(mild cognitive impairment)转化为阿尔兹海默氏症的概率很高,但是若能在MCI阶段对其进行药物治疗是可以康复的,因... 目前越来越多的老人正在遭受着阿尔茨海默氏症AD(Alzheimer's Disease)带来的痛苦。临床研究显示,轻度认知障碍MCI(mild cognitive impairment)转化为阿尔兹海默氏症的概率很高,但是若能在MCI阶段对其进行药物治疗是可以康复的,因此提高根据核磁共振图像MRI医学图像诊断的准确率很有必要有。由于医学领域的特点,构建带标注信号的一定规模的数据集非常困难,导致现有机器学习/深度学习方法难以应用于医学影像分析以至于深度学习的结果并不理想。采用数据增广方式对原来数据集的规模进行一定数量的扩充。然后采用一种针对MRI识别的端到端的深度神经网络分类器(MCINet)。结合迁移学习方式对MCINet模型进行有效训练而不至于过拟合。实验结果表明,该方法在较少带标记训练样本的情形下,也获得较高的准确率。 展开更多
关键词 MRI医学图像 图像处理 深度学习 迁移学习
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基于集成学习的功耗分析研究 预览
17
作者 刘飚 潘扬 +2 位作者 许盛伟 李佳丽 封化民 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期253-258,共6页
针对单模型分类算法在训练样本数量较少时成功率偏低的问题,提出一种集成学习算法,并在DPA_Contest_V4数据集上进行实验。首先使用传统方法破解循环掩码,再使用SVM(support vector machine)、随机森林和k近邻(k-nearest neighbor,k NN)... 针对单模型分类算法在训练样本数量较少时成功率偏低的问题,提出一种集成学习算法,并在DPA_Contest_V4数据集上进行实验。首先使用传统方法破解循环掩码,再使用SVM(support vector machine)、随机森林和k近邻(k-nearest neighbor,k NN)等分类算法进行训练和预测,最后将这些模型的结果集成。实验结果表明,集成模型优于单一模型,尤其当训练集中的能量迹数目较少时集成模型的成功率比单一模型高10%左右。 展开更多
关键词 集成学习 K近邻 功耗分析 随机森林 支持向量机
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异步传感器网络随机事件捕获在线调度方案 预览
18
作者 余志祥 程宗毛 徐向华 《电子科技》 2019年第2期70-74,共5页
针对已有异步传感器网络中依据随机事件的随机特性进行节点休眠调度离线问题,给出描述事件随机特性随机变量分布参数的Bayes估计。讨论了瞬时捕获概率、传感器捕获事件能量效率和分布参数的Bayes估计值之间的关系,得到了传感器休眠调度... 针对已有异步传感器网络中依据随机事件的随机特性进行节点休眠调度离线问题,给出描述事件随机特性随机变量分布参数的Bayes估计。讨论了瞬时捕获概率、传感器捕获事件能量效率和分布参数的Bayes估计值之间的关系,得到了传感器休眠调度和分布参数Bayes估计值之间的关系式。由此得到了传感器节点在线实时调整的休眠周期调度方案。最后进行了在线调度方案和离线调度方案模拟实验,对相应结果进行了对比分析。实验结果表明相较于离线调度方案,在线调度方案具有更好的适应性。 展开更多
关键词 随机事件 分布参数 BAYES估计 离线周期调度方案 在线可调整周期调度方案
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基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制 预览
19
作者 谢四江 贾倍 +1 位作者 王鹤 许世聪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期188-196,共9页
随着互联网和移动电子设备的不断普及,网络化存储将成为未来的主要存储方式,而目前的云存储方式也将会是网络化存储的必然趋势,因此如何确保云存储环境下用户数据的完整性成为人们关注的主要问题。针对该问题,提出了一种基于多分支路径... 随着互联网和移动电子设备的不断普及,网络化存储将成为未来的主要存储方式,而目前的云存储方式也将会是网络化存储的必然趋势,因此如何确保云存储环境下用户数据的完整性成为人们关注的主要问题。针对该问题,提出了一种基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制,通过引入第三方代理实现公开验证,加入随机掩码实现数据隐私,基于多分支路径树这一动态数据结构实现动态操作,并针对多分支路径树提出一种新的数据完整性检测算法。实验结果表明,所提方案可以高效地完成大量数据的更新,同时支持多用户的数据完整性验证。 展开更多
关键词 云存储 数据完整性 数据持有性证明 批量审计 多分支路径树
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基于Spark的分布式科技专家推荐模型 预览
20
作者 穆诗棋 徐小良 +2 位作者 何宏 王宇翔 夏一行 《杭州电子科技大学学报:自然科学版》 2019年第5期30-34,55,共6页
为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagati... 为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagation clustering,FAAP)对参考度进行自适应优化,以提高数据集的分类效果;其次,在Spark环境下,研究一种基于近邻传播聚类算法的科技专家推荐模型,采用FAAP算法优化科技资源的分类效果,设计打分机制对推荐专家进行排序,并根据企业需求进行高级筛选,快速匹配科技专家和企业技术需求,加快科技专家推荐的速度。 展开更多
关键词 专家推荐 近邻传播聚类算法 萤火虫算法 SPARK
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