国家自然科学基金(41271387)
- 作品数：25 被引量：160H指数：6
- 相关作者：李蜀瑜曹菡刘亮亮韩亚楠张瑶更多>>
- 相关机构：陕西师范大学山东理工大学教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西安市科技计划项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- ISTREM软件测试可靠性评估方法研究
- 2014年
- 在航空电子系统软件测试的背景上,对ARINC653平台燃油模块在Testbed测试平台上的测试用例进行统计,得出实际测试案例分布服从特殊泊松的数学特征。根据软件测试的时间依赖性提出一种新的可靠性评估模型ISTREM,并且求得软件测试用例的失效率,从而对软件进行可靠性评估,解决了软件测试可靠性评估过程复杂且计算量较大并且忽略时间依赖性的问题。在Matlab平台上对软件系统(燃油模块)的测试可靠性进行评估,得出实验结果,并且提出不足。
- 刘博李蜀瑜
- 关键词：软件测试ARINC653可靠性评估
- 一种基于聚类模式的RDF数据聚类方法被引量：3
- 2015年
- 如何有效管理并利用日益庞大的RDF数据是当今Web数据管理领域面临的挑战之一。对大规模的RDF数据集进行聚类操作从而得到数据集的有效划分是RDF数据存储和应用时通常采取的策略。针对现有RDF聚类过程中忽略RDF三元组自身模式特征的问题,在对RDF聚类结果的形式深入分析的基础上,定义了3种不同类型的聚类模式,从而提出基于模式的聚类方法。通过对RDF数据集的重新描述,自动生成适用于RDF数据集特征的聚类模式,在此基础上实现数据聚类的任务。在不同测试集上的实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。
- 袁柳张龙波
- 关键词：聚类聚类模式
- 云计算环境下基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法被引量：27
- 2016年
- 随着云计算的蓬勃发展,针对云计算中虚拟机负载不均衡及任务集完成时间较长的问题,提出了一种基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法(WLB-ACO)。首先基于当前虚拟机的资源利用情况判断虚拟机的负载状态,其次,根据虚拟机的负载因子定义信息素的挥发因子(w),改进信息素更新规则,并利用WLB-ACO合理的分配任务,使整个系统达到负载均衡状态的同时任务集的完成时间最短。最后,采用Cloudsim工具设计仿真实验,实验结果表明,提出的基于蚁群优化的任务调度算法在性能、最短完成时间及算法的稳定收敛性上有了一定的提高。
- 赵梦李蜀瑜
- 关键词：云计算任务调度负载均衡蚁群优化
- 基于SIFT的压缩跟踪算法被引量：1
- 2014年
- 为了克服基于灰度特征信息的跟踪算法在复杂的环境下无法区分目标和背景的缺陷,提出基于SIFT的压缩跟踪算法。该算法采用改进的SIFT特征提取方式,结合压缩感知理论对特征进行有效的降维,以在线多实例学习算法训练分类器,实现在出现目标偏移、姿态变化和光暗变化等情况下对目标实时准确的跟踪。实验结果表明,该算法能够在复杂环境下实现目标的准确实时跟踪。
- 王权刘侍刚彭亚丽裘国永
- 关键词：SIFT压缩感知目标跟踪降维
- 基于Mashup的个性化移动学习平台被引量：1
- 2016年
- 在学习者进行移动学习的过程中,学习资源是核心,而Mashup能够对网络上现有学习资源进行整合,可以很好地解决学习资源、服务的分散问题。将Mashup的方式应用到移动学习的领域可以更好地帮助学习者实现随时随地的学习。因此,文中在移动学习中引入Mashup技术,构建了一个学习平台。利用该平台聚合广义分布的网络学习资源,实现资源的自动抓取、解析,同时提供可视化编辑器,可以方便地对平台的数据源进行扩充,使该平台具有高度的灵活性和扩展性。此外,平台可以有效地与移动终端结合,学习者可以随时随地对平台中的资源进行订阅和访问。重点描述了平台的整体架构、组成模块、对移动设备的支持以及数据模型的设计;基于原型系统的案例分析验证了平台的可用性。结果表明,该平台可以极大地提高学习者对于资源获取的效率,满足学习者个性化学习的需求,有效提升了学习者的积极性和自主学习能力。
- 张鸿洋陈健翟梅
- 关键词：个性化
- 基于Softmax回归模型的协同过滤算法研究与应用被引量：5
- 2016年
- 针对传统的协同过滤推荐算法所存在的推荐精度不高的问题,提出了基于Softmax回归模型的协同过滤算法。根据用户的属性特征将用户分为不同的簇,再从目标用户所在的簇中实现协同过滤推荐,有效缩减了最近邻居的查找范围,提高了推荐效率。主要将此改进算法应用于饮食推荐中,根据用户的饮食记录对用户按口味偏好进行精准分类,将偏好相同的用户划分到同一个簇中,再从目标用户所在的用户簇中查找最近邻居,完成推荐。从两方面对此方法进行了实证分析:基于Softmax的用户口味偏好分类的准确率分析和基于Softmax的协同过滤推荐精准度分析,验证了该方法的有效性和可行性。
- 孟佩曹菡师军
- 关键词：协同过滤营养饮食
- 基于美食互动社区的用户饮食行为模型研究被引量：1
- 2016年
- 随着大数据、"互联网+"时代的到来,互联网美食互动社区的用户原创内容呈爆发式增长,从海量饮食数据中发现自己希望寻找的内容越来越不容易,同时该部分数据没有得到广泛的利用和深度的挖掘;传统的对于饮食行为的研究多采用问卷调查等形式,耗费了大量人力、物力、财力。针对以上问题,提出了基于LDA的用户饮食行为模型:利用LDA模型的思想,分析互联网美食互动社区的用户原创内容,根据困惑度确定主题数,构建用户饮食行为模型,进而可以计算用户饮食行为相似度,以此为美食社区用户进行好友和美食推荐提供模型基础,同时为饮食行为研究提供了一个新思路。以爬虫技术获取互联网美食互动社区上的用户原创内容作为数据集,通过实验验证了这种算法的可行性和有效性。
- 李越曹菡
- 关键词：饮食行为用户模型数据挖掘LDA模型
- 模式级链接关联数据集上的关联规则挖掘研究被引量：2
- 2016年
- 针对关联数据集合呈现出的大数据特性和蕴含的语义信息,提出了首先建立关联数据集的模式级链接,再进行关联规则挖掘的方法。在同领域RDF数据集上定义RDF数据项模式并提出数据项模式的产生规则;利用RDF数据查询技术从数据项模式获得RDF数据项集合,进而再推导出特定领域内的关联规则。提出的基于关联数据RDF数据项模式的关联规则挖掘方法将关联规则挖掘扩展到同一领域内的数据集合而不再局限于单一数据集,同时给出了基于Hadoop的大规模RDF数据集上的关联规则挖掘的实现方案。实验结果验证了模式级链接对于关联规则挖掘的价值和所提方法的有效性。
- 袁柳张龙波
- 关键词：关联数据RDF关联规则
- 基于模糊推理的物流车辆故障诊断专家系统被引量：1
- 2015年
- 物流车辆故障诊断专家系统可以对物流车辆的故障进行诊断和排除.为了提高该系统快速、准确诊断的能力,在分析物流车辆的故障模式和故障机理的基础上,建立故障树,采用改进的CLIPS可以进行正向、反向两种模糊推理机制,同时建立知识库管理系统对模糊规则和事实进行管理.研究结果表明:改进的CLIPS与VC++的结合,使物流车辆故障诊断专家系统拥有模糊诊断故障的能力,提高了物流车辆故障诊断的智能化水平.
- 辛海奎李蜀瑜
- 关键词：物流车辆故障诊断专家系统CLIPS模糊诊断
- 基于Geo-tagged照片的旅游推荐研究被引量：1
- 2016年
- 在Web2.0时代,随着智能手机、数码相机和GPS导航系统等电子产品的广泛普及和社交网站的迅速发展,涌现出各种UGC(User Generated Content)形式的数据。同时,人们喜欢以图片或文字方式在网络上分享自己旅游的所见所闻,社交媒体数据通常包括文本标签、地理位置(经纬度)和拍摄时间等信息,这就为研究旅游推荐提供了可靠数据。使用Flickr网站上Geo-tagged照片数据集,采用基于密度的DBSCAN聚类算法对照片的经纬度进行聚类,结合TF-IDF算法为兴趣点命名,得到游客在西安的旅游兴趣点,然后综合考虑用户对兴趣点偏好和兴趣点属性,利用改进的协同过滤推荐算法为用户提供旅游推荐服务。实验结果表明,该算法能够有效提高系统的推荐精度。最后构建了用户信任网络,提高了推荐系统的信任度和满意度。
- 王楠曹菡
- 关键词：DBSCAN用户偏好协同过滤信任网络
