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1.
朱二周  孙悦  张远翔  高新  马汝辉  李学俊 《软件学报》2021,32(10):3085-3103
聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS(平均综合度之差,difference of average synthesis degree),以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明:该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.  相似文献   
2.
传统的测试用例集约简技术大多采用由测试需求集直接生成测试用例集的方法.该方法虽然能够约简测试用例集,但出现测试需求冗余,约简后的测试用例集不够精准等问题.针对这些问题,提出了一种基于六元结构表的程序切片方法.利用程序切片精简测试代码,省去构造程序依赖图的复杂步骤;根据代码间的相互关系和模块间的耦合度,利用启发式算法约简测试需求;在约简后的测试需求上,精简测试用例集.将该方法应用到当前主流的Android平台上比较约简前后G,GRE的用例集.实验结果表明:约简后的测试需求集能够在获得较少的测试用例集的前提下保证较高的覆盖率.  相似文献   
3.
李学俊  吴洋  刘晓  程慧敏  朱二周  杨耘 《软件学报》2016,27(7):1861-1875
科学工作流是一种复杂的数据密集型应用程序.如何在混合云环境中对数据进行有效布局,是科学工作流所面临的重要问题,尤其是混合云的安全性要求给科学云工作流数据布局研究带来了新的挑战.传统数据布局方法大多采用基于负载均衡的划分模型布局数据集,该方法可以获得很好的负载平衡布局,然而传输时间并非最优.针对传统数据布局方法的不足,并结合混合云中数据布局的特点,首先设计一种基于数据依赖破坏度的矩阵划分模型,生成对数据依赖度破坏最小的划分;然后提出一种面向数据中心的数据布局方法,该方法依据划分模型将依赖度高的数据集尽量放在同一数据中心,从而减少数据集跨数据中心的传输时间.实验结果表明,该方法能够有效地缩短科学工作流运行时跨数据中心的数据传输时间.  相似文献   
4.
由于操作系统课程本身理论性较强,同时教学过程中缺乏对学生学习结果的有效评价方式,实现操作系统课程教学目标存在一定的难度。文章提出将OBE教育理念引入该课程,变以教学内容驱动为学习结果驱动,即"学习结果—教学内容设计—评价体系"的新教学模式,进一步提高教学质量和人才培养质量。  相似文献   
5.
缓存机制在并行文件系统中广泛使用,以提高文件系统的性能。简单介绍GlusterFS文件系统的特点,简叙当前文件系统中的缓存机制研究概况,对GlusterFS缓存机制进行深入研究,并通过实验对GlusterFS理论分析的缓存机制进行验证。通过有缓存和无缓存的实验的对比,证实GlusterFS的缓存机制改进了GlusterFS文件系统的读性能。  相似文献   
6.
聚类是一种经典的数据挖掘技术,它在模式识别、机器学习、人工智能等多个领域得到了广泛的应用。通过聚类分析,目标数据集的深层次结构可以被有效地发掘出来。作为一种常用的划分聚类算法,K-means具有实现简单、能够处理大型数据等优点。然而,受收敛规则的影响,K-means算法仍然存在着对初始类簇中心的选取非常敏感、不能很好地处理非凸型分布和有离群值的数据集等问题。文中提出了一种基于密度参数和中心替换的改进K-means算法DC-Kmeans。该算法采用数据对象的密度参数来逐步确定初始类簇中心,使用中心替换方法更新偏离实际位置的初始中心,因而比传统聚的类算法更加精确。为了获得最佳聚类效果,文中同时提出了一个能够对聚类结果进行有效评价的新聚类有效性指标SCVI和一个能够快速获得目标数据集最佳类簇数的新算法OCNS。实验结果表明,所提聚类方法对各种类型的数据集都是有效的。  相似文献   
7.
Noticeable performance improvement via ever-increasing transistors is gradually trapped into a predicament since software cannot logically and efficiently utilize hardware resource,such as multi-core resource.This is an inevitable problem in dynamic binary translation (DBT) system as well.Though special purpose hardware as aide tool,through some interfaces,provided by DBT enables the system to achieve higher performance,the limitation of it is significant,that is,it is impossible to be used widely by another one.To overcome this drawback,we focus on building compatible software architecture to acquire higher performance without platform dependence.In this paper,we propose a novel multithreaded architecture for DBT system through partitioning distinct function module,which is to adequately utilize multiprocessors resource.This new architecture devides couples the common DBT system (DBTs) working routine into dynamic translation,optimization,and translated code execution phases,and then ramifies them into different threads to enable them concurrently executed.In this new architecture,several efficient novel methods are presented to cope with intractable work that puzzles most researchers,such as communication mechanism,cache layout,and mutual exclusion between threads.Experimental results using SPECint 2000 indicate that this new architecture for DBT system can achieve higher performance - speed up the traditional DBT system by about average 10.75%,with better CPU utilization.  相似文献   
8.
随着移动互联网的快速发展,针对移动手机端的钓鱼攻击越来越普遍。提出一种基于改进的朴素贝叶斯算法的移动平台钓鱼网站检测方案。首先,针对在数据收集过程中会出现空缺值的问题,通过K-means算法对缺失的属性值进行填充,以获得完整的数据集;其次,针对朴素贝叶斯算法计算概率时会出现过低估计的问题, 将概率进行适当放大,以解决结果下溢的问题;第三,针对朴素贝叶斯算法容易忽略属性之间的关联性问题,对不同的属性值进行了加权处理,以提高检测的正确率;最后,根据实际情况中钓鱼网站出现概率较小的情况,通过调整钓鱼网站与可信网站的概率比值,以此来进一步提高检测的正确率。实验部署在Android 5.0操作系统上。实验结果表明,改进后的朴素贝叶斯算法能够在较短的时间内有效地检测出针对手机端的钓鱼攻击。  相似文献   
9.
徐文涛  刘锋  朱二周 《计算机科学》2016,43(9):66-70, 86
微博凭借其即时发布、实时传播、简便易用的特点逐渐成为最为主流的自媒体平台。用户影响力评价是微博社交网络中基本而又重要的问题,它对于优化与推动社会信息传播来说有着重要意义。以新浪微博为实验对象,通过综合考虑微博用户关系网络特性和用户行为,结合MapReduce编程计算模型,提出了一种基于MapReduce的新型用户影响力排名算法——QRank。在Hadoop平台上的实验结果表明,QRank算法具有良好的可扩展性,能够有效结合微博用户关系网络与行为特性,从而更加真实与充分地反映用户的实际影响力。  相似文献   
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