王博
- 作品数：28 被引量：50H指数：4
- 供职机构：井冈山大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学电子电信更多>>
- 井冈山生态旅游景点环境监测指标体系的建立被引量：1
- 2015年
- 在对井冈山生态旅游景点进行多角度多视角生态调查的基础上,对井冈山生态旅游景点的特点、环境现状及演化趋势做了系统的研究;对生态旅游景点的环境监测及环境保护管理中存在的主要问题进行了分析,并建立了井冈山生态旅游景点环境监测指标体系,优选出旅游活动、水环境、土壤环境3大类监测对象的监测指标。为后续建立旅游景点环境监测标准奠定基础,为其他景区景点的生态环境监测工作提供参考和技术支撑。
- 彭硕周松郭晨冷明王博
- 关键词：环境监测指标体系旅游景点
- 交换交叉立方网络的g正确邻结点条件诊断度研究
- 2019年
- 系统级故障诊断是保障多处理器计算机系统运行可靠性的一种重要手段。为了提高系统的诊断能力,增强系统的可靠性,在条件诊断度的基础上Peng等人进一步提出了g正确邻结点条件诊断度,g正确邻结点条件诊断度是一种更加适用于大规模多处理器计算机系统的故障诊断方式。以新型互连网络拓扑结构研究的最新成果——交换交叉立方网络为研究对象,在得到交换交叉立方网络的Rg点连通度的基础上,首次证得交换交叉立方网络(ECQ(s,t))在PMC模型下的g正确邻结点条件诊断度为2^g(s+2-g)-1,其中t≥s>g,进而通过模拟实验验证了结论的正确性和有效性。该研究对于理清交换交叉立方网络的可靠性能并有效推动交换交叉立方网络的应用和推广,有着非常重要的理论价值和现实意义。
- 彭硕罗超罗超王博
- 关键词：PMC模型
- 基于软件工程理论的大学生创业项目规划与管理
- 2010年
- 当前大学生普遍心怀创业梦想,但是对于如何进行创业,如何回避创业风险,如何规划创业活动以及如何进行创业项目管理却知之甚少。如此造成当前大学生创业活动的普遍失败。本文引入软件工程学的相关方法对大学生创业项目进行规划,同时借鉴软件项目管理的手段对大学生创业项目进行管理,有效地规范了大学生的创业项目,提高创业成功率。
- 郭晨罗超王博蒋熔
- 关键词：软件工程创业
- 基于模糊数学的景区村落生态环境评价技术研究被引量：1
- 2014年
- 针对井冈山大井旧居溪水水质现状,根据建立的景区村落生态环境的评价评价指标体系、确定评价决策集,建立模糊判断矩阵得到评价指标权重,选取DO、BDO5、CODMn、酚、CN五个主要评价因子,建立评价子集和隶属函数,并计算出隶属度,最后再通过确定各评价指标隶属度构建评价决策矩阵,最终得出井冈山大井旧居溪水水质对I类水的隶属度最大,实验证明该评价技术是可行的,并且准确度较高。
- 王博万春周松罗超戚燕郭晨冷明
- 关键词：生态环境指标体系
- 基于Web的快速Apriori算法优化
- 2009年
- 通过Apriori方法的分析,对Web日志进行处理,并在此基础上提出了Apiori算法的一种快速优化方法,通过对实例的验证,证明该算法的有效性和正确性。
- 罗超郭斌王博
- 关键词：WEB数据挖掘APRIORI
- 粒子群优化LSSVM与RBF的混合回归预测模型
- 2021年
- 为提高支持向量机预测模型的精确度,将最小二乘向量机与RBF神经网络引入预测模型,使用粒子群算法对RBF神经网络进行优化,使RBF神经网络能够提取向量机训练误差中的有效值,并再次进行数据集训练,使RBF神经网络模型能进一步预测支持向量机残差项。将粒子群算法优化的LSSVM-RBF混合回归预测模型用于大流域生态水环境预测,并将预测结果与其他4种模型进行对比。该模型的RMSE、MAE、MAPE、MSE分别达到了1.1077、0.9135、0.2500、1.2270,拟合程度进一步提高,表明基于粒子群算法优化的LSSVM-RBF⁃NN混合预测回归模型能够有效提高预测精度。
- 王博彭硕
- 关键词：粒子群算法最小二乘支持向量机RBF神经网络
- 基于模糊聚类广义回归神经网络的网络入侵研究被引量：3
- 2012年
- 采用结合模糊聚类和广义神经网络回归聚类分析的方法,对5种网络入侵行为模式进行有效的聚类.首先用模糊c均值聚类算法将入侵数据分为5类,再将聚类的结果中最靠近每类中心的样本作为广义神经网络的聚类训练样本进行数据训练,训练输出的结果即为该个体所属的入侵类别.实验结果表明:新算法对网络入侵途径的分类精度更高,可为预防网络入侵提供更可靠的数据支持.
- 王博彭玉涛罗超
- 关键词：聚类算法模糊聚类广义回归神经网络网络入侵检测
- 基于BP神经网络的入侵检测系统被引量：1
- 2018年
- BP神经网络的运算速度较慢、网络训练效率较低,并且在网络学习过程中很容易陷入局部最值,影响训练结果精度,最终会造成入侵检测系统在检测时有较高的误报率和较长的检测时间延迟。为解决以上问题,笔者引入了LM算法,将LMBP神经网络引入检测系统,实验表明,改进后的系统具有更快的响应速度、更高的检测正确率。
- 王博
- 关键词：BP神经网络入侵检测
- 基于小波神经网络的非线性系统工程安全性评价研究被引量：4
- 2010年
- 针对现有非线性系统工程安全性评价方法中存在的不足之处,本文将小波理论与神经网络相结合,提出了一种可应用于系统工程安全性评价的小波神经网络模型。最后将该网络应用于某大跨度悬索桥的安全评价中。研究结果表明:训练后的WNN模型收敛速度优于BP神经网络,有效减少了平均训练误差。研究成果可应用于其他系统工程的安全性评价中。
- 王博李冬妹罗超
- 关键词：小波神经网络安全性评价
- 基于改进小波神经网络的大气质量评价模型被引量：1
- 2014年
- 为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型.将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高.最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点.
- 王博周松冷明郭晨彭硕
- 关键词：小波神经网络权值优化大气质量评价
