郭红山
- 作品数：16 被引量：19H指数：4
- 供职机构：黄河水利职业技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程农业科学文化科学更多>>
- Snort检测引擎的优化研究
- 2010年
- 检测引擎是入侵检测系统Snort的核心模块,它的效率直接影响Snort系统的性能。在分析Snort检测引擎工作原理的基础上,从规则优化和模式匹配算法两个方面对Snort检测引擎进行了优化,并通过实验证明使用优化后的检测引擎,Snort系统的性能得到了提高。
- 耿风郭红山
- 关键词：SNORT检测引擎
- C语言中冒泡排序教学方法刍议
- 排序是程序设计语言中的经典课题，而冒泡排序又是C语言中的常用方法之一。本文从实例入手引入冒泡排序法，凭借数组找出规律，又扩展到n个数的情况，最后谈到了冒泡排序法的改进。该教学方法，对于程序设计语言的教学有一定的参考价值。
- 赵转莉郭红山
- 关键词：高等教育程序设计冒泡排序
- 文献传递
- 一种基于物联网技术的教学用实验平台
- 本发明提供一种基于物联网技术的教学用实验平台，属于实验教学应用技术领域，具体包括：学生端；服务器；物联网实验设备；教师端；学生端负责将源程序文件、编译文件、程序流程图传输至服务器；服务器负责基于编译文件和程序流程图，对程...
- 赵转莉李景丽袁英郭红山
- 用于钢管输送升降机的超速控制器
- 本实用新型公开了一种用于钢管输送升降机的超速控制器，包括熔断器、变压器、整流器、第一电容、第二电容、稳压器、第一电位器、第二电位器、第三电位器、第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第五电阻、第六电阻、第一放大器、第二...
- 李景丽高玲宋蕊郭红山鲁俊婷
- 文献传递
- 基于萤火虫优化算法的红外图像增强研究
- 2016年
- 为了提高红外图像增强的质量,采用萤火虫优化算法。首先对红外热区进行标示,通过直线函数对目标与背景阈值快速确定;然后结合人眼最小灰度分辨力函数对图像进行高斯混合建模进行红外图像细节增强;接着萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行数据更新,对模型求解。实验仿真结果显示,该算法能够增强红外图像的细节信息,检测指标EME、PC、UIQI数据较优。
- 郭红山张慧宁
- 关键词：萤火虫阈值红外图像灰度
- 多媒体在《电气控制与PLC》课程教学中的应用与实施被引量：2
- 2007年
- 利用计算机多媒体教学法,优化教学手段,丰富教学过程,提高学生学习的积极性及自主学习的欲望,在《电气控制与PLC》教学中运用多媒体教学,将有助于《电气控制与PLC》课程教学质量的提高。
- 万书栋郭红山
- 关键词：多媒体教学教学质量
- 基于改进萤火虫算法的模糊农业遥感图像增强效应被引量：4
- 2017年
- 为了提高模糊农业遥感图像增强的质量,采用改进萤火虫算法,首先通过高斯隶属度函数将图像像素映射,不同误差的图像区域采用不同分辨率的隶属度函数;然后用模糊增强算子来修正隶属度值;接着在改进萤火虫算法中对参数进行优化及局部扰动,给出算法流程;最后试验仿真显示本研究算法在增强结果中能够正确区分图像中的目标,图像信息熵较大。
- 张慧宁郭红山
- 关键词：萤火虫算法参数优化目标图像图像信息熵
- 黄河水院光伏发电系统最大功率跟踪控制研究
- 2016年
- 分析了最大功率点跟踪的基本扰动观测法的原理和优缺点,提出了一种改进算法,即加入步长变化的环节,在工作点远离最大功率点区间时,设定扰动步长相对较大;在工作点接近最大功率点区间时,设定步长相对较小。通过仿真实验对改进算法进行了验证,得出该算法既能在稳态时减小功率损失,又能在外界条件剧烈变化时提高动态响应和系统稳定性,从而达到预定控制效果。
- 刘金浦郭红山
- 关键词：黄河水院光伏发电最大功率跟踪控制变步长
- 一种多功能电机控制器
- 本发明公开了一种多功能电机控制器，包括PC上位机，通讯接口，按键电路，电源电路，中央处理器CPU模块，数据显示电路，报警电路，电机正反转及调速电路，电机，电机状态信息采集电路，所述PC上位机通过通讯接口对CPU进行指令发...
- 高杨朱海英李杰张慧宁赵转莉郭红山杨筝刘云潺
- 文献传递
- 云计算中K-means聚类中心优化求解方法被引量：6
- 2015年
- 在云计算环境下,针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,进行K-means聚类中心优化求解,提高对海量数据的聚类处理能力。传统方法采用动态干扰信任感推荐方法进行数据聚类中心求解,聚类中心对初始值敏感性较强,数据聚类效果不好。提出一种基于粒子群密度最大距离凹函数构建和边界隶属度特征分析的云计算中K-means聚类中心优化求解方法。通过云计算处理,对数据聚类余下样本点按照与聚类中心的相似程度来划分成k类,对原始变量数据的差异化特征进行降维处理,通过搜索空间中的粒子,每一个粒子自身都有速度、位置和适应度,通过迭代找到最优解,进行数据规范化预处理,数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,进行边界隶属度特征分析,实现云计算数据的聚类改进。仿真结果表面,该算法对云计算数据的聚类性能优越,聚类中心求解准确,克服了传统的K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,应用价值较大。
- 柳静郭红山
- 关键词：云计算数据聚类粒子群
