王文玉
- 作品数：11 被引量：13H指数：2
- 供职机构：山东大学威海分校更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于TMN的电信综合网络管理系统的设计与分析
- 本文阐述了电信管理网TMN的组成结构和管理模型,对电信综合网络管理系统开发过程中的系统应用平台和软件系统架构设计展开分析,提出在系统开发过程中对一些关键问题的解决方案。
- 程杰王文玉
- 关键词：软件开发
- 文献传递
- 白矮主序双星光谱的参数自动测量研究
- 2017年
- 白矮主序双星是一类致密的双星系统,主星是一颗白矮星,伴星是一颗小质量的M型主序星。白矮主序双星光谱的数量相对较少,但对该类天体的研究对于进一步理解密近双星的演化,特别是公共包层演化的物理机制等重要的天体物理热点有积极的意义。SDSS-DR12是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,基于前期实验在其中发现的4,140个白矮主序双星光谱,通过最小二乘法对这些光谱进行分解后,使用模板匹配方法,测量了这批样本中两个子星的基本参数,包括有效温度、重力加速度、金属丰度等,并对结果进行了分析和统计,进一步丰富了白矮主序双星模板库。白矮主序双星的参数测量的主要问题是计算量大,在实验中使用了GPU技术,提高了匹配效率,在海量光谱处理方向进行了有益尝试。实验结果表明该方法对大型巡天望远镜的海量光谱参数自动处理有较重要的应用价值。
- 姜斌刘淑慧王文玉高军
- 关键词：参数测量
- 矮新星候选体的自动搜索研究
- 2013年
- 美国斯隆数字巡天望远镜已经发布了第9期数据。这些海量的天文光谱数据除了可以用来进行大样本的研究,如探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着稀少和特殊的天体,其中就包括矮新星。矮新星是激变变星中所占比例最高的一个亚型,发现更多的矮新星样本对于研究密近双星的演化和参数有积极的意义。目前针对激变变星这类稀少天体的发现主要使用测光粗筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现矮新星候选体的需要。本文提出一种适用于在海量光谱中自动、快速发现矮新星的方法。该方法针对SDSS的DR9数据,先使用支持向量机约束主分量分析进行降维,确定特征空间的维数,然后再使用训练后得到的最优分类器对海量光谱进行自动识别,寻找矮新星候选体。实验共发现了276个矮新星,其中6个是未被收录的新的源,表明了该方法的有效性,为在海量光谱中快速发现稀少和特殊天体提供了有效途径。实验中发现的新结果补充了现有的矮新星模板光谱库,可以构造更准确的特征空间。本方法也可用于在其他的巡天望远镜如郭守敬望远镜的海量光谱中进行特殊天体的自动搜索。
- 王文玉王新军潘景昌
- 关键词：数据挖掘主分量分析支持向量机
- 基于Lotus Domino/Notes平台的电子公文审批系统被引量：5
- 2007年
- 文中以一个基于Lotus Domino/Notes平台的电子公文审批系统的设计开发为例,结合系统的实际需求,设计系统的总体结构方案和功能模块。通过系统结构、程序结构的设计和开发,构建了一个基于Lotus Domino/Notes平台,以LoutsScript技术、Notes文档数据库和Oracle8i数据库为基础的、实现公文文件从起草、修改、审核到审批签发全部流转过程的、具备高效、全面、安全、易用等特点的电子公文审批系统。
- 王文玉曲传幸宋淑梅
- 关键词：办公自动化电子公文LOTUSDOMINO/NOTESWORKFLOW
- 一种基于PCA和系统成团的聚类方法研究
- 2008年
- 在进行光谱自动识别的研究过程中,研究了恒星等光谱的规律,提出了一种基于主分量分析和系统成团法的快速聚类方法。通过用PCA方法构造光谱的主分量,把光谱中的主要特征提取出来。然后构造主分量空间将分散在一组变量上的高维数据投影到两个主成分上,得到二维坐标;再以此为基础进行聚类分析研究。实现了高维数据的快速自动分类处理。
- 王文玉曲传幸姜斌
- 关键词：高维数据主分量分析
- 用嵌入式网关构建远程监控系统被引量：2
- 2005年
- EM2000网关是将串行设备或嵌入式系统接入互联网的关键部件.由于EM2000的应用不仅要熟悉其使用特性,而且须具备一定的网络和编程知识,增加了其应用的难度.从推广应用的角度出发,详述了嵌入式系统通过EM2000网关接入互联网的具体方法,包括EM2000的使用特性,利用WinSock控件和VB程序创建的通信过程,以及EM2000与单片机的接口等.最后,给出一个锅炉供暖远程监控系统实例.
- 师恩培曹海王文玉周强
- 关键词：串行设备互联网接入远程监控
- 基于MFC的实用图形软件的开发被引量：2
- 2005年
- 介绍了基于VC++的图形软件的开发过程。该软件依据图形学的基本原理以及MFC类库开发而成,用于实现基本的绘图功能以及图形的编辑、保存与修改等功能。程序开发过程中采用了面向对象技术,易于扩充和维护。它的设计与开发,为图形软件的研究提供了一个直观、便捷的集成环境,为今后图形系统的大规模开发提供了一个良好的平台。
- 王文玉程杰
- 关键词：MFC文档视图
- LAMOST-DR1中激变变星光谱的数据挖掘研究被引量：2
- 2016年
- LAMOST-DR1是郭守敬望远镜正式巡天发布的首批数据,其数量超过目前世界上所有已知恒星巡天项目的光谱总数。这为进一步扩大特殊和稀少天体如激变变星的数量提供了样本,同时也对天文数据处理方法和技术提出了更高的要求。针对LAMOST的数据特点,提出一种能够在海量天体光谱中自动、快速发现激变变星的方法。该方法使用拉普拉斯特征映射对天体光谱进行降维和重构。结果表明不同类别的天体光谱在拉普拉斯空间中能够得到较明显的区分。在使用粒子群算法对神经网络的参数进行优化后,对LAMOST-DR1的全部数据进行了自动识别。实验共发现了7个激变变星,经过证认,其中2个是矮新星,2个是类新星,1个是高度极化的武仙座AM型。这些光谱,补充了现有的激变变星光谱库。本文验证了拉普拉斯特征映射对天体光谱进行特征提取的有效性,为高维光谱进行降维提供了另一途径。在郭守敬望远镜正式发布的数据中寻找激变变星的首次尝试,实验结果表明该自动化的方法鲁棒性好,速度快,准确率高。该方法也可用于其他大型巡天望远镜的海量光谱处理。
- 姜斌李紫宣曲美霞王文玉罗阿理
- 关键词：数据挖掘拉普拉斯特征映射激变变星
- 白矮主序双星光谱的卷积特征提取
- 2018年
- 通过卷积运算提取白矮主序双星的光谱特征是提高识别精度的有效手段。通过设计一维卷积神经网络,以判别学习的方式从大量混合光谱中拟合出具有稳定分布的12个卷积核,有效提取白矮主序双星的卷积特征。通过引入相对松弛的光谱类别先验分布,提出反贝叶斯学习策略以解决由于光谱抽样有偏带来的问题,显著提高识别精度。通过比较光谱在不同信噪比下的交叉熵测试误差,分析卷积特征的提取过程对光谱信噪比的鲁棒性。实验发现,基于反贝叶斯学习策略的一维卷积神经网络对白矮主序双星的识别准确率达到99.0(±0.3),超过了经典的PCA+SVM模型。卷积特征谱的池化过程以降低光谱分辨率的形式缓解了光谱噪声对识别精度的影响。当信噪比小于3时,必须通过增加模型在光谱上的迭代次数以形成稳定的卷积核;当信噪比介于3与6之间时,光谱卷积特征较为稳定;当信噪比大于6时,光谱卷积特征的稳定性显著上升,信噪比对于模型识别精度带来的影响可以忽略。
- 王文玉郭格霖马春雨姜斌
- 关键词：信噪比
- SDSS-DR10中WDMS光谱的自动搜索研究被引量：1
- 2015年
- SDSS-DR10是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,包含了首批APOGEE光谱。这些海量的天文光谱除了可以用来探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着包括白矮主序双星在内的特殊天体。白矮主序双星是一类特殊的双星系统,它由两颗主序星演化而来,包含了中低质量恒星演化的终点—白矮星,以及M矮星。白矮主序双星对于密近双星的演化和参数研究有积极的意义。目前针对这类特殊天体的发现主要使用测光筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现目标天体的需要。提出一种适用于在海量天文光谱中自动、快速发现白矮主序双星的方法。该方法针对SDSS的DR10数据,使用改进的遗传算法对海量光谱进行自动识别,寻找白矮主序双星候选体。实验共发现了4,140个白矮主序双星,通过交叉证认,其中24个是未被收录的新的源。验证了遗传算法在天文数据挖掘和自动搜索方面的有效性,为在海量光谱中快速发现特殊天体提供了另一途径。该方法也可用于在其他巡天望远镜的海量光谱中进行特定天体的自动识别。提供了新发现的白矮主序双星的赤经、赤纬等信息,补充了现有的白矮主序双星光谱库。
- 姜斌王成优王文玉王为
- 关键词：数据挖掘遗传算法
