辛动军 作品数:18 被引量:36 H指数:4 供职机构: 中南林业科技大学 更多>> 发文基金: 中南林业科技大学青年科学基金 博士科研启动基金 江苏省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 农业科学 天文地球 更多>>
SWFPM:一种有效的数据流频繁项挖掘算法 被引量:4 2009年 分析了数据流频繁项挖掘算法EC的不足之处,如不能准确地挖掘最近一段时间内数据流的频繁项。提出了一种频繁项样本特征复合四元组的数据结构来保存样本集合,在此基础上,提出了一种基于滑动窗口的数据流频繁项挖掘算法——SWFPM。该算法能准确地挖掘出该滑动窗口中的频繁项。实验数据采用IBM合成数据发生器产生的顾客购物数据和1998年世界杯官方网站的访问日志数据。实验结果表明,该算法具有很高的频繁项挖掘准确度、快速的数据处理能力。 邝祝芳 阳国贵 辛动军关键词:数据流 数据挖掘 频繁项 南方集体林区森林健康智能化经营关键技术及应用 李建军 刘发林 邝祝芳 梁军生 陈宇拓 辛动军 陈爱斌 倪晓军 刘帅 张玉荣 王传立 晏志光 该项目针对南方集体林区次生林和人工林普遍存在的林分结构不合理、生态系统稳定性差、生物多样性低、地力退化严重、森林火险等级高、病虫害自我调控力低等多方面问题,以实现森林健康和统筹协调三大效益为原则,融合森林经理学、林业信息...关键词:关键词:害虫防治 校园综合网UML建模及实现 被引量:1 2009年 中国教育逐步走向以学生为中心的教学模式,采用以学生为中心的教学模式,应加强师生之间教与学的互动。基于此,本文设计和开发了一套校园综合网站,该网站系统集论坛、博客、电子商务、人才市场等为一体。将面向对象建模语言UML引入到校园综合网站的设计和实现过程中,利用Rational Rose 2003建立了校园综合网的功能需求模型、静态和动态模型等,并根据上述模型开发了校园综合网站系统。 辛动军 赵松 张天瑞关键词:师生 软件设计 统一建模语言 基于梯度矢量流主动轮廓模型的等高线提取算法 被引量:8 2006年 为了提取彩色地形图上的等高线,首先把RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,对彩色地形图进行分色,以获得棕色等高线的二值图像;然后利用数学形态学的方法对二值等高线图像滤波,消除等高线线体内的孔洞.利用梯度矢量流主动轮廓模型在等高线二值图像上直接提取未经细化的等高线,并结合等高线断裂区域的等高线流向场连接断裂的等高线.最后验证了文中算法的有效性. 辛动军 周献中 史迎春关键词:地形图 主动轮廓模型 梯度矢量流 基于Socket定序法的通讯系统设计与实现 2010年 为开发一套适合校内师生交流的即时通讯系统,分析了校内师生交流系统的功能需求,然后研究了基于TCP/IP的网络协议、消息的载体xml、用户池及Socket定序法等服务器端开发关键技术,最后对客户端的MVC架构、基于Swing的界面开发等进行了分析。 辛动军 赵松关键词:校园网 教学 学科竞赛促进软件工程专业实践教学模式探索 被引量:2 2018年 针对软件工程专业实践教学中所存在的内容过于简单、固定、缺乏新意等问题,提出为专业学科竞赛组建相关学生社团,并由指导老师进行统一集训,同时以竞赛来引导实践教学内容的设置、将参赛成果作为教学案例的解决方式。从实际效果来看,此模式丰富了实践教学的内容,提升了实践教学质量,并且培养了学生创新精神和团队合作精神,有效提高了学生解决实际问题的能力,达到了以赛促教、学,以教、学促赛的良性协调发展。 蒋湘涛 辛动军 黄辉 黄华军关键词:实践教学 学科竞赛 专业实训 彩色地图分色算法研究现状 被引量:1 2010年 对已有彩色地图分色方法进行了综述。把彩色地图分色方法细分成颜色空间的选择和具体的分割方法两个方面,并从上述两个方面进行了总结。具体分割算法包括基于直方图的阈值化方法、基于特征空间的聚类、基于模糊的方法、基于神经网络的方法、基于熵的方法、基于遗传算法的方法、基于随机场模型的统计学方法以及其它一些方法。颜色空间模型包括RGB颜色空间、CIELab空间、HVC空间、HLS颜色空间等。 辛动军 周献中关键词:彩色地图 分色 地图要素识别与提取研究现状 被引量:2 2009年 本文把地图要素大致分成点状要素、面状要素和线状要素三部分,从预处理、分色、细化、符号的识别与提取、面状要素的提取和线状要素的提取几个方面对地图要素的识别与提取进行了综述,最后分析了地图要素识别与提取的难点及原因。 辛动军 史迎春关键词:地图要素 基于渐增最小支持度函数的数据流频繁项挖掘 目前数据流频繁项近似挖掘算法大多采用误差参数控制挖掘的结果,时间与内存开销越高,挖掘结果的正确性越低.针对这样一个问题,提出了渐增最小支持度函数作为误差参数.如果某数据项在滑动窗口中的保存时间越长,则该数据项的出现频率必... 邝祝芳 谭骏珊 杨卫民 辛动军关键词:数据流 数据挖掘 频繁项 文献传递 基于渐增最小支持度函数的数据流频繁项挖掘 被引量:1 2008年 目前数据流频繁项近似挖掘算法大多采用误差参数控制挖掘的结果,时间与内存开销越高,挖掘结果的正确性越低.针对这样一个问题,提出了渐增最小支持度函数作为误差参数.如果某数据项在滑动窗口中的保存时间越长,则该数据项的出现频率必须相应的增加才能继续保存在滑动窗口中.这样,在滑动窗口中需要保存的数据项的数量将减少,时间开销与内存开销也相应的减少.在此基础上,提出了一种基于渐增最小支持度函数的数据流频繁项挖掘算法GFFPM.该算法能准确的挖掘出滑动窗口中的频繁项.实验结果表明,该算法具有很高的正确性. 邝祝芳 谭骏珊 杨卫民 辛动军关键词:数据流 数据挖掘 频繁项