杜占玮
- 作品数：28 被引量：61H指数：3
- 供职机构：吉林财经大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金吉林省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生矿业工程农业科学更多>>
- 股票异常波动检测的自适应高斯过程算法
- 通过对股票样本历史数据噪音分析，引入高斯过程算法，实现了样本数据的回归预测模型;通过置信区间计算，估计正常数据的取值范围，从而实现异常数据的检测，同时结合蚁群算法，提出了高斯过程参数自适应机制。通过实验，该算法与其它算法...
- 杜占玮杨永健肖敏白媛
- 关键词：异常数据高斯过程
- 文献传递
- 一种用于远程医疗的生理数据收集方法
- 本发明涉及一种基于超声波无线传感器网络(UWSN)的用于远程医疗的生理数据收集方法。本发明中，生理数据通过超声波无线传感器网络收集。超声波无线传感器网络由传感器和Sink节点组成，传感器和Sink节点通过超声波通信。传感...
- 杨永健杜占玮孙永雄申晨
- 文献传递
- 语义关系算子在群智能算法中的研究被引量：1
- 2011年
- 在传统群智能算法框架的基础上,提出基于语义关系算子的群智能算法。与传统的群智能算法不同,该算法采用了一个语义关系算子进行关键参数的更新操作,并基于群体的历史状态对语义关系可进行更新。在语义关系库更新过程中,通过分析群体之前的历史状态信息,进行基于本体的语义关系挖掘,从而找到全局语义关系。以粒子群算法解组合优化问题为例,提出了基于语义关系算子的蚁群算法和粒子群算法。实验表明,基于该算子的群智能算法寻优能力有了一定程度的改进。
- 杜占玮郭婷婷韩丽英
- 关键词：语义关系群智能算法粒子群算法TSP问题
- 一种基于Shamir门限的提供双向身份认证和数据安全传输的体域网安全方法
- 本发明公开了一种基于Shamir门限，提供双向身份认证和数据安全传输的无线体域网安全方法。主要步骤是：1）网络管理者初始化无线体域网，然后每一个使用体域网应用的用户初始化属于自己的各个传感器和智能移动设备中相关的配置信息...
- 杨永健高鹏杜占玮
- 文献传递
- 无线体域网隐私保护技术研究被引量：3
- 2013年
- 针对无线体域网中存在的隐私保护问题,对其研究背景、研究意义以及研究现状进行综述,从数据信息隐私保护和环境信息隐私保护两个角度对现有的研究成果进行了分类阐述,介绍了攻击模型和安全目标,说明每一类的关键实现技术,并总结、分析和比较了各技术间的主要优缺点,同时根据每一类的应用需求分别提出未来可能的发展趋势和研究方向。
- 高鹏杨永健杜占玮吴方明
- 关键词：隐私保护
- 一种基于社交网络的物流货物配送方法
- 本发明公开了一种基于社交网络的物流货物配送方法，其包括以下步骤：基于配送人员的配送网络以电子资讯方式匹配货物中转站附近所有配送人员是否配送符合配送特性的货物；若对应配送人员接受符合配送特性的货物，则从货物中转站抽取符合配...
- 张池军马志强沐光雨杜占玮姜建华王丽敏韩佳伶刘颖孙铁铮
- 一种基于自适应高斯过程的基线计算算法被引量：3
- 2012年
- 基于自适应高斯过程技术,提出了一种计算网络主动监控中上下基线的新方法,即在满足大型服务器集群对负载性能告警的设置与屏蔽需求下,利用样本噪音的统计特征,结合样本的数据分布,解决了样本数据的回归预测。算法首先分析样本历史数据的噪音,通过结合蚁群算法,提出高斯过程的参数自适应机制,最后实现上下基线的计算。实验结果表明,与其它基线计算算法相比,此算法可以在保证相同准确性的基础上,较大幅度地提高计算效率,保障网络安全,提升网络性能和用户满意度。
- 杜占玮杨永健肖敏白媛
- 关键词：高斯过程蚁群算法
- 基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用
- 蚁群算法(ACO)作为一类新型的仿生学算法，已经在广泛应用于工业工程领域。相对于其他算法，蚁群算法的求解性能尚需改进。由Collignon和Viola等提出的基于互信息理论的图像配准思想，为解决这一问题提供了一个新颖的途...
- 杜占玮杨永健孙永雄张池军
- 关键词：混合蚁群算法图像配准互信息联合直方图旅行商
- 一种用于远程医疗的生理数据收集方法
- 本发明涉及一种基于超声波无线传感器网络(UWSN)的用于远程医疗的生理数据收集方法。本发明中，生理数据通过超声波无线传感器网络收集。超声波无线传感器网络由传感器和Sink节点组成，传感器和Sink节点通过超声波通信。传感...
- 杨永健杜占玮孙永雄申晨
- 文献传递
- 露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型被引量：40
- 2012年
- 利用支持向量机学习原理,研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素,以工程实际检测数据为训练样本,建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的预测模型并通过回代估计方法进行回检,误判率为0,用另外12组现场实验数据作为检验样本进行测试,测试结果良好。结果表明,LS-SVM预测方法的误判率低,判别精度高,为露天采矿爆破振动对民房破坏预测提供了一种行之有效的新方法,可以在实际相关工程中展开使用。
- 邵良杉白媛邱云飞杜占玮
- 关键词：露天采矿爆破振动LS-SVM
