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针对“校园大数据”累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法 (early warning method for abnormal behavior of college students based on multi-modal fusion in big data environment, EWMAB).首先,针对学生行为画像的表征不够丰富,行为标签存在时效性、动态性等问题,建立一种基于多模态特征深度学习的跨模态学生行为画像模型;其次,针对学生异常行为预测、预警的时效性和后置性问题,在学生行为画像和学生行为分类预测基础上,提出了一种基于多模态融合的学生异常行为预警方法,通过长短期记忆神经网络(long and short term memory networks, LSTM),结合学生行为多指标数据和文本信息来解决学生异常行为预警问题;最后,本文通过应用实例验证模型以学生学习成绩异常预警为例,与其他预警算法... 相似文献
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变量极小不可满足在模型检测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一个结合变量抽象和有界模型检测(BMC)的验证框架,用于证明反例不存在或输出存在反例.引入变量极小不可满足(VMU)的数学概念来驱动抽象精化的验证过程.一个VMU公式F的变量集合是保证其不可满足性的一个极小集合.严格证明了VMU驱动的精化满足抽象精化框架中的两个理想性质:有效性和极小性.虽然VMU的判定问题和极小不可满足(MU)一样难,即DP完全的,该案例研究表明,在变量抽象精化过程中,VMU比MU更为有效. 相似文献
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在过去的20年里,基于Kdpkc语义结构的模型检测技术在集成电路设计,网络协议分析,程序正确性验证及程序错误发现等方面证明了其有效性和能力.最近,在诸如使用SAT分析工具、有界模型检测等避免OBDDs的模型检测研究方面取得了相当大的进展提出的动态Knpke 语义结构是让原子命题集合AP可以改变.基于这个方法,提出了一个直接模型检测算法. 相似文献
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中国的地理学与城市规划——回顾与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
70年代地理学开始参加我国城市规划的实践。地理学选择的这一应用方向之所以取得了重要的进展 ,除了特定的历史环境外 ,主要的原因是两门学科既有许多共同的特点 ,又有较强的互补性 ;另一方面 ,由于当前的形体规划对工科院校培养人才的偏好和地理学本身的弱点 ,地理学在城市规划领域的探索也遇到了不少困难。展望 2 1世纪的发展趋势 ,指出 :只要地理学通过城市规划的实践在理论上有新的发展贡献 ,在学科建设和人才培养方面不断地改革创新 ,就一定能克服前进道路上的种种困难 ,开拓更广阔的空间 相似文献
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工作流的属性规约语言需要具有高表达力以及基于状态和事件的推理能力。本文提出了一种时态逻辑规约语言E-CTL^*,该语言集成了状态和事件,能够精确和直觉地表示验证的属性。工作流的畅通性验证无论在时间上还是空间上代价都是非常高的,状态空间爆炸是验证的主要困难所在。利用E-CTL^*描述畅通性,可以使用存在的符号化模型检测工具验证畅通性,在一定程度上克服了状态爆炸问题。同时模型检测技术给出失效路径的优点可以引导我们纠正工作流的错误。工作流的变动需要具有正确性。从时态逻辑的角度讨论了变动正确性问题,得出了保持变动正确性的一般特征。 相似文献
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