刘经纬
- 作品数：75 被引量：42H指数：4
- 供职机构：首都经济贸易大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京社会科学基金首都经济贸易大学研究生科技创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程经济管理更多>>
- 一种基于RSA算法的智能门锁设备
- 本发明公开了一种基于RSA算法的智能门锁设备，并提供了一套能使系统完整运行的硬件模型。包括单片机控制器、锁具模块、蜂鸣器模块、RFID刷卡模块、指纹模块和蓝牙模块。在如今的智能锁领域，普遍只是将指纹、密码、刷卡、蓝牙开锁...
- 朱敏玲刘经纬
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- 网络参数测量系统与对点接入时间序列可用带宽分析方法
- 本发明涉及了一种网络参数测量系统和对点接入时间序列可用带宽分析方法，可应用到网络性能测量、分析、诊断、网络多媒体、网络应用和网络安全等领域。包括有中央控制器、源测试器、待测网络、目标测试器。网络参数测量系统体积小便于手持...
- 何泾沙吴丽刘经纬李寅徐子卉苏宏伟刘畅杨蕾
- 文献传递
- 自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统
- 本实用新型是一种自适应小波神经网络异常检测故障诊断分类系统，可应用到经济管理异常检测、图像识别分析、视频检索、音频检索、信号异常检测、安全检测等领域。该系统包括采集装置、变送装置、A/D转换装置、自适应小波神经网络异常检...
- 王普刘经纬李会民乔俊飞杨蕾
- 文献传递
- 一种面向中文语言的大规模本体映射方法
- 本发明提供一种面向大规模中文本体的映射方法。该方法包括：基于同义词词林和编辑距离相似度算法相融合的概念初始关联度计算方法；基于初始关联度改进的融合概念相似度和相异度的拟核力场势函数，以此势函数对大规模本体映射规模进行压缩...
- 王汀刘经纬蔡万江
- 文献传递
- 时间序列预测与智能控制结合的参数在线整定方法与系统
- 本发明提出了一种基于时间序列预测的小波神经网络在线PID整定方法和采用了该方法的系统，方法具体包括参数初始化，计算控制参数并修正在线整定参数，计算控制量，计算或采集系统输出，计算预测结果，系统具体包括控制决策器、在线整定...
- 刘经纬王普杨蕾
- 文献传递
- “校园医疗信息系统”研究
- 2018年
- 随着科学技术的快速发展,"互联网"时代已经到来,然而目前基层医院的信息化刚刚进入到普及阶段。就医疗信息系统而言,目前高校医疗系统普遍在功能上存在较多的局限性,没有真正站在综合学生、教师以及医生的需求角度,开发一个真正能满足日常医疗的系统。故本系统采用基于.NET的MVC.NET开发框架,以数据库与数据结构,信息系统分析与设计知识为基础,利用Visual studio2015和SQL server2014为开发工具进行开发,完成整个系统的分析、设计、测试、实现。
- 周梦婷高迎刘博涵冀昊悦刘经纬
- 关键词：系统设计数据库
- 基于编程类在线课程评价的满意度研究
- 2024年
- 学生满意度是衡量教学效果的重要指标,学生满意度降低会导致学习效率低下,教学质量降低。研究工作如下:首先运用LDA主题聚类方法将学生对在线编程课程的评论数据进行处理,确定在线课程满意度的影响指标;其次将每个影响指标对应的数据进行情感分析,通过每一条数据的情感得分确定该主题的满意度平均值;最后根据情感得分统计结果,通过IPA分析法给出建议。研究成果如下:首先得到了对教学满意度影响最大的5个指标;其次得到了5个影响指标的重要性得分和满意度得分;最后针对各类型的指标提出了课程质量提升建议。
- 刘经纬侯庆
- 关键词：在线教学编程
- 基于二次邻近算法和支持向量机算法的质量判别算法研究被引量：1
- 2019年
- 葡萄酒质量的判别是需要聘请专业的葡萄酒专家来品鉴的,因此必然会消耗大量的人力、物力、财力。通过算法来分析葡萄酒的各个属性指标从而确定其质量是十分必要的。但在研究过程中,发现利用常见的多元统计分析算法判别葡萄酒质量时,无论是白葡萄酒还是红葡萄酒均出现了错误率过高的情况。因此,通过有序多分类逻辑回归算法、二次邻近算法、支持向量机算法对葡萄酒质量判别过程中的瓶颈进行了研究。
- 徐梦琳韩驰刘经纬
- 关键词：支持向量机算法
- 基于在线可编程的电压频率智能测试分析系统
- 2008年
- 从低成本、高精度、宽范围电压、频率测量技术，特别是变频设备测量的需求出发，提出了一种基于在线可编程技术AT89S52的宽频带、宽电压范围的测试系统；它可以独立运行实时测量，也可以通过USB接口与电脑相连，在电脑上测量绘制压时、频时和压频曲线，并能使运行结果在数据库中存取；通过对0-380V电压测试、0～100M频率测试，证明其在上述范围均可测，精度高达1／10^6；其中，高、低频率测量电路和复用电路设计，是本装置设计的难点和创新点。
- 刘经纬王普王志新杨蕾苏宏伟
- 关键词：频率计电压表AT89S52
- 一种面向中文本体模式的本体对齐框架被引量：3
- 2017年
- 【目的】现有的本体对齐方法往往忽视中文概念的语序敏感和一词多义的语义特征。本文提出一种基于同义词词林和序列比对算法的大规模中文本体映射模型。【方法】采用基于改进的同义词词林相似度算法计算简单词元的语义相似度。并利用基于改进同义词词林与序列比对相融合的算法度量未登录词之间的语义相似度。【结果】在由DBpedia（中文版）、百度百科和互动百科知识库所构建的测试语料上的关联映射实验结果表明，该模型的准确率、召回率和综合评价指标平均分别达到约97．5％、87．8％和92．1％。【局限】本模型仅专注于对中文本体概念的元素级相似度度量，并未考虑本体属性和实例对于概念等价关系的影响因素。【结论】在面向中文网络百科的大规模开放语义数据集上的评测结果证明，该模型的总体性能明显优于现有算法。
- 王汀高迎刘经纬
- 关键词：同义词词林本体映射相似度计算
