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于海平

作品数:28 被引量:126H指数:6
供职机构:武汉大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖北省自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

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领域

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  • 1篇文化科学

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作者

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传媒

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年份

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  • 3篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 2篇2005
28 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
面向对象的工作流建模工具的设计与实现
2011年
在工作流技术和方法的基础上,深入研究了WfMC工作流参考模型、工作流常用建模方法和过程定义语言,采用面向对象的建模方法对工作流进行建模,最后结合实例验证了设计器在处理复杂的工作流过程中具有一定的应用价值,从而为今后工作流的动态执行模型的建立打下了良好的基础。
于海平周凤丽
关键词:工作流MVC模式面向对象
改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用被引量:3
2011年
文章重点研究了Web日志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法FP_Growth算法,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统My Library的设计过程中,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。
周凤丽于海平
关键词:个性化服务日志挖掘FP树关联规则算法
基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略被引量:10
2012年
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。
于海平刘会超吴志健
关键词:粒子群优化算法模拟退火函数优化
网络日志管理分析系统构建技术研究被引量:5
2014年
日志对于系统的日常运维、审计及入侵检测等具有重要作用,如何对日志进行有效的管理和分析是日志系统的重要课题。当前,对日志进行远程集中化管理和分析是普遍认同的有效手段。完整的日志系统包括日志源、日志服务器、日志存储和日志分析四个环节,其中日志服务器具有核心地位。首先介绍了常见的日志服务器系统、客户端软件及前端分析系统,详细说明了功能特性。最后分析了日志系统的部署架构和基本处理流程。
杨锋英刘会超于海平
关键词:网络安全日志管理日志分析日志服务器SYSLOG
滞后估计算法在手机网络失效检测中的应用
2014年
对手机网络失效检测是一个新的研究课题。手机网络的失效往往没有明显特征,内部体现为消息的滞后性;根据这一特性,提出一种契比雪夫滞后估计算法并应用到手机网络失效检测中,给出了算法的原理,并根据手机网络传递消息滞后时间,带入算法进而估计下一次信号消息到达的滞后时间估计值,根据手机网络中消息到达的时间间隔,代入算法估计下一个数据消息可能到达的滞后间隔;设置下一个信号消息到达时刻计时器的超时值,将低于该超时值的滞后时间间隔所对应的手机网络消息节点看成失效节点,实现了对手机网络失效的准确检测;实验及分析说明该算法的估计结果同实际手机运行情况匹配度超过85%,具有较高的鲁棒性。
刘芳高兴高兴
关键词:手机网络
一种基于信任关系隐含相似度的社会化推荐算法被引量:36
2018年
推荐算法已经成为许多电子商务网站必不可少的组成部分.基于用户历史评价数据的协同过滤推荐算法通常面临着数据稀疏的问题,即用户评分过于稀疏导致推荐质量下降.为了解决这一问题,结合辅助数据成为一种必然的趋势.因此,随着社交媒体的发展,基于信任关系的社会化推荐算法被证明为一种有效的解决方法.这些算法利用社交网络信息对用户偏好进行建模,并进行推荐.然而,目前大部分算法直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量,从而没有考虑用户对每个好友信任强度的差异.为了解决这一问题,该文提出了一种新的基于信任关系隐含相似度的度量方法,并与协同推荐算法相结合,获得更高的推荐质量.与之前的方法不同,在考虑评分相似度的基础上,该文专注于研究利用社交信息来估计信任强度并提出了信任关系隐含相似度.首先,该文考虑了用户间的间接影响,即通过分解社交矩阵得到隐含间接影响的用户社交偏好,并基于此得到了信任关系隐含相似度;其次,鉴于用户在作为信任者和被信任者时的偏好并不相同,该文提出的信任关系隐含相似度分别考虑了这两种情况;进一步,考虑到评分和社交数据都非常稀疏,文章同时考虑了评分相似和信任相似对每组用户间信任强度的影响,得到一个更加精确的社会化推荐模型;最后,不同于直接计算信任强度的算法,该文基于评分和社交数据,提出了一种自适应相似度计算的模型.该文在Epinions和Ciao数据集上进行了丰富的实验,并与多种前沿的算法进行了性能对比.文中同时采用基于误差的指标(MAE和RMSE)和排序类指标(精度、召回率和NDCG)对算法性能的性能进行度量,结果表明该文算法对于评分预测和Top-N项目推荐任务都能得到鲁棒的表现.文中还展示了对于评分和信任数据稀疏用户的性能表现,结果仍优于以�
潘一腾何发智于海平
关键词:推荐系统协同过滤算法
基于簇相似度的实时多尺度目标跟踪算法被引量:2
2016年
针对目标跟踪中跟踪实时性和适应目标尺度变化的问题,提出在粒子滤波框架内基于簇相似度测量的实时目标跟踪算法,算法的外观模型使用改进的均值类哈尔特征表示.首先,根据采样半径采集目标簇和背景簇.然后,定义粒子与簇之间的相似度.当新帧到来时计算每个粒子与目标簇和背景簇的相似度,并将相似度最高的粒子作为目标在该帧的位置.在每帧跟踪结束时,更新目标簇和背景簇的统计特征,并对粒子进行重采样防止退化.与当前通用的跟踪算法对比体现文中算法的优越性.
李康何发智陈晓潘一腾于海平
关键词:目标跟踪粒子滤波
一种改进的遗传模拟退火算法在TSP中的实现被引量:4
2007年
从避免算法进入局部极小值、提高解空间的搜索能力的角度出发,提出应用遗传模拟退火算法解决TSP问题,该算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在提高全局最优的速度方面具有明显的优越性。最后给出仿真试验,并证实了该算法优于遗传算法和模拟退火算法。
于海平
关键词:TSP问题模拟退火算法遗传算法
基于UML工作流模型的应用研究被引量:2
2005年
分析了工作流模型的组成,根据统一建模语言的特点,形式化定义了为工作流过程建模的UML活动图结构以及建模规则,给出一个应用实例来描述建模过程并对模型作了详细分析。
于海平钱新恩张晓龙
关键词:工作流UML活动图视图
改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用被引量:20
2006年
在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上,分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点,提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点,对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进,并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程,并进行仿真实验,验证了该算法的有效性。
马坤于海平彭启山
关键词:旅行商问题模拟退火算法遗传算法
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