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一种基于部分已验证匹配关系的模式匹配模型被引量：3: 2013年; 模式匹配是模式集成、语义WEB及电子商务等领域的重点及难点问题.为了有效利用专家知识提高匹配质量,提出了一种基于部分已验证匹配关系的模式匹配模型.在该模型中,首先,人工验证待匹配模式元素间的少量对应关系,进而推理出当前任务下部分已知的匹配关系及单独匹配器的缺省权重;然后,基于上述已收集到的先验知识对多种匹配器所生成的相似度矩阵进行合并及调整,并在全局范围内进行优化;最后,对优化矩阵的选择性进行评估,从而为不同匹配任务推荐最合理的候选匹配生成方案.实验结果表明,部分已验证匹配关系的使用有助于模式匹配质量的提高.; 黄少滨刘国峰万庆生程媛申林山; 关键词：相似度矩阵

以学生能力培养为目标的实验教学中心持续发展模式探索被引量：7: 2021年; 高校实验教学中心建设,是高校提高学校整体实力、培养学生实践应用能力、契合国家双创发展战略的重要举措。认识高校实验教学发展中存在的问题,并积极的寻求解决这些问题的方法与措施,以促进高校实验教学中心的可持续发展,是当前高校在新工科复合型人才培养要求下,深化教学改革的重要任务。; 高迪申林山武俊鹏刘书勇付小晶张立国; 关键词：实验教学中心

多网关协同的自组网接入Internet技术: 移动自组网与Internet互联是一种发展趋势。本文针对IPv6网络提出了一种基于多网关协同的自组网接入Internet协议，在AODV6协议和Mobile IPv6协议基础上增加两种特殊控制报文GW_Solocotat...; 赵蕴龙王吉喆申林山; 关键词：移动自组网移动IP; 文献传递

一种基于IDEF1x模型的层次多关系聚类算法被引量：1: 2014年; 多关系聚类仍存在利用统计方法提取一对多联系对应的信息时会忽略数据的原始特征、不同关系表间的联系出现的回路可能导致信息重复利用等问题,且尚未见有效的解决方法.本文认为利用IDEF1x模型中不同联系的特点,可重构有助于解决上述问题的模型.因此基于IDEF1x模型构建多关系数据集中表间关联关系层次模型的框架,然后定义框架中不同种类的联系对聚类结果传递的影响,以及整合多个子节点聚类结果的方法,并以此为基础提出新的多关系聚类算法.在真实的以及人工数据集上的实验效果表明,相较于单关系聚类算法以及对比的多关系聚类算法,所提算法可获得较准确的聚类结果.; 黄少滨程媛万庆生刘国峰申林山; 关键词：最短路径

基于卷积神经网络的眼疾识别算法被引量：3: 2021年; 针对眼成像数据的解释需要大量的经验和时间成本,迫切需要自动算法辅助实现眼疾识别和检测的问题,提出基于卷积神经网络的眼疾识别算法。主要使用了AlexNet,VGG和GoogLeNet三种卷积神经模型对患者眼底视网膜图像进行重症近视识别,对3种模型的损失函数值、模型参数量和准确率进行对比实验分析。实验结果表明,卷积神经网络对重症近视具有较好的识别能力,模型在一定程度上可以辅助医生判断,具有一定的临床应用价值。; 娄茹珍徐丽蒋正乾申林山; 关键词：图像分类卷积神经网络

基于生成对抗网络与变异策略结合的网络协议漏洞挖掘方法: 2023年; 随着信息化和工业化的深度融合,工业物联网网络协议安全问题日益突出。现有网络协议漏洞挖掘技术以特征变异和模糊测试为主,存在依赖专家经验和无法突破未知协议的局限。针对工业物联网协议的漏洞挖掘挑战,文中从漏洞检测规则的自动化分析与生成展开研究,提出基于生成对抗网络与变异策略结合的网络协议漏洞挖掘方法。首先,采用一种基于生成对抗网络的网络协议分析模型,通过对报文序列进行深层信息挖掘,提取报文格式及相关特征,实现对网络协议结构的识别。然后,结合基于变异算子库指导的迭代变异策略,构建有导向性的测试用例生成规则,缩短漏洞发现的时间;最终,形成面向未知工控网络协议的自动化漏洞挖掘方法,满足现有工控应用领域对协议自动化漏洞挖掘的需求。基于上述方法,对两种工控协议(Modbus-TCP和S7)进行测试,并对生成用例的测试接收率、漏洞检测能力、用例生成时间及其多样性方面进行了评估。实验结果表明,所提方法在TA指标上高达89.4%,本方法检测模拟系统ModbusSlave的AD指标为6.87%,缩短了有效用例的生成时间,提升了工控协议漏洞挖掘的效率。; 庄园曹文芳孙国凯孙建国申林山尤扬王晓鹏张云海; 关键词：漏洞挖掘网络协议

疫情背景下在线课程学习质量提升策略研究被引量：7: 2020年; 针对我国新型冠状病毒疫情下高校在线课程学习开展的情况,深入分析目前在线课程学习存在的问题,以哈尔滨工程大学信息安全技术课程为例,提出"转变教学理念、做好课程设置、加强教学互动、开展多元考核和构建评价体系"的5项提升课程质量策略,以期革新和完善高校在线课程学习质量。; 高迪兰海燕申林山; 关键词：在线课程

高阶异构数据模糊联合聚类算法被引量：8: 2014年; 为了更有效地分析聚簇重叠部分高阶异构数据的聚簇结果,提出了一种高阶异构数据模糊联合聚类(HFCC)算法,该算法最小化每个特征空间中对象与聚簇中心的加权距离。推导出对象隶属度和特征权重的迭代更新公式,设计出聚类过程的迭代算法,并且从理论上证明了该迭代算法的收敛性。另外,通过泛化XB指标,提出适用于评估高阶异构数据聚类质量的指标GXB,用于判断聚簇数目。实验表明,HFCC算法能够有效探测数据内部隐藏的重叠聚簇结构,并且HFCC算法聚类效果明显优于5种有代表性的硬划分算法,此外GXB指标能够有效判定高阶异构数据的聚簇数目。; 黄少滨杨欣欣申林山李艳梅; 关键词：联合聚类模糊聚类

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申林山