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赵京胜

作品数:35 被引量:283H指数:8
供职机构:苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金山东省高等学校教学改革研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>

文献类型

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作者

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  • 2篇2001
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35 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
移动Agent技术的研究与应用
尽管移动Agent技术取得了很大的发展,但是其体系结构和开发方法一直没有一个较理想的标准,基于移动Agent的软件工程也一直在探索之中.该论文就是在这种背景下立项并实施研究的,该文的研究过程主要有如下几个阶段:首先通过查...
赵京胜
关键词:移动AGENT体系结构CORBACOM+AGENT
文献传递
基于IFC标准的存储格式优化研究
2022年
基于IFC格式文件存在数据冗余量大、不易读取的问题,同时浏览器受计算能力和内存限制等影响,对模型的数据组织和加载方式须做出相应调整,即需要使用三维模型轻量化技术对模型进行深度优化处理。对IFC文件进行存储格式的优化以及几何描述参数化和三角化,且相同形状的几何对象不做多次拷贝,相同的构件模型通过坐标的位移(即移动、旋转、缩放等)方式,让模型文件遵循指定的存储规则,可以达到优化存储的目的。
张毅赵京胜神洲
关键词:IFC标准
基于移动Agent技术的应用系统框架分析被引量:8
2003年
文章从介绍移动Agent的基本概念和特点出发,提出了基于移动Agent技术的应用系统框架,并对其逻辑结构,实现机制和关键技术进行了深入的分析和讨论。
赵京胜顾训穰
关键词:移动AGENT应用系统
自动关键词抽取研究综述被引量:86
2017年
自动关键词抽取是从文本或文本集合中自动抽取主题性或重要性的词或短语,是文本检索、文本摘要等许多文本挖掘任务的基础性和必要性的工作.探讨了关键词和自动关键词抽取的内涵,从语言学、认知科学、复杂性科学、心理学和社会科学等多个方面研究了自动关键词抽取的理论基础.从宏观、中观和微观角度,回顾和分析了自动关键词抽取的发展、技术和方法.针对目前广泛应用的自动关键词抽取方法,包括统计法、基于主题的方法、基于网络图的方法等,总结了其关键技术和研究进展.对自动关键词抽取的评价方式进行了分析,对自动关键词抽取面临的挑战和研究趋势进行了预测.
赵京胜朱巧明周国栋张丽
关键词:主题
网络病毒及反病毒技术分析被引量:4
2000年
赵京胜
关键词:计算机病毒网络病毒反病毒操作系统
移动Agent技术的研究与应用被引量:6
2002年
文章从阐述 Agent及移动 Agent技术的基本概念出发 ,对移动 Agent系统的体系结构及其组成部分进行了深入的分析和讨论 ,并对移动 Agent技术的典型应用进行了分析 .
赵京胜顾训穰张晶明
关键词:网络
计算机网络安全性分析被引量:4
2000年
对计算机网络病毒及其特点 ,黑客及黑客程序对网络安全的威胁进行了分析 ,阐述了计算机网络的安全性问题并提出了提高网络安全性的基本策略 .
赵京胜
关键词:网络网络安全网络病毒黑客计算机
一种基于神经网络的入侵检测系统研究被引量:4
2010年
提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。
张婷婷赵京胜
关键词:入侵检测神经网络BP算法
基于彩色图像的梨表面缺陷提取方法被引量:2
2010年
随着我国改革开放步伐的加大,梨等农产品的深加工对提升出口梨果质量水平、提高出口规模和增加国民收入具有重大意义.经实践检验,采用数字图像处理技术对水果进行外观品质分级,具有速度快、准确度高等特点,并可广泛应用于多种水果和蔬菜的分级过程中.目前,国内针对梨的外观品质分级的研究相对较少,梨表面颜色多,斑点、果锈等干扰多,导致难以进行准确的缺陷识别是重要的原因之一.由于使用传统外观缺陷提取方法难以获得良好的效果,所以提出了一种新的基于彩色图像的缺陷提取方法,以期在多种情况的梨表面缺陷提取操作中获得准确率高、鲁棒性强等效果.对该方法进行了一些测试,取得了积极的效果.
张家蓬李言照赵京胜
关键词:彩色图像HSV
一种有效的K-means初始中心优化算法被引量:3
2016年
局部最优是K-means算法最容易形成的一个问题,所以聚类结果会大大受初始中心的波及。。针对这一问题,找到了改进初始聚类中心的新方法:首先,选择高密度区域内距离最远的两个点为初始中心,然后将第3个初始中心位置规定在与已知初始聚类中心距离乘积最大的点上,以此类推,直到找到k个初始中心。实验证明,此算法有更快的收敛速度,生成的结果稳定性更强,正确率更高。
赵京胜孙梦丹张丽
关键词:K-MEANS算法初始聚类中心
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