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中北大学软件学院: 作品数：277 被引量：1,115H指数：14; 相关作者：杨秋翔刘忠宝陈够喜马巧梅潘广贞更多>>; 相关机构：山西大学商务学院信息学院山西大学商务学院大连理工大学数学科学学院更多>>; 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>

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非线性薛定谔方程的新多级包络周期解: 2013年; 基于Lam·方程和新的Lam·函数,应用摄动方法和Jacobi椭圆函数展开法研究非线性薛定谔方程,获得多种新的多级准确解.这些解对应着不同的形式的包络周期解.这些解在极限条件下可以退化为各种形式的包络孤波解.这表明利用Jacobi椭圆函数和Lam·方程,在符号计算的帮助下,可获得若干非线性发展方程的多级渐进周期解.; 肖亚峰薛海丽; 关键词：摄动方法 JACOBI椭圆函数非线性薛定谔方程

儿童生长发育健康管理系统的设计与应用被引量：4: 2022年; 目的探索儿童生长发育健康管理模式,提升医护人员工作效率,赋能基层医疗机构。方法运用大数据和人工智能的创新应用,构建儿童生长发育健康管理模式,提供智能辅助诊断、保健评估、临床路径管理、分级诊疗等功能。结果开展儿童生长发育专科门诊,有效提升医护人员工作效率,逐步赋能基层医疗机构进行专科建设。结论儿童生长发育健康管理模式的建立,为各级妇幼保健机构开展保健服务与管理提供了良好的技术支撑。; 付国华裴梓彤刘凯高萍杨吉江; 关键词：儿童生长发育大数据人工智能

校企共建共享式软件实训基地的探索与实践被引量：1: 2015年; 中北大学软件学院是国家级示范性软件职业技术学院,以培养创新型、实用型软件人才为目标,学院在传统教学环节的基础上,增加为期半年的综合实训时间,建立了校企共建共享式软件实训基地,并积极探索人才培养模式,在此基础上,总结了"产业云"人才构建途径、实训基地"共享式"方法、实训基地实训经验的推广方法。; 李波宋文爱孔祥艳; 关键词：实训模式

中医色诊客观化系统的开发与初步应用(英文)被引量：2: 2012年; 研制开发了中医色诊客观化研究专用系统。该系统包括硬件和软件两部分。硬件是一个标准光源环境的图像采集装置,主要由色温为5500K的氙灯、漫反射积分球和高分辨率CCD数码相机组成。软件用于图像处理,处理过程分为3步:首先使用灰度阈值将原始图像进行肤色/非肤色分类,然后通过图像分割和坐标排序定位人脸特征,最后应用形态学技术提取与人体五脏对应的色部区域并且计算区域色度值。使用该系统采集和处理了30例年轻人和53例老年人的样本。实验结果表明年轻人和老年人色部数据有显著性差异。初步应用验证了系统在中医色诊客观化研究中的良好性能。; 郑冬梅戴振东王鸿谟; 关键词：色诊积分球色度显著性差异

参数修正与收敛策略融合的果蝇优化算法被引量：6: 2018年; 传统的果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)容易陷入局部最优,而且传统果蝇个体味道浓度判定值S是非负数,不能解决最优解是负数的优化问题。针对以上问题,多重改进策略被应用到果蝇优化算法中。为了解决味道浓度判定值不能是负数的问题,对味道浓度公式进行了修正;为了避免高维函数维间互扰问题,迭代优化的过程中对果蝇个体在最优值附近寻优采取逐维扰动的方法;为了避免陷入局部最优,迭代过程中加入了收敛判断因子,如果多次迭代没有改善,说明陷入了局部最优。此时,一部分果蝇个体继续在最优解附近寻优,另外一部分个体在解空间混沌扰动寻找全局最优解。收敛判断因子阈值的取值会影响优化的速度和精度,通过实验确定了收敛判断阈值。通过对测试函数结果验证表明,改进的果蝇算法比FOA算法具有更高的搜索精度和更快的收敛速度。; 马巧梅刘忠宝; 关键词：参数修正

利用融合数据分布特征的模糊双支持向量机对恒星光谱分类被引量：5: 2019年; 恒星光谱分类是天文学研究的一个热点问题。随着观测光谱数量的急剧增加,传统的人工分类无法满足实际需求,急需利用自动化技术,特别是数据挖掘算法来对恒星光谱进行自动分类。关联规则、神经网络、自组织网络等数据挖掘算法已广泛应用于恒星光谱分类。其中,支持向量机(SVM)分类能力突出,被广泛应用于恒星光谱分类。该方法试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。该方法具有较高的时间复杂度,计算效率有限。双支持向量机(TWSVM)的出现有效地解决了SVM面临的效率问题。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TWSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TWSVM提出后便受到研究人员的持续关注。但上述方法在分类决策时,一方面没有考虑数据的分布特征,另一方面较易受噪声点和奇异点的影响,分类效率难以显著提升。鉴于此,在双支持向量机的基础上,提出融合数据分布特征的模糊双支持向量机(TWSVM-SDP)。该方法引入线性判别分析(LDA)的类间离散度和类内离散度,用以表征光谱数据的分布性状;引入模糊隶属度函数用以降低噪声点和奇异点对分类结果的影响。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TWSVM等传统分类方法相比,融合数据分布特征的模糊双支持向量机TWSVM-SDP具有更优的分类能力。该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。接下来将利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。; 刘忠宝刘忠宝罗学刚周方晓张靖; 关键词：恒星光谱

面向创新能力培养的专业硕士考核模式探讨被引量：1: 2017年; 基于OBE(Outcomes-Based Education)视角,以创新能力培养为目标,对软件工程全日制专业硕士考核方式进行探讨。从目标达成入手,注重各环节产出成果。在分析目标达成涉及的主要环节的基础上,从课程体系考核、课题考核、学位申请其他要求考核等几方面进行改革。对能够量化的指标以成果体现,对难以量化的指标进行详细描述,对过程管理进行强化,保证了改革措施的有效性和持续性。; 刘忠宝马巧梅; 关键词：专业硕士

基于深度学习的短文本语义相似度计算模型被引量：7: 2022年; 基于深度学习的短文本语义相似度度量方法是现代自然语言处理任务的基石,其重要性不言而喻。本文提出一种基于卷积神经网络和双向门控循环单元的文本编码模型,通过卷积层提取重要语义并且通过双向门控循环单元保证语义顺序,采用孪生神经网络结构保证文本编码的一致性。选取传统的卷积神经网络和长短期记忆网络以及BERT模型进行对比验证,在Quora、Sick和MSRP数据集上的验证结果表明,本文模型的精确率和召回率表现优异,且F_(1)值也优于传统模型。; 周圣凯富丽贞宋文爱; 关键词：自然语言处理语义相似度卷积神经网络

融合数据分布特征的保序学习机: 2020年; 支持向量机(Support vector machine,SVM)作为一种经典的分类方法,已经广泛应用于各种领域中。然而,标准支持向量机在分类决策中面临以下问题:(1)未考虑分类数据的分布特征;(2)忽略了样本类别间的相对关系;(3)无法解决大规模分类问题。鉴于此,提出融合数据分布特征的保序学习机(Rank preservation learning machine based on data distribution fusion,RPLM-DDF)。该方法通过引入类内离散度表征数据的分布特征;通过各类样本数据中心位置相对不变保证全局样本顺序不变;通过建立所提方法和核心向量机对偶形式的等价性解决了大规模分类问题。在人工数据集、中小规模数据集和大规模数据集上的比较实验验证所提方法的有效性。; 刘忠宝张志剑党建飞; 关键词：类内离散度支持向量机大规模数据集

基于图神经网络的物联网入侵检测研究: 2024年; 针对物联网入侵检测中网络设备的异构性以及设备间的复杂关联性,本文基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)提出一种GraphSAGE-GAT模型,可以有效捕捉物联网设备之间的关联关系,并还原物联网设备之间的通信拓扑,从而达到提升物联网异常检测准确率的目的。首先,基于物联网设备间的网络流数据构建了设备关联关系图,然后利用GraphSAGE(Graph Sample and Aggregate)算法对相邻设备节点进行采样,从而可利用相互关联设备节点信息增强设备节点的嵌入信息表示;再利用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)为提取到的关联设备节点之间的关系自动化地学习到相关性权重,并通过多层聚合函数将关联设备节点的表示进一步融合,得到设备关联图节点的嵌入表示向量,从而进一步增强各设备节点的表示能力。最后,根据融合后的图节点嵌入表示向量实现对设备网络节点样本的良性和攻击分类。基于数据集NF-ToN-IoT-v2和NF-BoN-IoT-v2进行了实验验证,结果表明,本文所提出的模型GraphSAGEGAT在物联网入侵检测上的准确率分别高达97.25%和98.62%,均优于现有最新的基线检测模型,可进一步保障网络数据的通信安全。; 李聪宇赵利辉安洋; 关键词：物联网入侵检测

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