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西北农林科技大学
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找到 28 条结果
摘要:“网络安全”是一门理论与实践并重,且有一定抽象性的课程,其实验教学十分重要.目前,“网络安全”课程实验教学存在着先修课程掌握不足、课程设置不合理,实验课时偏少、实践基地不足,实验平台建设滞后、实验教学方法单一、实验内容陈旧和匮乏等问题.针对这些问题,对“网络安全”课程实验教学提出一些改革措施.首先,在实验课程中加入先修课程的复习和梳理;其次,完善实验课程设置;第三,创建新型实验平台;第四,创新实验教学方法;最后,创建新型实验项目.通过实验教学环节的改革,提升了学生的创新实践能力,改善了“网络安全”课程的教学质量....
摘要:"网络安全"是一门理论与实践并重,且有一定抽象性的课程,其实验教学十分重要。目前,"网络安全"课程实验教学存在着先修课程掌握不足、课程设置不合理,实验课时偏少、实践基地不足,实验平台建设滞后、实验教学方法单一、实验内容陈旧和匮乏等问题。针对这些问题,对"网络安全"课程实验教学提出一些改革措施。首先,在实验课程中加入先修课程的复习和梳理;其次,完善实验课程设置;第三,创建新型实验平台;第四,创新实验教学方法;最后,创建新型实验项目。通过实验教学环节的改革,提升了学生的创新实践能力,改善了"网络安全"课程的教学质量。...
摘要:文章从计算机网络课程教学现状出发,分析了当前计算机网络实验教学存在的问题,并指出了创新计算机网络实验教学模式的策略。...
摘要:为实施对局域网内主机的有效管理,分析了ARP协议的工作原理,设计并实现了基于ARP协议的局域网主机管理系统,给出了系统的总体设计图,以及主要功能模块的设计流程图.通过测试验证了该管理系统能够对局域网内主机实施有效的管控,满足局域网内主机管理的需求....
摘要:探讨了基于SSH架构开发连锁经营农产品信息交换平台的一种新方法.系统整合了Spring与Struts框架实现表示层与业务层,整合Spring与Hibernate框架实现平台数据持久层.基于该框架开发的农产品信息交换平台,实现了企业各部门之间数据交换、信息共享,消除了信息孤岛.该架构通过清晰的分层结构和松散的耦合,使系统具有很强的可扩展性和快速的业务重构能力,提高了系统的易维护性和代码复用性....
[期刊论文] 霍迎秋 黄林 韩宏
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北大核心 CSTPCD AJ SA
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摘要:探讨了基于Struts框架开发多子应用模块的网络管理系统的一种新方法.系统从功能上划分为多个子应用模块,每个子应用模块都采用了多层次的体系结构,联合使用业务代理和DAO模式,通过Struts框架内置的SwitchAction类和XML配置文件进行模块之间的切换和信息传递.简化了应用的并行开发过程,缩短了开发周期,实现了用户界面表示、应用业务逻辑和数据访问逻辑的分离,使系统具有良好的稳定性()健壮性和可扩展性....
摘要:为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑.根据病斑特点,提取H,S,V等3个通道的2个低阶颜色矩作为颜色特征,基于灰度共生矩阵提取8个特征参数作为纹理特征,提取病斑的Hu不变矩作为形状特征.在对特征进行优选的基础上,构建支持向量机病害识别模型.实验结果表明,用优选的15个特征和支持向量机识别模型,对3种病害的平均正确识别率达到90%,可以有效识别苹果果实病害....
[期刊论文] 霍迎秋 唐晶磊 尹秀珍
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CSTPCD 北大核心
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摘要:为实现自然条件下低分辨率苹果病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑.在实验的基础上,基于灰度共生矩阵提取8个纹理特征参数作为病斑的有效识别特征,构建了基于灰度关联分析的病害识别模型.实验结果表明,用优选的8个纹理特征和基于灰度关联分析识别模型,对3种病害的平均正确识别率最高达到85.41%,可以有效识别苹果的病害....
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,提出了一种基于压缩感知理论的苹果病害识别方法.以轮纹病、炭疽病和新轮纹病3种常见的苹果果实病害为研究对象,提取病斑的8个纹理特征参数组成训练特征矩阵.利用压缩感知理论,求解待测样本特征向量在特征矩阵上的稀疏表示系数向量,通过对系数向量的分析实现待测样本的分类.设计灰度关联分析和支持向量机识别模型与本文方法进行识别效果对比,平均正确识别率分别为86.67%、90%和90%.实验结果表明,基于压缩感知理论的识别方法能够对苹果病害进行有效识别....
[期刊论文] 谈继魁 方勇 霍迎秋
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CSTPCD 北大核心
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摘要:重建算法在压缩感知理论中有着重要的作用,经典的正交匹配追踪(OMP)重建算法在每次迭代中对已选择的原子进行正交化处理以加速算法的收敛速度,但同时增加了算法的计算复杂度.针对这一问题,提出了一种基于图形处理单元(GPU)并行计算的OMP算法,重点对算法中复杂度高的投影和矩阵求逆部分在GPU平台上进行并行设计.实验结果表明,基于GPU的并行OMP算法相对于其串行算法加速比可以达到30~44倍,有效地提高了算法的计算效率,拓宽了该算法的应用范围....
[期刊论文] 鹿增辉 方勇 霍迎秋
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对联合信源信道编码中信源统计特性和信道噪声参数未知情况下,解码算法性能急剧下降的问题,提出一种基于滑窗置信传播算法(SWBP)的联合信源信道编码,简称滑窗算法.研究采用不规则重复累积(IRA)码来实现基于滑窗置信传播算法的联合信源信道编码,IRA码可以取得与低密度奇偶校验(LDPC)码同样优越的性能,但编码复杂度远远低于LDPC码.在解码端引入滑动窗口,通过实时地估计不断变化的信源统计特性和信道噪声参数,从而提高解码速率.实验结果表明该算法具有接近相关参数已知情况下的理想性能、不依赖于初始参数、复杂度低且易于实现等优点....
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对图像去噪算法中由于数据量大、计算复杂度高导致的实时性低的问题,通过对经典K-SVD图像去噪算法的并行性进行研究分析,设计基于CUDA架构的并行K-SVD图像去噪算法.该算法主要对去噪算法中矩阵拉伸、快速OMP和SVD等部分进行并行设计,采用"共享内存""归并求和"等策略进行优化.实验结果表明,基于CUDA架构的并行算法比串行算法速度有了显著提高,最高加速比为12倍,极大提高了图像去噪算法的处理速度....
摘要:针对大型实对称矩阵数值求逆算法运算量大、计算时间长的问题,分析分块迭代求逆算法的并行性,设计基于CUDA (compute unified device architecture)的并行求逆算法。设计对比分析实验,实验结果表明,该算法能够提高大型实对称矩阵求逆的速度,当矩阵大小为8000×8000时,加速比高达279倍,很好满足了实际工程中对实时性要求高的需求,且计算精度基本保持不变。...
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用“合并访问”、“多级规约求和”、“负载均衡”和“指令优化”等策略优化并行算法.实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率....
摘要:仪器设备的高效管理和维护是提升实验教学质量的重要基础保障,针对实验室管理过程中存在的各种问题,以西北农林科技大学计算机教学实验中心为例,采用先进的信息技术,如主机还原技术、访问控制技术、虚拟技术、电子教室、计费管理和网络监控等改进教学实验中心的管理,信息技术的应用极大地改善了计算机教学实验中心的实习环境,为实验教学的顺利开展提供了坚实的保障....
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:利用近红外高光谱技术,依据施药猕猴桃和空白猕猴桃中氯吡脲残留量不同、有机成分含量不同,进行了2类猕猴桃的无损识别技术研究.首先进行2类猕猴桃的田间试验,获得具有代表性的猕猴桃样品,然后通过近红外高光谱设备扫描样品,获得每个样品的近红外高光谱图像并输出每个样品平均反射光谱值,最后进行2类猕猴桃的无损识别.结果表明,PCA-LDA(主成分分析-线性判别分析)和支持向量机(SVM)2个数学模型的正确识别率都是94.4%;施药样品氯吡脲的残留量为0.03 mg/kg,空白样品的氯吡脲残留量为0 mg/kg;总糖、总酚、维生素C、可滴定酸、17种氨基酸、8种微量元素等有机成分含量存在一定的差异.因此,采用近红外高光谱技术进行植物生长调节剂猕猴桃的无损识别是可行的....
摘要:为解决嵌入式平台上形状特征提取算法运算量大、耗时长,实时性不高的问题,提出一种基于嵌入式GPU架构的并行形状特征提取算法,并采用指令级优化、数据传输优化、访存优化等多种优化策略进行优化;设计串、并行算法的对比分析试验,并行算法相对于串行算法,最高加速比为596倍,试验结果表明,基于GPU并行优化形状特征提取算法在保证特征提取有效性的前提下,极大的提高算法的运行速度,进而能够提高整个模式识别过程的实时性....
摘要:为提高大型实对称矩阵数值求逆算法的运行速度,设计了一种分块迭代求逆算法,对算法做了详细的理论推导与分析。实现了四种常见的数值求逆算法,即Jacobi数值方法、QR分解法、LU分解法和高斯-约旦法,并分别与分块迭代求逆算法进行了对比分析。实验结果表明,在保证算法精度的情况下,分块迭代求逆算法极大的提高了算法的运行速度。当计算大小为700x700的实对称矩阵的逆矩阵时,相对于LU分解法,加速比为4倍;相对于QR分解法,加速比为26倍。...
[硕士论文] 霍迎秋
农业电气化与自动化 西北农林科技大学 2006(学位年度)
摘要:目前我国多数校园网的规模比较大,结构比较复杂,但却没有好的网络管理系统,甚至有些校园网络还处于比较低级的网络管理阶段。本文以我校网络管理中心“校园网网络设备与服务器监控系统的研究”课题为基础,对监控系统的基础部分——网络拓扑发现与显示算法进行深入的研究,并给出了算法的完整实现。 本文主要研究内容和结论如下: (1)在深入研究三种典型的拓扑发现方法的基础上,通过大量试验证明:基于SNMP协议的网络层拓扑发现方法,在对网络设备类型的判断和对多穴主机的鉴别两个方面存在不足之处。本文给出了新的判断规则,并对算法进行了优化。 (2)当前子网绝大部分都采用交换机连接,且大部分交换机都支持生成树协议,网络中部分存在集线器设备。针对这种状况,本文提出了一种新的链路层拓扑发现方法:通过分析交换机的生成树状态表,发现子网的主干拓扑结构,以及交换机上配置的冗余链路,进而对交换机之间互连端口的地址转发表进行分析,找出网络中可能存在的共享网段。这种方法降低了算法对交换机的地址转发表完整性的依赖,提高了算法的准确度;通过测试,证明该算法在执行效率方面也有较大的提高。 (3)研究和实现了分级拓扑显示方法,解决了拓扑图较大时存在的重叠、交叉和布局不合理等问题,并把部分网络管理的功能融入到拓扑图中,使网络管理更加形象。(4)基于WEB三层架构,以网络层与数据链路层的拓扑发现算法为核心,结合SNMP协议、STP协议和软件设计模式等程序设计方法,采用JAVA语言设计了网络设备监控系统的拓扑发现与显示模块,并在网络实验室调试成功,表明系统具有一定的实用性。
摘要:为实现对过量使用1-MCP化学保鲜剂猕猴桃快速、无损检测,提出高光谱技术结合机器学习建立识别模型的检测方法.首先对空白猕猴桃和过量化学保鲜猕猴桃在865.11~1 711.71 nm范围内进行高光谱数据采集.然后选用标准正态变量变换方法预处理原始光谱数据以去除噪声,采用波段比算法增强图像,数学形态学算法提取感兴趣区域,进而计算光谱平均值.最后采用主成份分析(PCA)、竞争性自适应加权(CARS)方法对全光谱数据(FS)进行特征提取,去除干扰项;以PCA和CARS提取的特征量和FS数据作为输入,结合偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)建立12个识别模型.试验结果表明,基于PLS和SVM建立的识别模型均能够有效检测过量化学保鲜猕猴桃,其中CARS-SVM模型性能最好,平均正确识别率达100%,运行速度最快,仅为0.015 348 s,满足工程实践中实时性高的要求,为快速、无损检测猕猴桃果品安全提供理论支撑....
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