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心电信号循环平稳特性分析
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作者 李国军 周晓娜 +2 位作者 叶昌荣 乔金亮 周银萍 《生命科学仪器》 2019年第1期52-56,46,51共7页
本文在循环频率域内分析心电信号的特性,解决了心电信号循环平稳度与其分段采集时长关系的问题。以德国PTB数据库采集的三导联心电信号为例,首先对原始心电数据进行预处理操作,随后利用二阶循环统计量,研究心电信号的循环平稳特性,并比... 本文在循环频率域内分析心电信号的特性,解决了心电信号循环平稳度与其分段采集时长关系的问题。以德国PTB数据库采集的三导联心电信号为例,首先对原始心电数据进行预处理操作,随后利用二阶循环统计量,研究心电信号的循环平稳特性,并比较分析不同采集时长的心电信号的循环平稳特性,揭示了循环频率与多个时域周期一一对应的关系。本文仿真结果表明,心电信号的循环平稳特性并非时时刻刻都有所体现,只有在采集时间足够长的情况下,才会在循环频域内出现足够数量的循环频率点,即在时域内具有准周期性。 展开更多
关键词 心电信号 准周期 循环频率 循环平稳特性
时-空域主动视觉注意的网络视频质量评估 预览
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作者 张杰 冯欣 刘智 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第7期132-139,共8页
为了实现满足无线网络视频实时性要求的视频质量评估,提出了一种基于时-空域主动视觉注意的部分参考客观质量评估方法。该方法充分考虑了网络丢包失真的局部显著性及其在视频的空间和时间域对视觉注意的影响,提出了基于时-空域显著事件... 为了实现满足无线网络视频实时性要求的视频质量评估,提出了一种基于时-空域主动视觉注意的部分参考客观质量评估方法。该方法充分考虑了网络丢包失真的局部显著性及其在视频的空间和时间域对视觉注意的影响,提出了基于时-空域显著事件的视频显著性检测算法。通过对参考视频和损伤视频提取时-空域显著性注意信息,综合考虑网络视频的多丢包、多失真的质量评估方法,进一步提出了基于时-空域主动视觉注意变化的部分参考客观质量评估方法,并在无线网络环境下视频会议的数据中进行了对比实验。实验结果表明:提出的方法比传统质量评估方法能更好地反映人眼的视觉感知质量,且能满足网络视频质量评估的实时性要求。 展开更多
关键词 无线网络 视频质量评估 主动注意 视觉显著性
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基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法 预览 被引量:2
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作者 张宜浩 朱小飞 +1 位作者 徐传运 董世都 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1316-1333,共18页
目前,大多数推荐技术使用用户评分来推断用户偏好.当有充足的评分信息时,协同过滤技术表现良好.然而,评分数据普遍存在着稀疏性,或者难以让用户将其偏好表示为对物品的评分等级,故有效性受到限制.基于内容的推荐方法依据物品的内容来寻... 目前,大多数推荐技术使用用户评分来推断用户偏好.当有充足的评分信息时,协同过滤技术表现良好.然而,评分数据普遍存在着稀疏性,或者难以让用户将其偏好表示为对物品的评分等级,故有效性受到限制.基于内容的推荐方法依据物品的内容来寻找与目标用户喜欢的物品内容相似的物品.在目标用户没有充足的历史数据的情况下,该方法仍然不充分,其推荐效果也很有限.当前,融合多视图的兴趣偏好信息构建混合推荐系统是个性化推荐研究发展的趋势.混合推荐系统通过融合用户物品的交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐,故本文提出了一种新颖的基于用户评论的深度情感分析和多视图协同融合的混合推荐方法.针对用户评论、物品内容描述等短文本的情感及语义难以分析,单一推荐视图易导致对用户画像建模粗放等问题,本文利用词向量对用户评论的短文本进行分布式表征,并结合长短期记忆网络实现从上下文语义层面对用户评论的情感进行分析.同时,本文提出基于观点预过滤和基于用户评分嵌入的情感融合方法,设计了一种嵌入的网络结构对用户评论进行深层语义分析和情感计算,以解决用户评分与真实兴趣偏好存在较大偏差、评分等级分布极度不均衡等问题.此外,本文利用分布式的段落向量表征对物品内容描述的短文本进行相似度计算,并设计了候选物品相似性的计算方法及度量K个最近邻物品的方法,解决了推荐系统中物品的内容信息不易挖掘和利用的问题.最后,本文提出了一种基于协同训练的融合用户评分、情感倾向和物品内容信息的混合推荐算法,实现对稀疏的用户评分矩阵的循环填充和修正,进而实现基于评分预测的Top N推荐.该方法解决了混合推荐系统中不同兴趣偏好的多推荐视图难以融合的问题,同时在一定程度上解决了推� 展开更多
关键词 混合推荐 分布式表征 情感分析 协同训练 评分矩阵
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基于关联规则的协同过滤改进算法 预览
4
作者 张小川 周泽红 +1 位作者 向南 桑瑞婷 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第3期161-168,共8页
针对传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据及评分数据存在严重稀疏性问题的情况,提出一种基于关联规则的协同过滤改进算法。该算法设置相似度阈值,计算近邻用户与目标用户之间的相似度,选取相似度最高的近邻用户组成邻居集,若邻居... 针对传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据及评分数据存在严重稀疏性问题的情况,提出一种基于关联规则的协同过滤改进算法。该算法设置相似度阈值,计算近邻用户与目标用户之间的相似度,选取相似度最高的近邻用户组成邻居集,若邻居集中的所有近邻用户与目标用户的相似度都高于阈值则按照传统协同过滤进行评分预测,否则引入关联规则的算法对目标用户进行评分预测。首先,对利用Apriori算法输出的关联规则进行拆分,得到一对一、多对一两种形式的规则;其次,基于支持度和置信度构建推荐度计算方法;再次,形成引入关联规则的算法;最后,根据阈值选择相应的算法进行评分预测,将评分高的项目推荐给用户。实验结果表明:所提出的算法与传统协同过滤算法、基于用户平均值填充的协同过滤算法相比,在MAE、RMSE上都有明显下降,可以在一定程度上提高推荐质量。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 关联规则 相似度 推荐算法
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基于深度信念网络的空压机故障监测研究 预览
5
作者 王华秋 王斌 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第5期142-147,共6页
在螺杆式空压机的各种故障中,排气温度异常的故障十分常见。针对排气温度异常的故障监测,提出了一种基于深度信念网络的螺杆式空压机排气温度监测方法。首先对空压机运行参数进行相关性分析,然后选取相关性较强的参数,采用深度信念网络... 在螺杆式空压机的各种故障中,排气温度异常的故障十分常见。针对排气温度异常的故障监测,提出了一种基于深度信念网络的螺杆式空压机排气温度监测方法。首先对空压机运行参数进行相关性分析,然后选取相关性较强的参数,采用深度信念网络建立了空压机温度模型,用于排气温度的故障监测,接着用核密度估计方法确定空压机排气温度异常的故障阈值。最后根据实际数据进行仿真实验,以此来检验方法的有效性,经过性能对比,该方法对空压机排气温度的故障监测具有更高的准确性。 展开更多
关键词 螺杆式空压机 深度信念网络 相关性分析 故障监测
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基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究 预览
6
作者 闫河 董莺艳 +2 位作者 王鹏 罗成 李焕 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期166-170,共5页
传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。... 传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实验中的CNN-LSTM网络模型准确率达到95.42%,损失低值达到0.097 3。该方法有利于实际声纹识别的应用。 展开更多
关键词 声纹识别 CNN-LSTM网络 语谱图 时序特征
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一种CNN与ELM相结合的船舶分类识别方法 预览
7
作者 闫河 王鹏 +2 位作者 董莺艳 罗成 李焕 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第1期53-57,共5页
为提高船舶分类识别的精度,提出一种卷积神经网络(CNN)与极限学习机(ELM)相结合的分类识别方法。该方法采用8层AlexNet的卷积神经网络对船舶训练图片进行监督训练,并把AlexNet网络的第一个全连接层的输出作为特征训练样本完成对ELM的监... 为提高船舶分类识别的精度,提出一种卷积神经网络(CNN)与极限学习机(ELM)相结合的分类识别方法。该方法采用8层AlexNet的卷积神经网络对船舶训练图片进行监督训练,并把AlexNet网络的第一个全连接层的输出作为特征训练样本完成对ELM的监督训练。对比实验结果表明:本文方法对船舶分类识别平均准确率为94%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 极限学习机 船舶识别
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深度哈希卷积网络在图像检索中的应用 预览
8
作者 王华秋 郎帅 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第3期98-106,共9页
随着网络图像数据的迅猛增长,基于传统的人工设计视觉特征的图像检索方法的效果已无法满足要求。为此,提出了一种基于深度卷积神经网络的监督哈希编码方法。该方法是基于分类和量化误差的深度哈希,同时学习图像、哈希码和分类器的特征表... 随着网络图像数据的迅猛增长,基于传统的人工设计视觉特征的图像检索方法的效果已无法满足要求。为此,提出了一种基于深度卷积神经网络的监督哈希编码方法。该方法是基于分类和量化误差的深度哈希,同时学习图像、哈希码和分类器的特征表示,然后利用标记的监督信息和深层架构学习卷积网络差异性特征表示,并直接用于生成哈希码和预测图像标签。根据相互关联的量化误差和预测误差共同调整深度网络的学习,最终对给定图像在低维汉明空间上实现快速检索。在MNIST和CIFAR-10两个图像集上的实验结果表明:所提出的方法与几种主流方法相比检索性能更好。最后,将所研究的深度卷积神经网络应用于Metel多媒体教学资源平台的图像检索中,取得了良好的检索效果。 展开更多
关键词 图像检索 监督哈希 量化误差 深度卷积神经网络 教学资源平台
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一种新的AdaBoost人脸检测方法 预览
9
作者 闫河 王鹏 +3 位作者 杨晓龙 董莺艳 罗成 李焕 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第2期106-110,161共6页
针对Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法准确率低和检测时间长的问题,提出新的Haar-like特征扩展集;运用积分的方式计算出特征组,采用Adaboost算法训练级联分类器,并用于人脸检测。在OpenCV上的对比实验结果表明:所提出的方法不仅提... 针对Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法准确率低和检测时间长的问题,提出新的Haar-like特征扩展集;运用积分的方式计算出特征组,采用Adaboost算法训练级联分类器,并用于人脸检测。在OpenCV上的对比实验结果表明:所提出的方法不仅提高了人脸识别的检出率,而且还提高了检测的速度,同时也证明了所提方法在人脸检测上有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 HAAR-LIKE特征 ADABOOST算法 人脸检测 积分图 级联分类器
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基于深度CNN和极限学习机相结合的实时文档分类 预览
10
作者 闫河 王鹏 +2 位作者 董莺艳 罗成 李焕 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期174-179,共6页
提出一种文档图像实时分类训练和测试的方法。在实际应用中,数据训练的精确性和高效性在文档图像识别中起着关键的作用。现有的深度学习方法不能满足此要求,因为需要大量的时间用于训练和微调深层次的网络架构。针对此问题,提出一种基... 提出一种文档图像实时分类训练和测试的方法。在实际应用中,数据训练的精确性和高效性在文档图像识别中起着关键的作用。现有的深度学习方法不能满足此要求,因为需要大量的时间用于训练和微调深层次的网络架构。针对此问题,提出一种基于计算机视觉的新方法:第一阶段训练深度网络,作为特征提取器;第二阶段用极限学习机(ELM)用于分类。该方法的性能优于目前最先进的基于深度学习的相关方法,在Tobacco-3482数据集上的最终准确率为83.45%。与之前基于卷积神经网络(CNN)的方法相比,相对误差降低了26%。ELM的训练时间仅为1.156秒,对2 482张图像的整体预测时间是3.083秒。因此,该文档分类方法适合于大规模实时应用。 展开更多
关键词 文档图像分类 CNN 迁移学习
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“长江经济带”背景下政府补贴与企业生态建设行为分析
11
作者 刘加伶 时岩钧 +2 位作者 陈庄 朱艳蓉 石良娟 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第3期139-146,共8页
【目的】从演化博弈视角研究地方政府与当地企业之间的行为演化过程,探究绿色发展中政府与企业之间协同合作的行为机制。【方法】构建了政府企业行为策略博弈模型,采用系统动力学对政企之间的利益互动关系进行博弈仿真和分析。【结果】... 【目的】从演化博弈视角研究地方政府与当地企业之间的行为演化过程,探究绿色发展中政府与企业之间协同合作的行为机制。【方法】构建了政府企业行为策略博弈模型,采用系统动力学对政企之间的利益互动关系进行博弈仿真和分析。【结果】政企双方初始意愿、采取措施成本以及双方合作时风险系数的变化都对博弈双方的策略行为有着显著影响;降低政企双方环境治理成本与减小合作时的风险系数能有效抑制双方行为波动,促使博弈达到理想状态。【结论】研究结果为长江经济带生态补偿政策提供了参考依据。 展开更多
关键词 演化博弈 政府企业 系统动力学 长江经济带
WordNG-Vec:一种应用于CNN文本分类的词向量模型
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作者 王勇 何养明 +2 位作者 邹辉 黎春 陈荟西 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期499-502,共4页
文本特征提取(文本输入表示)作为文本分类技术的要点,其构建质量直接影响着分类系统的分类效果.现在最流行的文本输入表示——词向量(Word Vector)虽然考虑了词的相似性但忽略了局部词序特征,在一些情况下造成文本语义上的缺失和歪曲.为... 文本特征提取(文本输入表示)作为文本分类技术的要点,其构建质量直接影响着分类系统的分类效果.现在最流行的文本输入表示——词向量(Word Vector)虽然考虑了词的相似性但忽略了局部词序特征,在一些情况下造成文本语义上的缺失和歪曲.为此,本文提出了一种结合N-Gram特征与Word2vec的词向量模型WordNG-Vec,其提取出的词向量(Word-NG向量),作为双通道卷积神经网络模型(DC-CNN)的输入.经过多组对比实验分析表明,在精确率(precision)和召回率(recall)和F1值三个评价指标下,本文提出的方法有效提高文本分类的效果. 展开更多
关键词 文本分类 词向量 DC-CNN N-Gram特征
一种基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法 预览 被引量:1
13
作者 张小川 桑瑞婷 +1 位作者 周泽红 刘连喜 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第1期45-52,共8页
传统卷积神经网络文本分类的效果依赖输入文本表示的准确度,如果文本表示不准确,则输入的噪音将直接导致分类准确性的大幅下降。针对此问题,本文提出一种基于结合词性概率(coefficient part of speech,CPOS)特征和应用场景(application ... 传统卷积神经网络文本分类的效果依赖输入文本表示的准确度,如果文本表示不准确,则输入的噪音将直接导致分类准确性的大幅下降。针对此问题,本文提出一种基于结合词性概率(coefficient part of speech,CPOS)特征和应用场景(application scene,AS)改进的双通道文本卷积神经网络模型Word-CPOS&AS DCNN(WCA-DCNN),通过引入词性的贡献度和设定场景权重2个因子,改善传统方法中短文本表示特征稀疏及不精确的问题。实验结果表明:WCA-DCNN算法在准确率、召回率和F1值等指标上都有明显提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 短文本分类 文本表示 词向量 WCA-DCNN
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改进的多分辨率点云自动配准算法
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作者 王勇 黎春 +1 位作者 何养明 陈荟西 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2236-2240,共5页
为解决三维点云配准精度低、速度较慢、易受噪声和外点干扰的问题,提出一种改进的多分辨率点云自动配准算法.算法首先对源点云和目标点云建立KD-tree以加快近邻点的搜索;然后采用基于法向量和特征直方图的配准方法实现粗配准,并对其中... 为解决三维点云配准精度低、速度较慢、易受噪声和外点干扰的问题,提出一种改进的多分辨率点云自动配准算法.算法首先对源点云和目标点云建立KD-tree以加快近邻点的搜索;然后采用基于法向量和特征直方图的配准方法实现粗配准,并对其中的特征提取部分进行了改进,能有效提取特征点,且不会损失大量特征不明显的点云信息.为了进一步提高配准精度,精配准提出一种改进的多分辨率迭代最近点算法,算法提出利用特征点的稠密度计算点云分辨率,同时对关键点采样方法进行了改进.实验结果表明,对于不同规模和含不同程度噪声的点云,此方法在精度、速度、抗噪性方面都得到了改善. 展开更多
关键词 点云配准 KD-TREE 多分辨率 迭代最近点
不同输入率与移出率的蠕虫病毒传播模型 预览
15
作者 蔡秀梅 刘超 黄贤英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期35-41,共7页
为研究网络中节点输入率和移出率的差异性对蠕虫病毒传播的影响,基于仓室建模思想分析各个仓室之间的转化关系,构建一种具有不同输入率和移出率的蠕虫病毒传播SEIR模型。计算模型的平衡点和基本再生数,给出平衡点稳定性规范,并通过Hurw... 为研究网络中节点输入率和移出率的差异性对蠕虫病毒传播的影响,基于仓室建模思想分析各个仓室之间的转化关系,构建一种具有不同输入率和移出率的蠕虫病毒传播SEIR模型。计算模型的平衡点和基本再生数,给出平衡点稳定性规范,并通过Hurwitz定理、LaSlle不变性原理和Bendixson定理证明平衡点的稳定性。在此基础上,利用数值仿真验证理论分析的结果,分析影响蠕虫病毒传播的关键因素,进而提出抑制蠕虫病毒传播的建议措施。 展开更多
关键词 SEIR模型 蠕虫病毒 基本再生数 平衡点 稳定性
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融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析 预览
16
作者 刘小洋 唐婷 何道兵 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期115-122,共8页
针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建... 针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最后,为验证模型的有效性,开展了与真实事件的实证分析对比实验。实验结果表明:仿真结构与真实数据的相似度大于0.97,因而该模型符合社交网络舆情信息传播的特性,能够较为准确地描述社交网络中的舆情传播过程。 展开更多
关键词 社交网络 信息传播 舆情演化
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结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法 预览
17
作者 黄贤英 龙姝言 谢晋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2609-2612,2617共5页
针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency... 针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency)算法,根据目标用户对某关键词的评分频率和该关键词被所有用户的评分频率,得到用户对关键词的偏好,形成用户-关键词偏好矩阵,并在该矩阵基础上进行聚类。然后利用logistic函数得到用户对项目的兴趣度,明确用户爱好,在类簇中寻找目标用户的相似用户,提取邻居爱好的前N个物品对用户进行推荐。实验结果表明,算法准确率始终优于传统算法,对用户爱好判断较为准确,缓解了数据稀疏问题,有效提高了推荐的准确率和效率。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 用户兴趣 K-MEANS聚类
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网络负能量传播动力模型及仿真 预览
18
作者 刘超 黄诗雯 +2 位作者 杨宏雨 曹琼 刘小洋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期2966-2972,共7页
针对现有研究没有考虑将网络负能量传播的影响因素细化并构建传播动力学模型进行分析的问题,提出网络负能量传播的弱免疫强免疫弱感染强感染恶意感染(WSRIE)模型。首先,考虑网络用户对网络负能量免疫能力、传播能力的差异性,将易感染状... 针对现有研究没有考虑将网络负能量传播的影响因素细化并构建传播动力学模型进行分析的问题,提出网络负能量传播的弱免疫强免疫弱感染强感染恶意感染(WSRIE)模型。首先,考虑网络用户对网络负能量免疫能力、传播能力的差异性,将易感染状态划分为弱免疫状态和强免疫状态,将感染状态划分为弱感染状态、强感染状态以及规模保持不变的恶意传播状态;其次,根据网络负能量的感染机制,提出状态转移规律;最后,构建了面向复杂网络的网络负能量传播动力学模型。在NW小世界网络和BA无标度网络上进行仿真对比实验。仿真结果表明,在同样参数的情况下,NW网络的弱免疫节点密度比BA网络低9个百分点,说明具备小世界特征的网络更易受负能量的影响;BA网络中恶意节点度为200时的感染节点密度比其节点度为0时高5个百分点,说明网红意见领袖的节点度越大,受网络负能量影响的网络用户更多。 展开更多
关键词 网络负能量 传播模型 小世界 无标度 节点度
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基于传播能力差异的IWSR垃圾信息传播模型 预览
19
作者 冉茂洁 刘超 +2 位作者 黄贤英 刘小洋 曹琼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2169-2173,共5页
为研究用户传播能力差异性对垃圾信息传播的影响,根据仓室建模思想,将传播网络中的人群划分为I(ignorant)、W(weakly spreader)、S(strongly spreader)、R(removal)四个仓室并提出状态转换规则,运用微分动力系统理论建立一个具有传播能... 为研究用户传播能力差异性对垃圾信息传播的影响,根据仓室建模思想,将传播网络中的人群划分为I(ignorant)、W(weakly spreader)、S(strongly spreader)、R(removal)四个仓室并提出状态转换规则,运用微分动力系统理论建立一个具有传播能力差异的IWSR垃圾信息传播模型。通过计算模型的基本再生数,利用Hurwitz判据、Lyapunov稳定性定理和LaSalle不变性原理,得出垃圾信息传播平衡点的局部稳定和全局稳定条件。最后通过数值仿真与新浪微博真实数据集的对比实验证明所得结论的合理性和有效性。 展开更多
关键词 数学模型 全局稳定性 基本再生数 垃圾信息传播 传播能力差异
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基于SVM理论的专业学位硕士研究生教学质量评价研究 预览
20
作者 刘小洋 刘万平 +2 位作者 刘超 黄贤英 张宜浩 《科技资讯》 2019年第20期205-206,共2页
目前专业硕士学位研究生教育从以培养学术型人才为主向以培养应用型人才为主转变政策,实现研究生教育结构的历史性转型和战略性调整。该文首先分析了专业硕士和教学质量评价关系,其次对教学质量评价体系的研究现状进行了分析,最后基于SV... 目前专业硕士学位研究生教育从以培养学术型人才为主向以培养应用型人才为主转变政策,实现研究生教育结构的历史性转型和战略性调整。该文首先分析了专业硕士和教学质量评价关系,其次对教学质量评价体系的研究现状进行了分析,最后基于SVM理论分析了普通高校专业学位硕士研究生教学质量评价。 展开更多
关键词 SVM 专业学位研究生 教学质量 评价体系
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