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北大核心 CSTPCD CSCD AJ EI CBST SA
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摘要:提出了一种识别多载体数据流中包含的特定信息的新方法.该方法按照特征词及其拼音匹配规则,基于统计自然语言理论,通过自动的归纳学习,将从语料库中获得的词性间的转移值作为系统知识,利用有效的知识逼近策略判断真实数据流中的特征词与其上下文的关系,并得到特征词在真实文本中的评测值,以此来考查真实数据流中出现的全部特征词与在语料中所学到的特征词上下文搭配规则上的相似程度.如果整个数据流的评测值超过阈值,该数据流将被屏蔽.实验结果表明,根据该方法开发的识别及监控多载体数据注中不良信息的实验系统取得很好的效果....
[硕士论文] 王青松
电子与通信工程 哈尔滨工业大学 2017(学位年度)
摘要:随着人类社会对快速化、便捷化生活方式的追求,硬币流通自动化技术得到了普遍应用,游戏机、硬纸币兑换机、自动售票机、自动售货机等设备的大面积使用就是很好的例证。然而,使用假币、游戏币等冒充真币的现象时有发生,因此在硬币兑换、流通自动化设备中安装硬币鉴伪装置成为必不可少的技术手段。所以,设计一款可以检测硬币特征的检测装置,实现对硬币的快速、准确识别具有重要的理论意义和应用价值。
  Altera公司的 FPGA是一种高速、可编程数字硬件处理器,本文尝试将其应用在硬币特征检测装置的数字化编程控制方面,取得了较好的使用效果。
  在对硬币特征检测理论深入研究的基础上,本文首先阐述了电涡流产生的原理,根据此原理详细分析了“低频穿透式电涡流传感器”和“高频反射式电涡流传感器”的工作方式,并对硬币特征的三种检测方法进行了理论分析,最终确定选用两种检测方法;根据硬币特征检测装置的性能指标,确定了关键元器件参数,设计了硬件原理图;针对控制软件系统,明确了软件架构和功能模块划分,完成了主体流程的详细设计,重点探讨了DDS控制和FFT运用于硬币特征检测的设计原理。
  电涡流传感器是实现硬币特征参数检测的关键部件,信号调理电路将传感器检测信号放大到合适范围并进行模数转换,转换得到的数字信号送入到核心控制电路计算得到特征参数。按照本文的方案,最终完成了硬币特征检测装置的研发,并进行整机联合调试。对各种真币、游戏币进行了接收率和拒收率测试,实验结果表明本文设计的硬币特征检测装置可以准确实现硬币特征识别,通过对硬币材质、厚度、镀层、花纹特征的综合检测,可以实现各类真币与假币之间有效区分,与其它检测装置对比,在鉴伪能力和检测效率方面均大幅度提升。
摘要:复杂仿真具有因子数量众多、类型各异、指标多样等特点,为了能够更高效的进行仿真,进行了仿真因子筛选方法的研究和辅助工具的开发.首先,提出了仿真因子筛选的过程模型,为筛选过程提供指导;然后研究了多种仿真因子筛选方法,对各方法进行了比较分析,方便实验者根据特定的实验要求,选择合适的因子筛选方法;最后,设计并实现仿真因子筛选的辅助工具,提高仿真的效率.
[硕士论文] 王青松
控制科学与工程 哈尔滨工业大学 2015(学位年度)
摘要:仿真实验与传统实验相比,具有因子数量众多、因子类型各异、考虑指标多样等特点,如果对因子进行全面分析,实验规模过大。而根据效应的稀疏性原理,往往是少量因子对输出产生相对重要的影响。那么,在进行深入全面地分析因子之前,首先需要对重要因子进行筛选,从而提高整体仿真实验的效率。因此,本文对仿真实验因子筛选方法及工具进行了系统研究。
  首先,进行了仿真实验因子筛选过程模型及仿真实验因子预筛选方法的研究。根据因子筛选方法的特点和仿真实验的特征,给出仿真实验因子筛选过程模型,为筛选过程提供指导;为方便后续因子筛选方法的顺利进行,而研究了两种因子预筛选方法,包括基于拉丁超立方和回归分析的因子预筛选方法和基于分式析因设计的因子预筛选方法。
  其次,进行了仿真实验因子筛选方法的研究。跟踪研究国外较新的仿真实验因子筛选方法,包括SB法、SB-X法、Cheng法、CSB法等,并对这些方法进行对比分析;另外,本文在比较各种因子筛选方法前提条件和适用范围的过程中,提出了仿真实验因子筛选方法的评价准则,实验者可以根据特定的实验要求,进行因子筛选方法的选择。
  再次,在前文理论方法研究的基础上,设计实现了仿真实验因子筛选辅助工具,并进行了应用。为了提高仿真实验的效率,同时减少实验者的重复性劳动,本文设计并开发了仿真实验因子筛选辅助工具,在实验者掌握的先验知识不足的情况下,该工具能够辅助其筛选出重要因子,并确保一定的效能。并分别在已知的数学模型和实际飞行器案例中应用此因子筛选辅助工具,最终通过了验证。
  最后,给出了结论及论文的下一步研究方向。
[硕士论文] 王青松
计算机科学与技术 哈尔滨工业大学 2004(学位年度)
摘要:WWW的出现导致网站上的文本数量成指数级增长,因此如何自动处理这些海量联机文本成为目前重要的研究课题.自动文本分类是文本信息处理的一个重要环节.在我们的研究中,完整地实现了一个基于EM-Naive Bayes方法的中文网页自动分类系统.它可以自动完成Web页到纯文本文件的转换、特征词表的建立和统计工作,并根据训练集中类别体系及其所含文本的设定自动完成训练过程.经过训练的分类器可用于分类未知文本,给出其类别标号或自动在测试集上完成对分类器的评测.该文提出了一个针对特征提取算法的量化评测标准-QS Value,并使用该标准对现有的各种特征提取算法和分类算法分别进行评测,分析总结了它们的效果和特点.在评测结果的分析中,总结出了特征提取原则,并根据该原则提出了一个新的特征提取算法-GP特征提取算法,对该方法完成了评测,并讨论了它相比于其他算法的特点.该文在特征独立性假设基础上,讨论了Naive Bayes分类器的原理,以及训练和应用Naive Bayes分类器进行分类的问题.通过EM算法(期望值最大算法),使分类器自动增加训练量,以得到较为完备的训练文本库;从而扩展了Naive Bayes分类器的应用,提高了它的分类精度.实验数据表明,该EM-Naive Bayes分类器的分类精确度封闭测试最高为87.5%,开放测试最高为73.8%(见表6-4、6-5),是一个比较实用的分类器.
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