湖南工业大学计算机与通信学院
- 作品数：726 被引量：2,398H指数：18
- 相关作者：陈卫兵文志诚陈莉彭召意金可音更多>>
- 相关机构：中南大学信息科学与工程学院湖南化工职业技术学院信息工程系国防科学技术大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信电气工程更多>>
- 基于Python的专业网络爬虫的设计与实现被引量：32
- 2016年
- 网络爬虫,又称网页蜘蛛、网络机器人。随着计算机技术的高速发展,互联网中的信息量越来越大,搜索引擎应运而生。传统的搜索引擎会有返回结果不精确等局限性。为了解决传统搜索引擎的局限性,专用型网络爬虫在互联网中越来越常见。同时,专用型网络爬虫具有专用性,可以根据制定的规则和特征,最后只体现和筛选出有用的信息。
- 姜杉彪黄凯林卢昱江张俊杰曾志高刘强
- 关键词：PYTHON网络爬虫数据挖掘搜索引擎
- 一种通过BGP协议获取精确策略路由表的方法
- 2010年
- 介绍了BGP路由协议的基本内容,提出了一种结合分析BGP全球路由表的AS_PATH属性与APNICWhois数据库,获得实时精确的地区级策略路由表的方法,最后对该方法进行实现。
- 王飞刘鑫标文剑唐婧
- 关键词：BGPAS
- 基于改进蚁群算法的构件检索优化方法
- 2017年
- 在基于构件的系统软件实现过程中,根据用户需求对构件进行检索和选择越来越成为了构件系统的研究重点。利用基于信息素更新的改进基本蚁群算法来优化构件的复用规则,从而提高系统用户对所需构件选取的准确性和有效性。最后经实验结果证明,该方法搜索出来的构件复用规则准确率为75.2%,高于基本蚁群算法和模拟退火算法,对构件的检索和选择起到了较好的支持。
- 张灿青彭成薛智山满君丰
- 关键词：改进蚁群算法
- 集成学习有效性研究被引量：2
- 2014年
- 集成学习是构造一系列的分类器,然后对新的样本预测其类别的学习算法。最原始的集成方法是贝叶斯平均,最近的算法包括Error-Correcting output coding、Bagging和Boosting。阐述了集成后的分类器效果优于单个分类器的原因,结合实验对一些集成学习的研究结果进行了说明。
- 周济文志强林海龙
- 关键词：分类器
- 大学计算机基础教育中信息素养的培养被引量：5
- 2012年
- 在具体分析我国高校计算机基础教育中,学生信息素养培养普遍存在问题的基础上,提出着重培养学生知识维、能力维和道德维的"三维化"信息素养的培养目标以及相关建议,满足当代信息社会人才培养的需要。
- 邓晓军李长云彭国新刘强
- 关键词：大学生信息素养计算机基础教学三维化
- 一种改进的运动模糊图像复原算法被引量：15
- 2009年
- 根据运动造成图像模糊的特点,本文阐述了匀速直线运动模糊图像的退化模型,介绍了维纳滤波复原方法,提出了一种改进的运动模糊图像复原算法。该算法首先加强Radon变换算法的抗噪性能,利用自相关运算估计点扩展函数的模糊尺度参数,采用改进的K值自动估计算法较准确地估计出K值,再用维纳滤波复原图像。结果表明,这种改进的综合算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量,取得了较好的复原效果。
- 周玉周序生戴圣伟彭召意
- 关键词：运动模糊图像图像复原自相关
- 改进的基尼指数在文本分类中的应用研究被引量：3
- 2013年
- 随着网上信息的极大丰富,文本分类技术显得越发重要,且预处理技术已成为文本分类的瓶颈.在预处理中采用TF-IDF算法,并且根据基尼指数的纯度原理对传统的基尼指数方法进行了基尼指数测度函数的改进,以降低原始文本的特征选择空间的维数.通过对比实验数据,表明这种改进是可行且有效的,体现在时间、空间复杂度小,精确度高.
- 唐伟刘丰年陈崇帮欧新良王苏
- 关键词：文本分类基尼指数
- 基于Repast的航空发动机维修调度仿真系统
- 2016年
- 航空发动机维修是一个具有高动态性和高复杂度的商业领域。本文采用多Agent方法对航空发动机维修进行调度仿真。本系统可对等待维修的飞机数量、周转时间和维修生产线利用率等关键指标进行分析,从而为航空发动机维修提供可靠的决策支持。同时,本系统以动态脚本的方式支持多种发动机可靠度估计算法,增加系统的可扩展度。最后,通过多个案例验证本系统的有效性。
- 王康张潇云胡佳新唐辉姜杉彪
- 关键词：计算机软件与理论仿真多AGENTREPAST
- 基于点云数据的去噪算法研究被引量：3
- 2013年
- 阐述了点云数据的去噪方法的研究情况,并对几种经典的去噪算法进行了介绍分析,对其优缺点进行了总结.通过实验对各种主要算法进行了有效性检验,并对目前及未来的研究重点做了展望.
- 陈崇帮欧新良唐伟李琦
- 关键词：点云数据光顺去噪
- 基于K武装决斗土匪问题的排序器在线评估算法
- 2015年
- 对各种不同的排序器进行评估可以选出较优的排序器,从而为用户的个性化检索提供更好的排序结果。因此,为提高排序器评估结果的性能,根据现有研究结果将排序器评估形式化描述为K武装决斗土匪问题,提出一种基于采样的高效K武装决斗土匪算法,并分析2种模式下的求解目标。通过采样的方式模拟赛事并选出获胜者,根据置信上界在剩余排序器中选出挑战者,并将获胜者与挑战者进行交错比较,得出评分矩阵。实验结果表明,与SAVAGE算法及RUCB算法相比,该算法不仅准确性高,累计失望值小,而且具有较好的稳定性。
- 邓晓军满君丰欧阳旻
- 关键词：信息检索
