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申春: 作品数：17 被引量：47H指数：4; 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金吉林省重大科技攻关项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球医药卫生更多>>

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MySQL中InnoDB引擎索引树的搜索策略: ＜正＞1 引言 MySQL是GNU软件（即开源自由软件）中非常优秀的数据库系统,它完全符合SQL-92入门级和ODBC3．0（Open DataBase Connectivity）规范, 在符合POSIX（Portabl...; 罗凡彭秀增申春李肃义; 文献传递

海洋可控源电磁数据的新型小波基消噪方法被引量：6: 2019年; 海洋可控源电磁(MCSEM)信号极易受到多种噪声的干扰,从而影响后期数据的反演解释精度。基于小波技术的降噪理论和方法已被广泛应用于MCSEM信号的消噪领域,但小波基均为通用小波基,消噪效果有待提升,提出了构造专用于MCSEM信号的新型小波基。首先,通过粒子群优化算法(PSO),以新型小波函数与MCSEM信号的平均相似度作为约束条件,迭代求解滤波器组的最优系数;然后利用得到的系数构造新型小波基。其次,针对深海勘探中的海水扰动噪声,设计了基于新型小波基消噪方法,并利用仿真的含噪数据与传统小波基消噪方法进行了对比实验;通过信噪比(SNR)及均方误差(MSE)进行消噪效果评价,表明新型小波基消噪方法优于传统小波基消噪方法。最后,将新型小波基消噪方法应用到了实测MCSEM数据中;通过消噪前后的时域信号及振幅随偏移距变化(MVO)曲线对比分析,结果表明,该方法不仅可以去除海水扰动类噪声,还可以扩大MVO曲线偏移距的解释范围,证明了基于新型小波基消噪方法的有效性和实用性。; 李肃义赵彦超孙卫斌蒋善庆申春; 关键词：小波基消噪粒子群优化算法

基于方向启发因子的蚁群算法: ＜正＞1 引言蚁群在觅食过程中总能找到蚁巢和食物源之间的最短路径。受其启发,意大利学者M．Dorigo等人首先提出了一种新型的模拟进化算法一蚂蚁系统（ant system,简称AS）,它是第一个蚁群优化算法（ACO,A...; 申春彭秀增罗凡李肃义; 关键词：PHEROMONE; 文献传递

基于市场驱动代理和学习机制的自动协商模型研究: 随着计算机技术及网络技术的发展，尤其Internet的广泛应用，Agent自动协商技术越来越成为人们研究和应用的热点。我们研究的重点是针对电子商务环境下多边多议题自动协商的协议和策略。电子商务中协商是多Agent系统为了...; 申春; 关键词：自动协商模糊推理模糊神经网络; 文献传递

特定领域语言MISPC及其编译框架实现技术被引量：3: 2016年; 基于C语言扩展定义一种新的特定领域编程语言MISPC,并描述其应用于多媒体和无线网络领域主流场景的特征,利用Backus-Naur范式对其数据类型等进行描述.针对该语言特点,提出一个面向异构平台的编译框架,以生成较高性能的目标代码.结合领域中一个经典算法进行验证,实验结果表明,对比不同输入规模、不同版本的代码实现,显著提高了领域开发的效率,并可获得最高5.59倍的执行加速比.通过定义相应高层语言并构建编译框架,提供领域编程框架的系统解决方法和技术,有效降低了领域编程和调试的难度,提升了领域开发效率及程序性能.; 刘磊李振国高艳华丁岩申春刘雷; 关键词：多媒体无线网络 GPU SIMD

计算机在医学试题质量及考试质量分析中的应用被引量：2: 2000年; 利用 Fox Pro数据库管理系统 ,建立具有医学特色的试题质量、考试质量及成绩统计分析系统 ,为医学教学管理进一步走向科学化、现代化提供了科学的依据。; 王颖周晔宋勤生申春; 关键词：计算机试题质量考试质量医学教育

海洋可控源电磁信号噪声压制综述被引量：3: 2020年; 海洋可控源电磁法(Marine Controlled Source ElectroMagnetic,MCSEM)是探测海底石油、天然气储层等矿产资源的一种新兴的海洋地球物理勘探方法。由于海洋环境复杂,电磁信号极易受到各种噪声的干扰,影响反演和解释效果。首先介绍MCSEM方法的原理及关键的数据预处理方法,然后总结了目前常见的随机噪声、空气波噪声和海水扰动噪声压制方法;最后分析了MCSEM数据去噪的发展方向。; 李肃义张熠张继昆申春; 关键词：随机噪声噪声压制

一种海洋电磁甲板监控系统通信及多源数据传输方法: 本发明公开一种海洋电磁甲板监控系统通信及多源数据传输方法。针对面向不同编程语言的电磁发射机系统、海底电磁接收机系统与甲板监控系统间通信问题，通过封装通信层操作，生成动态链接库，提高了通信代码的可移植性与复用性。针对电磁发...; 李肃义赵彦超申春姜珊; 文献传递

Bellman-Ford算法性能可移植的GPU并行优化被引量：7: 2015年; 提出了一种面向GPU的性能可移植的并行归约求极值优化算法和全局访存优化算法,对Bellman-Ford算法进行并行化改造,以解决不同类型GPU设备上都存在的并行粒度不足和全局内存访问不连续等问题。实验结果表明：本文的优化算法在NVIDIA和AMD的多款GPU设备上都取得了很好的效果,经本文算法优化后的程序性能较原始GPU并行版本提升3~6倍。; 刘磊王燕燕申春李玉祥刘雷