廖竞
- 作品数：18 被引量：56H指数：4
- 供职机构：西南科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防基础科研计划四川省教育厅自然科学科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 电子商务交换平台中的数据访问中间件设计被引量：8
- 2006年
- 电子商务要求对处于这些分布环境中的各种计算机系统进行交流协调,随着电子商务技术的发展越来越不能忽视数据访问的重要性。本文从电子商务交换平台中的数据访问这个角度,对数据访问中间件进行探讨,提出了一种简单可行的数据访问中间件设计,能适应异构环境,提高交换效率。
- 廖竞张晓蓉
- 关键词：中间件数据访问中间件电子商务XML
- 拉美一体化发展特征可视分析方法
- 2019年
- 对拉美一体化发展特征分析的关键在于探索各国间的属性信息,但评估国家发展的因素众多且存在大量对结果无关因素的干扰。针对拉美国家数据的高维多元特征,提出一种利用层次数据划分和子空间分析相结合的可视分析模型,可同时分析属性相关性和局部子空间下国家的降维结果,再结合视觉隐喻等多种可视化手段和交互联动视图,设计了一个基于拉美国家数据的高维多元可视分析系统,支持对多个国家的关联对比和多属性的时变演化规律分析。对拉美国家数据从整体到个体、从宏观到特征事件进行筛选和探索,有助于认识拉美一体化发展的特征从而制定精准的扶贫计划。结合领域专家的需求进行了系统建模和案例分析,验证了本系统的有效性和适用性。
- 李佳芮吴亚东王松王娇廖竞
- 关键词：拉美一体化子空间
- 基于图卷积网络的交通路口流量预测模型被引量：2
- 2023年
- 交通流量预测是建设智慧城市中一项重要性高且挑战性大的任务。准确预测需要考虑如节假日、相似节点和天气等多种影响因素组成的时空特征。为了准确捕获到路网路口的时空特征,提出了一种基于图卷积神经网络、时序算法Prophet和Pearson相关系数的预测模型,以实现考虑空间结构、相似节点、节假日及其他影响因素对路口流量的准确预测。首先,为降低相似节点影响引入Pearson相关系数,改进时序算法,实现时间特征的捕捉;然后,采用图卷积神经网络实现空间特征的捕捉;最后,通过线性回归确定图卷积网络和时序算法的融合权重,得到时空融合预测的结果。最终基于成都市出租车轨迹数据分析提取出路口流量数据,并进行了流量预测实验。结果表明,提出的模型准确性优于大多现有的基线方法,与T-GCN、ASTGCN、AGCRN模型相比,MAE分别降低了1.623、0.724、0.161,精度分别提高了0.144、0.068、0.021,验证了该模型在交通路口流量预测中的有效性。
- 何沁玮李学俊廖竞
- 关键词：交通流量预测城市路网
- 基于长句简化的中文开放关系抽取
- 2023年
- 目前中文开放关系抽取的主流方法是根据句法分析结果制定抽取规则进行抽取,这种方法严重依赖于自然语言处理工具的处理效果。当文本句子长度较长时,自然语言处理工具准确性较低,关系抽取质量也随之下降。因此,提出了一种基于长句简化的开放关系抽取方法。首先,基于序列到序列模型框架对文本中的长句进行化简;然后,利用词法和句法规则对化简后的各个子句分别进行关系抽取。长句简化部分,将BERT的双向Transformer结构作为序列到序列模型的主体,输入端通过BERT-WWM预训练模型获取句子的文本向量,解码器利用UniLM的Seq2Seq Mask机制进行解码。关系抽取部分,首先,根据依存句法分析结果抽取出主谓宾结构的基础关系数据。然后,再根据词法、句法信息对实体和关系词进行补充。实验结果表明,该方法有效提高了对复杂长句的开放关系抽取的准确率和召回率。最后,对抽取的关系数据进行了错误分析,并对错误种类进行了归纳,为以后的开放关系抽取研究提供了参考。
- 熊建华韩永国廖竞寇露彦吴昌述
- 关键词：依存句法分析
- 一种灵活的网络学习行为数据采集与分析系统被引量：8
- 2011年
- 网络学习正在日益兴起,在多样化的教与学过程中充分利用网络上日益丰富的学习资源,满足不同层次求学者的需要。对网络学习中学习者的各项学习行为进行分析,从中找出学习者群体的特征和个体的特点,从而帮助教育者促进网络教与学的建设是目前迫切学要解决的问题。本文结合当前主流的学习行为数据采集和分析的方法的优点和不足,提出了一种基于数据流获取的网络学习行为数据采集与分析的方案,详细介绍了数据采集和数据分析的方法,并探讨了实现这套方案的软件系统设计。该软件系统具有较强的灵活性和实用性,能够帮助学习者和教育者进行更加有效网络教与学。
- 廖竞张晖
- 关键词：网络学习文本挖掘
- 基于VAR模型的加拿大气候变化预测被引量：3
- 2022年
- 南极冰川融化、飓风不断增加、海平面逐渐上涨等现象的出现,使人们意识到全球气候变暖给人类生存带来极大的挑战,对全球气候变化发展趋势的预测是十分有必要的。本文针对全球气候变暖现象,对加拿大具有代表性的4个省份数据进行缺失值填补后分析研究,建立一个考虑太阳辐射强度、二氧化碳含量、土壤含水量、温度、降雨量等因素的向量自回归(VAR)模型。通过对其进行平稳性检验、脉冲响应和方差分析得出具体模型并利用该模型对加拿大气温和降水量进行预测。实验结果表明,未来25年加拿大平均气温将达到15.0410℃,平均降水量达到2.0950 mm。
- 寇露彦廖竞李学俊吴昌述熊建华
- 关键词：全球变暖VAR模型气温预测方差分析
- 一种视觉信息融合数据手套设计研究被引量：7
- 2018年
- 基于数据手套的手势交互是人机交互技术的重要实现方式,手势识别和空间定位效率对虚拟交互任务中的沉浸感和体验感有重要影响.目前主要的数据手套产品的复杂结构导致相应建模及手势识别算法设计复杂度高,难以兼顾成本和效率.面向应用需求,完成了一种融合视觉信息的数据手套应用系统方案设计.首先,在手势识别上,通过将3指弯曲度数据和视觉采集模型相结合的方法,有效简化了手势的建模和匹配过程,实现对特定手势的快速识别.其次,在空间位置定位上,提出了一种高效的基于特征校验的霍夫变换算法:通过摄像头捕获发光球的圆形轮廓以计算其三维空间位置;使用基于直径方程的改进型霍夫梯度算法降低圆形检测识别复杂度;对于连续帧图像,采用了基于可信度的特征校验法则进行快速处理,进一步提高算法整体效率.最后,该方案在沉浸式中学虚拟实验系统中应用,系统运行稳定,具有良好的交互体验.
- 王赋攀吴亚东杨文超杨帆侯佳鑫廖竞
- 关键词：数据手套手势识别人机交互
- 基于CFSFDP-RBF神经网络的加拿大区域气候预测
- 2024年
- 南极冰川融化、飓风不断增加、海平面逐渐上涨等现象的出现,使人们意识到全球气候变暖给人类生存带来的极大的挑战,针对全球变暖引起的气温变化不定问题,为了准确预测气温变化情况,以加拿大部分地区为例,通过对加拿大10个省份数据预处理,最终选取四个数据保留较完整的省份数据。对此提出了一种改进径向基(RBF)神经网络气候预测模型。该模型采用密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法和自适应矩估计(Adam)对RBF神经网络进行优化,首先利用CFSFDP算法聚类出中心簇来确定RBF神经网络径基中心,避免随机选择带来的误差。再利用Adam算法对目标函数进行迭代微分,调整权值,同时自适应地改变学习率,提高预测准确性。针对模型的准确性检验,通过与BP神经网络、RBF神经网络、K-means优化RBF神经网络及论文算法进行对比实验发现本模型具有较高的准确率。针对结果的准确性检验,分别利用改进整合移动平均自回归模型(ARIMA)、向量自回归模型(VAR)与CFSFDP-RBF神经网络算法对气候进行预测,三种模型的结果均得到相似结论,表明该算法预测结果可信。实验结果表明,未来25年平均气温达到15.0470℃,未来25年平均降水量达到2.0984 mm,预测准确率达95%以上。
- 寇露彦李学俊廖竞熊建华吴昌述
- 关键词：时序数据径向基神经网络气候预测
- 改革“软件工程”课程,促进工程型应用人才培养被引量：2
- 2008年
- 本文从“软件工程”课程的特点和目标出发，从调整课程结构、加强工程实践、规范文档三个方面进行了详细的阐述，并对课程改革中的重要问题及细节作了分析与解决。
- 廖竞岳丽华
- 关键词：软件工程课程改革
- “三个有利于”在计算机基础课程教学中的应用
- 本文提出了计算机基础课程教学中,"三个有利于"的教学思想,即:简单的有利于学生记忆,复杂的有利于学生掌握,易错的有利于学生避免。并结合具体实践与切身体会,对"三个有利于"的确切含义和实际应用进行了详细阐述。
- 周永廖竞
- 关键词：计算机基础课程教学
- 文献传递
