王涛
- 作品数：64 被引量：209H指数：8
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学电子电信更多>>
- 新型压电步进旋转驱动器被引量：1
- 2006年
- 在对驱动器机械结构进行设计分析的基础上,建立了以压电叠堆为驱动元件的精密旋转驱动的数学模型,并对所设计的驱动器样机从旋转运动分辨率、运动稳定性、旋转速度及承载等方面进行了实验测试。测试结果表明,所开发的驱动器样机旋转速度可达2990.6μrad/s、输出扭矩0.147 N.m、最小旋转步距(旋转分辨率)小于0.32μrad,运动行程为连续360°,驱动器性能稳定可靠。
- 赵宏伟吴博达刘国嵩程光明杨志刚王涛
- 关键词：机械制造自动化压电叠堆柔性铰链有限元
- 吉林省中小企业电子商务现状调查被引量：1
- 2015年
- 在现代电子技术蓬勃发展的时代,"虚拟"世界的交易已经凸显出了优势。通过互联网,我们可以得到更充分的信息,也能够活跃企业市场。我国中小企业与国外发达国家相比有很大的差距,我国主要是依靠个人的能力水平,融资路径单一,而且中小企业由于政府支持力度和企业资源利用等原因,在竞争中处于弱势地位。尤其吉林省的电子商务过多的依赖初级的商业模式,在技术创新方面具有盲从性,对通路的理解过于狭窄。要改善吉林省企业状况,就要政府和企业本身改变对电子商务的看法。
- 尚颖洪宇庆王涛
- 关键词：中小企业
- 谈编写教材的点滴体会被引量：2
- 2013年
- 高校教材作为教学的核心载体,其质量好坏直接影响到教育教学的质量。近年来,为适应高等教育多层次、多目标、多地域的发展要求,客观上为高校教师编写教材提供了很好的契机。本文从教材的写作态度、写作过程、特色设计、教材出版等方面,结合笔者自身的教材编写经历,谈谈编写教材的经验和体会。
- 王红梅胡明王涛
- 关键词：高校教材写作过程
- 基于分割的超树分解方法
- 2013年
- 基于det-k-decomp算法,通过引入同构的概念和对separator选择空间的进一步限制,提出一类新的超树分解:分割的超树分解,并提出一种具有较小超树宽度的超树分解方法:基于分割的超树分解———sht-k-decomp,该算法能有效提高约束满足问题的求解效率.实验结果表明,sht-k-decomp算法多数情况下效率高于det-k-decomp算法.
- 王涛王瑞芹李占山陈超
- 关键词：人工智能约束满足问题
- 高校教学与科研的关系及其和谐发展被引量：6
- 2009年
- 进入21世纪,高校面临着信息化、全球化、市场化、教育现代化四大趋势的挑战,无论在教学培养人才方面,还是科学技术创新方面都对高校教师提出了新的要求。高校教学与科研是相辅相成的,互为促进的,高校应积极探索教学与科研的和谐发展,切实把科技创新与人才培养质量结合起来。
- 王涛王红梅
- 关键词：教学
- 基于成功回溯的约束推理技术被引量：1
- 2016年
- 提出了基于成功回溯的约束推理技术及其相应的约束求解算法MAC_BTS,并证明了该算法在一条分枝上回溯到网络相容状态的最坏时间复杂度是O（ned3）。实验结果表明：新的MAC_BTS算法在大多数问题的求解上较国际上流行的MAC3rm算法以及MAC_LC算法取得了10%~20%的加速,甚至在某些问题上达到50%,可见该算法在效率上更优。
- 王涛张乾李占山张良
- 关键词：人工智能约束满足问题
- 基于大规模定制的产品配置被引量：3
- 2005年
- 大规模定制正在成为21世纪制造业的主流生产方式,其核心技术是产品配置器。本文阐述了大规模定制下产品配置器设计目标、实现目标以及产品配置器构成和功能,提出了基于大规模定制下的产品配置器工作机理。
- 王涛李占山王红梅
- 关键词：大规模定制产品配置产品配置器
- 基于约束满足的ERP测试计划方法
- 2014年
- 将约束编程与ERP产品自身特点相结合,提出了一种基于约束满足的ERP测试计划方法。通过对某饲料行业ERP中记账凭证软件进行约束建模。该测试计划方法已经应用于饲料行业ERP平台中。
- 王静刘冰李辉王涛
- 关键词：ERP
- RFID技术在农产品冷链物流中的应用研究被引量：2
- 2014年
- 农产品冷链物流的信息化水平很低,不仅采用信息化管理系统的企业数量少,而且先进的信息技术也未得到普遍运用。文章主要就冷链物流领域中所需用到的RFID技术进行介绍,就其原理进行分析。以此帮助农产品冷链企业更好的引入物联网技术,实现冷链全程的透明化管理。
- 朱先月王涛
- 关键词：农产品冷链物流RFID技术信息采集
- XGBoost启发的双向特征选择算法被引量：2
- 2021年
- 针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题,基于集成学习中的极端梯度提升算法,提出一种新的特征选择算法.该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标,然后利用一种新的双向搜索策略,权衡了多种特征重要性对结果的影响,并优化了评价过程的效率.通过11个不同维度的标准数据集进行测试,实验结果表明,该算法能增加特征子集的多样性,加快特征选择的速度,并在中维和低维数据集上均具有较高的计算效率,且能处理高维数据集.
- 王丽王涛肖巍刘兆赓李占山
- 关键词：双向搜索
