刘海军 作品数:26 被引量:35 H指数:4 供职机构: 防灾科技学院 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 地震科技星火计划项目 河北省科技支撑计划项目 更多>> 相关领域: 天文地球 自动化与计算机技术 轻工技术与工程 文化科学 更多>>
基于模型检测技术的XML乐观并发控制协议 被引量:2 2017年 XML并发控制协议可用于保证多个用户同时访问XML文档时的事务隔离性。由于XML数据的半结构化特点和访问接口的特殊性,现有XML并发控制协议随着文件规模的增大、并发客户的增多,系统事务性能大幅下降。基于模型检测技术提出了一种新的乐观并发控制协议XOCC-MC。通过将XML文档对应的DTD文档转换为系统模型,将事务操作中的XPath转换为CTL公式,利用模型求值判断节点间是否存在A/D关系,进而根据冲突矩阵判断事务之间的冲突关系。与现有乐观并发控制协议相比,XOCC-MC协议在文件规模大、并发客户数多的情况下表现出较好的事务性能。 单维锋 廖湖声 王茂发 刘海军关键词:XML 事务 基于应变啁啾效应的温度不敏感FBG加速度传感器及方法 本公开提出了基于应变啁啾效应的温度不敏感FBG加速度传感器及方法,包括:质量块、M形悬臂梁、底座及光纤光栅;所述底座的一侧竖直固定有支撑杆,所述支撑杆的一端固定安装有M形悬臂梁,所述M形悬臂梁远离支撑杆的一端安装有质量块... 张瑞蕾 唐彦东 单维锋 刘海军 李忠 李海君 刘京会文献传递 基于自动编码器的本色布疵点检测算法 被引量:1 2019年 为解决用于本色布疵点检测的浅层机器学习方法中人工特征提取主观性强、同一种特征提取方法无法适用于不同组织结构织物的问题,采用具有特征学习功能的自动编码器神经网络对原始图像进行特征自动提取。设计了含有一个隐藏层的全连接恒等神经网络,原始数据输入该神经网络后,被隐藏层压缩,并在输出层重构,训练过程中通过优化重构层与输入层之间的误差来求解神经网络最佳系数。将训练好的自动编码器神经网络用于对原始图像进行编码压缩,经过压缩后的数据通常维数远远低于输入数据,将压缩结果作为输入图像所对应的特征向量,采用支持向量机进行分类。通过将应用自动编码器自动提取的特征与传统的PCA、HOG特征进行对比实验,结果表明,采用自动编码器自动提取的特征性能明显优于传统手工提取的特征。 刘海军 张莉丽 耿贵珍 朱世谊关键词:疵点检测 支持向量机 地磁时变观测数据中高压直流输电干扰事件多尺度表示及识别方法 2024年 高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流输电干扰事件,本文提出一种高压输电干扰事件的多尺度表示及识别方法:利用小波技术具有多尺度的特性,卷积神经网络具有自动特征提取的特性,将二者结合,设计了一个多输入卷积神经网络模型来识别地磁中的高压直流输电干扰事件.首先使用离散小波技术将地磁时变观测样本进行多尺度分解,得到原始样本的多尺度表示,再将分解后的多尺度地磁时变观测样本分别输入到含有多个输入分支的卷积神经网络中,每个分支分别自动提取不同尺度的特征,然后将多个尺度的特征融合,并加入注意力机制来自适应计算每个尺度特征的权重,对多尺度特征进行加权处理,再采用全连接层和SoftMax层进行分类,本文将该模型命名为CBAM-MCNN.在中国地震前兆台网中心提供的高压直流输电干扰样本上进行试验,并将本文所提出模型的识别效果与现有的全卷积网络、残差神经网络、多输入卷积神经网络、IICM-HVDCT-CNN-LSTM进行了对比,在5271条测试样本集上,本文所提出的CBAM-MCNN模型识别准确率达到了97.14%,F_1值达到了97.12%,远远高于其他4种对比模型. 李良超 刘海军 单维锋 雷东兴 袁静 陈俊 王浩然 袁国铭关键词:小波分解 关联挖掘算法及发展趋势 被引量:8 2017年 本文对关联挖掘算法进行了分析总结。首先提出了关联挖掘问题,阐述了关联规则的有关概念,然后从静态数据、动态数据和大数据等3个方面分别介绍了关联挖掘及其优化算法,指出目前关联挖掘算法存在的不足,认为弱关联分析和大数据环境下的关联算法研究将是未来的发展趋势。 李忠 安建琴 刘海军 宋奕瑶关键词:数据挖掘 频繁项集 关联规则 大数据 FLDP算子在人脸识别中的应用 2014年 LDP(局部方向模式)一定程度上解决了LBP对噪声敏感的问题,在人脸识别中取得了不错的效果。然而,LDP需要计算8个方向的边缘,且对排序后的边缘响应进行编码,耗时较长。FLDP算子(Fast local directional pattern)是LDP算子的改进方案。FLDP算子采用较少的边缘模板和较快的编码方案,在纹理分类中取得了明显的效果.本文对FLDP算子在人脸识别中的应用进行了分析。 孙晓叶 刘海军 杜春雷关键词:人脸描述 人脸识别 输送带纵向撕裂SOM检测方法 被引量:2 2015年 为准确识别输送带纵向撕裂,将自组织特征映射(SOM)引入到输送带纵向撕裂检测中。输送带图像经过中值滤波预处理之后,提取其梯度方向直方图特征作为SOM网络的输入,采用卡方距离描述特征之间的相似性,建立了输送带图像纵向撕裂的SOM检测模型,详细介绍SOM训练过程,最后对文中算法进行了仿真实验。实验结果表明采用SOM网络识别输送带纵向撕裂具有良好的效果,为输送带自动识别拓宽了思路。 张伟 刘海军 李忠关键词:输送带 自组织特征映射 神经网络 技术优势下的信息类课程课堂教学改革研究 2017年 在高等教育领域,以信息技术为依托,进行教学模式的改革,可提高教学质量和效果,达到更理想的教学目标,这是我国高等教育信息化改革的方向。依托信息技术实现教学改革是大数据时代高等教育发展的必然趋势。本文从信息技术应用能力入手,分析了信息技术类课程教师在计算机软硬件、程序开发语言、应用软件、计算机思维等方面的优势,探讨了信息类课程教学在MOOC、微课、课堂管理和考核方式等方面的改革思路,指出信息技术类教师应当成为大学教学改革的排头兵,为大学课程教学改革累积经验,积极推动我国高等教育事业的信息化建设。 李忠 刘海军关键词:教育信息化 大数据 课堂管理 大数据时代数据挖掘技术课程教学内容探讨 2017年 目前大数据分析行业刚刚起步,职场上对数据分析师的岗位缺口很大,高校在此背景下开设数据挖掘技术课程,培养学生的数据意识、数据分析思维,对学生具有深远的影响。本文针对应用型本科学生的接受能力和培养目标,探讨了数据挖掘技术理论教学内容安排和实践课程开发工具建议,以期为广大开设该课程的教师提供参考。 刘海军 李忠关键词:数据挖掘技术 应用型本科 基于注意力机制LSTM的电离层TEC预测 2024年 电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的监测与预报是空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义.TEC值影响因素较多,很难确定精确物理模型来对其进行预测.本文设计了基于注意力机制的LSTM模型(Att-LSTM),采用过去24小时TEC观测数据对未来TEC进行预测.选择北半球东经100°上,每2.5°纬度选择一个位置,共计36个位置来验证本文提出模型的性能,并与主流的深度学习模型如DNN、RNN、LSTM进行对比实验.取得了如下成果:(1)在选定的36个地区未来2小时单点预测上,基于本文的Att-LSTM模型的TEC预测性能明显优于其他对比模型;(2)讨论了纬度对Att-LSTM预测未来2小时TEC值时性能的影响,发现在北纬0°到60°之间,Att-LSTM预测性能随着纬度的升高而略有降低,在北纬62.5°~87.5°之间,模型预测性能出现扰动,预测效果略差;(3)讨论了磁暴期和磁静期模型的预测性能,发现无论是磁暴期还是磁静期,本文模型预测性能均较好;(4)还讨论了对未来多时点预测效果,实验结果表明,本文所提出的模型对未来2、4个小时的预测拟合度R-Square均超过0.95,预测结果比较可靠,对未来6、8、10个小时预测拟合度最高为0.7934,预测拟合度R-Square下降迅速,预测结果不可靠. 刘海军 雷东兴 袁静 乐会军 单维锋 李良超 王浩然 李忠 袁国铭关键词:电离层 总电子含量