国家自然科学基金(61379089) 作品数:18 被引量:42 H指数:4 相关作者: 闵帆 刘福伦 王宏杰 刘艳芳 赵刚 更多>> 相关机构: 西南石油大学 闽南师范大学 龙岩学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 福建省教育厅资助项目 四川省教育厅自然科学科研项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 文化科学 天文地球 更多>>
基于微服务架构的虚拟校园卡支付系统设计与实践 被引量:10 2020年 在新的信息化和互联技术建设阶段,高校有必要对校园卡运行模式和应用方式加以进一步探索,虚拟校园卡支付是在实体卡支付之外,创建一套独立的虚拟卡支付体系,实现线上、线下场景全覆盖,为高校师生提供丰富的随时随地支付服务。文中针对虚拟校园卡条件下支付系统的新特征,提出以库为主、聚合支付和微服务结合的支付系统设计方案。首先对微服务虚拟校园卡支付系统的特征进行分析,解构支付系统形成以支付技术中台+支付业务中台能力,实现多支付渠道对多支付业务扩展能力,实现业务的丰富和个性化延展能力;然后提出总体设计框架,并对支付渠道、支付路由及平台功能进行了设计;最后介绍系统的部署及功能实现。实践表明,校园支付与社会支付高度融合,是"互联网+"校园应用的又一实践,将对校园信息化建设起到积极的推动作用。 蒲和平 卢涛关键词:支付系统 系统设计 基于主动学习的滚动轴承故障诊断 2018年 滚动轴承是旋转机械的核心,其故障对设备运行构成严重威胁.目前,故障检测存在样本量不足、模式复杂、难以辨识等问题.由此,提出一种基于主动学习的滚动轴承故障识别方法.首先采集轴承运行数据,然后计算表征运行状况的5个时域参数和3个小波包变换获得的频域参数,最后设计基于聚类的主动学习算法进行分类预测.实验表明该方法比已有算法更好,准确率达到90%以上. 李志伟 闵帆 吕涛 汪敏 刘丽萍关键词:滚动轴承 故障检测 基于量化关联规则的敏感性分析 被引量:3 2017年 通过数据挖掘产生的关联规则会存在大量无用和不感兴趣的规则,并且不能挖掘出元素之间的敏感程度,而敏感性分析方法效率低且合理性难验证,故提出一种使用量化关联规则进行敏感性分析的方法。该方法利用相对值概念描述数值型属性的变化程度及其对目标变量变化的影响,基于等宽分区完成相对值离散化,通过Apriori算法找出相互影响程度高的关联规则。最后通过分析某高校数据结构课程中的每个学生某个知识点的成绩对该方法进行了实证研究,得到了有价值的关联规则和选择知识块作为粒度分析挖掘出的结果最好。 肖晗 黄诚关键词:数据挖掘 量化关联规则 敏感性 APRIORI算法 数据结构 柳江盆地亮甲山组岩石地层组成及一维数字描述 被引量:2 2016年 岩石地层数字化与可视化是数字地层研究的基础,是地层学从传统离散式描述中解脱出来探索简明的、科学的描述模式的开始.以基本岩石地层单元为"地层细胞",探索了一个简单的沉积单元是如何经历侵蚀、改造、埋藏、成岩,最终形成多种复杂成层岩系的地质过程,并以自主研发的一维岩石地层数字描述系统为平台实现了对亮甲山组岩石地层的一维数字描述.经调查证实,虚拟运算的结论符合野外地质调查所观察到的现象.亮甲山组岩石地层的数字描述揭示,尽管不同地区亮甲山组地层记录表象差异显著,但它们都源自于相同的基本岩石地层单元,为定义亮甲山组岩石地层单位提供了一种新的理论、程序与技术方法,同时为定量描述古盆地系统的运动幅度、速率等细节提供了理论基础与技术方法,既节省了野外及室内研究的重复工作量,还可实现对岩石地层蕴藏信息的深度挖掘. 赵刚 谭秀成 肖劲东 连承波关键词:岩石地层单位 地层学 基于协同过滤加权预测的主动学习缺失值填补算法 被引量:2 2018年 在机器学习应用中,缺失值填补作为一种预处理技术,能有效提高数据的可用性,然而在缺失值较多或不均衡时,这些技术的效果并不理想.主动学习场景允许机器与用户交互,以获取少量关键数据,提高分类精度.针对主动获取数据量有限的问题,提出基于协同过滤加权预测的主动学习缺失值填补算法(Collaborative Filtering weighted prediction based Active Learning,CFAL).首先采用基于样本和基于属性的协同过滤方法分别预测缺失值;然后根据预测值的差异对数据进行排序,差异大的少量数据进行主动获取,差异小的少量数据利用预测值的平均值进行填补;重复该过程直到主动获取数据达到所给阈值上限,其余缺失值则使用预测值均值填补.实验在七个UCI常用数据集上进行,结果表明,与流行的几种填补算法相比,CFAL算法能更好地提升数据质量,应用于C4.5,kNN等算法能获得更高的分类精度. 黄帷 闵帆 任杰关键词:协同过滤 基于PageRank的主动学习算法 被引量:1 2019年 在许多分类任务中,存在大量未标记的样本,并且获取样本标签耗时且昂贵。利用主动学习算法确定最应被标记的关键样本,来构建高精度分类器,可以最大限度地减少标记成本。本文提出一种基于PageRank的主动学习算法(PAL),充分利用数据分布信息进行有效的样本选择。利用PageRank根据样本间的相似度关系依次计算邻域、分值矩阵和排名向量;选择代表样本,并根据其相似度关系构建二叉树,利用该二叉树对代表样本进行聚类,标记和预测;将代表样本作为训练集,对其他样本进行分类。实验采用8个公开数据集,与5种传统的分类算法和3种流行的主动学习算法比较,结果表明PAL算法能取得更好的分类效果。 邓思宇 刘福伦 黄雨婷 汪敏关键词:PAGERANK 聚类 二叉树 岩石地层描述的数字方法与实现 2018年 针对传统机械式记录及描述岩石地层方法中存在的不足,以具有成因联系的沉积序列为岩石地层描述的最小地质实体,探索了岩石地层描述数字方法及其计算机实现,即以地层单元与基本地层单元的自相似对比构建岩石地层描述的框架,再以抽象的岩石图元符号迭代运算实现框架内容的可视化。基于此,完成了岩石地层数字描述系统的研发。并以冷水溪实测剖面为例,对系统进行地层描述数字化的可行性与科学性作了论证。结果表明,运用基本岩石地层单元与岩石地层单元自相似性特征实施地层描述,可简明阐释地层沉积过程和客观规律。为岩石地层描述提供了一种高分辨率的智能描述方法,为区域地质填图提供了新的技术平台,在区域地质调查与油气资源勘探等领域具有重要的理论与现实意义。 赵刚 陈虎 谭秀成 肖劲东关键词:栖霞组 地质填图 带弱通配符的模式匹配及其在时序分析中的应用 被引量:1 2018年 针对模式匹配的准确性和灵活性问题,提出了一种基于弱通配符的匹配算法,以快速定位重要的时间点,辅助用户决策。首先通过数据预处理得到编码字符串序列,然后定义具有特殊语义的弱通配符及区间长度,最后设计一种高效的模式匹配算法。在时序分析中,模式反映了数据的变化趋势,预示着事件的发生。传统的精确匹配受噪声的影响比较大,匹配的灵活性低。通过添加弱通配符可以兼顾匹配过程的灵活性和准确性。油田产量与股票交易数据实验表明,所提方法较精确匹配而言,能够更有效地找到符合用户要求的模式。 檀朝东 闵帆 吴霄 李欣伦关键词:时间序列 数据预处理 基于时空域转换的音频信号分析与识别 被引量:2 2016年 音频信号的识别是实现计算机自动谱曲的基础,在音乐的创作中有很重要的实用价值。本文通过对采集的音频信号进行时域分析和频域分析,实现音频信号端点检测和音符识别。首先,运用短时能量和短时过零率两个时域特征对音频信号进行端点检测和单音符分割;其次,通过频域分析,运用小波分解和Gabor变换对分割出的单音信号进行时-频转换,去除泛音干扰分量,识别单音信号对应的基音频率;最后,将识别出的基音频率匹配到对应的乐音音符。实验结果表明,该方法识别准确率较高,误差较小。 刘雨青 刘艳芳关键词:特征提取 邻域覆盖分类的两种加权策略 被引量:1 2018年 邻域覆盖粗糙集在机器学习的理论与应用中都起着重要作用。结合覆盖约简和代表选择,已有的研究在符号数据上取得了很好的分类结果;然而,已有方法使用简单投票策略,不能有效解决分类冲突问题。对此提出两种新的加权策略,在分类阶段确定投票的模式。第一种基于Cfs Subset EVal和Best First根据属性重要度加权,第二种基于预测点与代表的Overlap相似度加权。利用加州大学欧文分校(UCI)的10个公开数据集进行实验,并与其他三种常用分类算法进行对比。实验用F-measure值对算法性能进行评定。实验结果表明,两种新策略均能提升分类精度,其中属性加权策略效果更明显。此外,属性加权策略特别适用于对生命领域数据集进行分类。 王轩 刘福伦 张林 王宏杰 闵帆关键词:相似度 覆盖约简