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国家自然科学基金(61373135)

作品数:18 被引量:42H指数:3
相关作者:宫婧孙知信张欣慧赵学健韩重阳更多>>
相关机构:南京邮电大学中农网购(江苏)电子商务有限公司安徽工程大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省基础研究计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信农业科学理学更多>>

文献类型

  • 14篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 12篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 2篇农业科学
  • 1篇理学

主题

  • 4篇网络
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇频繁项
  • 2篇频繁项集
  • 2篇无线传感
  • 2篇项集
  • 2篇卷积
  • 2篇卷积神经网络
  • 2篇加权
  • 2篇QR码
  • 2篇不确定数据
  • 2篇传感
  • 1篇选项
  • 1篇遗传算法
  • 1篇移动客户
  • 1篇营销
  • 1篇预处理
  • 1篇射频识别
  • 1篇生物启发

机构

  • 10篇南京邮电大学
  • 2篇中农网购(江...
  • 1篇南京航空航天...
  • 1篇安徽工程大学
  • 1篇微电子有限公...

作者

  • 6篇宫婧
  • 6篇孙知信
  • 3篇赵学健
  • 3篇张欣慧
  • 1篇刘三民
  • 1篇张沫
  • 1篇韩重阳
  • 1篇戴琳
  • 1篇张悦
  • 1篇韦玉

传媒

  • 10篇计算机技术与...
  • 2篇农业与技术
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇Comput...

年份

  • 5篇2019
  • 3篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
  • 4篇2015
18 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种新的P2P流量识别模型被引量:2
2015年
由于网络环境的动态性及网络应用分布变化等原因,导致在P2P流量识别过程中面临概念漂移问题.现有的静态流量识别模型无法处理此类问题,因此文中提出一种新的P2P流量识别模型,解决了P2P流量识别过程中存在噪声和概念漂移问题.借助聚类思想利用K近邻算法,实现噪声过滤.根据评估假设原理和中心极限定理实现了概念漂移检测,在此基础上利用基分类器的不确定性输出结果实现多分类器集成方案,同时基于时间策略淘汰概念过时的基分类器.理论分析和仿真实验结果证明了本文所提的算法模型是可行的.
刘三民孙知信
关键词:概念漂移P2PK近邻
一种基于Top-K查询的加权频繁项集挖掘算法被引量:2
2019年
数据挖掘技术在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色,频繁项集挖掘作为数据挖掘最活跃的研究领域之一,具有广泛的应用。近年来,随着信息采集技术和数据处理技术的快速发展,针对不确定数据的频繁项集挖掘引起广泛的关注。然而,面向不确定数据集的加权频繁项集挖掘,由于项目权重值的引入使得加权频繁项集不再满足向下闭包特性,无法对频繁项集的搜索空间进行压缩,时间效率较低。因此,文中提出一种基于Top-K查询的不确定数据加权频繁项集挖掘算法(top-kfrequent itemset mining,TK-FIM),以减少候选加权频繁项集的数量,缩小加权频繁项集的搜索空间,提高搜索效率。最后,在真实数据集和合成数据集上的实验结果表明,TK-FIM算法具有良好的时间性能。
赵学健熊肖肖张欣慧孙知信
关键词:TOP-K加权频繁项集不确定数据数据挖掘
一种改进的无线传感器网络定位算法
2019年
无线传感器网络在监测过程中,节点的位置信息具有重要的作用,没有位置信息的事件是毫无意义的。因此,定位技术在无线传感器网络应用中具有关键作用。文中在分析无线传感器网络中基于费马点模型的定位算法的基础上,结合利用中垂线划分测试三角形平面的思想,提出了一种用于三维传感网定位的VTM-APIT-3D算法。该算法首先利用费马点模型确定所定位节点所在的测试三棱锥,然后在测试三棱锥中使用三角形中线垂面对空间进行划分以提高定位精度。仿真结果表明,与其他使用费马点模型的DFPLE算法和FM-APIT-3D算法相比,该算法在定位精度和网络覆盖率上均有显著提高。当无线通信半径为30时,其定位精度提高至多约17.2%,网络覆盖率始终是100%。
张欣慧熊肖肖赵学健孙知信
关键词:无线传感器网络
基于WEKA平台的移动客户流量消费分析被引量:1
2016年
随着移动互联网的飞速发展,手机网民规模迅速扩张,作为移动互联网关键环节的中国移动正面临着这一机遇与挑战;如何根据用户的业务使用情况,对移动客户流量消费进行分析是增加业务收入、提高用户满意度的重要研究课题。文中主要研究了基于WEKA平台的移动客户流量消费分析。首先,进行客户群与客户发展趋势的细分,对用户业务数据进行特征选择、数据清洗以及数据类型转换的预处理。其次,以客户群作为添加属性,以客户发展趋势作为目标属性,基于WEKA平台的决策树算法对预处理后的业务数据进行分析,建立手机上网用户的决策树模型。最后,根据移动公司提供的2万条客户业务数据对模型进行验证。结果表明,当样本数在10 000至20 000时,模型有很好的分类预测效果,能够挖掘出潜在的高流量用户,从而达到精确营销的目的。
戴琳张悦韦玉景子倩张沫宫婧
关键词:WEKA决策树精确营销
Designing and Optimization of Fuzzy Sliding Mode Controller for Nonlinear Systems
2019年
For enhancing the control effectiveness,we firstly design a fuzzy logic based sliding mode controller(FSMC)for nonlinear crane systems.On basis of overhead crane dynamic characteristic,the sliding mode function with regard to trolley position and payload angle.Additionally,in order to eliminate the chattering problem of sliding mode control,the fuzzy logic theory is adopted to soften the control performance.Moreover,aiming at the FSMC parameter setting problem,a DE algorithm based optimization scheme is proposed for enhancing the control performance.Finally,by implementing the computer simulation,the DE based FSMC can effectively tackle the overhead crane sway problem and avoid unexpected accident greatly.
Zhe SunYunrui BiSongle ChenBing HuFeng XiangYawen LingZhixin Sun
一种农药溯源二维码生成系统被引量:1
2017年
作为一种全新的信息存储、传递和识别技术,二维码技术已经逐渐融入到社会生活当中,在电子商务、物流、生产自动化等领域中得到了广泛的应用。本文运用了QR码快速读取的特点,提出一种二维码在线生成算法,并且与农药溯源相结合,设计一个农药溯源二维码生成系统。极大地提高了农药防伪追溯效率,并且使得农药生产厂家对农药的管理更加方便,具有一定的实际意义与经济效益。
吴成伟陆静郑介松徐晶晶
关键词:二维码QR码
基于同态滤波与GA优化的QR码识别算法及其应用
2017年
随着物联网的迅猛发展,QR码作为数据载体被广泛应用。本文就农化产品物流行业使用的二维码易受光照影响并且容易损破的问题提出了一个优化的QR码识别技术,采取同态滤波增强光照使得图像能够准确灰度化,然后采取GA寻取全局灰度阈值实现精确二值化。经实验证明,本文所采取的二维码识别算法识别效率较高。同时,本文还建立了基于此优化QR码识别算法的农化产品物流系统。
吴成伟吴静徐其文张欣慧
关键词:QR码同态滤波遗传算法二值化
Dual Anonymous Authentication Mechanism for ONS in Internet of Things
Object Naming Service(ONS) provides a connection between the middleware of Electronic Product Code(EPC) and EP...
Yi-chen JINZhi-xin SUN
Research and Implementation of a Network Secure System Based on Honeypots
Aiming at the shortcomings of the traditional honeypot on massive global scanning attact, this paper construct...
Bingqing LuoZhixin Sun
基于卷积神经网络的目标检测模型综述被引量:21
2019年
目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络的目标检测模型逐渐被广泛关注。文中主要对基于卷积神经网络的目标检测模型的现状进行综述。首先,介绍了目标检测的相关基础,特别罗列了一些目标检测模型中常用的卷积神经网络结构,也介绍了检测模型常用的梯度下降法训练方式。然后,重点从候选区域和回归方法两类对近年来提出的优秀模型进行综述,候选区域一类也创新地使用特征尺度进行区分,说明了多尺度特征能够有效提高小尺度目标检测精度。对于每一类检测模型,根据同一数据集上的检测结果分析这些模型的优势与缺陷,最后根据分析的结果总结一些基于卷积神经网络的目标检测模型的优化方案。
许必宵宫婧孙知信
关键词:卷积神经网络目标检测计算机视觉
共2页<12>
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