李霞丽
- 作品数：31 被引量：69H指数：5
- 供职机构：中央民族大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”中央民族大学青年教师科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学自然科学总论更多>>
- 一种基于延迟变化率的网络延迟自适应采样算法被引量：9
- 2003年
- 文章提出了一种测量网络延迟的自适应采样算法,针对周期性延迟采样不能很好地根据当前网络状态调整采样频率这一缺点,自适应采样算法以延迟变化率作为动态控制采样频率的主要指标。通过对自适应和周期性采样算法实际测量中测得的数据进行比较分析,自适应算法能根据网络当前状态调整采样频率,不仅能有效地跟踪到延迟突变,而且还可以从总体上大大减少采样工作量。
- 温辉敏魏恒义曾明李霞丽
- 关键词：网络延迟服务质量网络性能数据包计算机网络
- 一种基于卷积神经网络的东巴象形文字识别方法及装置
- 本公开是关于一种基于卷积神经网络的东巴象形文字识别方法及装置。基于卷积神经网络的东巴象形文字识别方法包括：获取待识别图像，待识别图像中包括东巴象形文字；基于深度残差网络模型对待识别图像进行特征识别，得到东巴象形文字对应的...
- 毕晓君骆彦龙李霞丽赵悦
- 麻将博弈AI构建方法综述被引量：2
- 2023年
- 麻将及其不同变体的规则复杂,构建高水平的麻将博弈AI(artificial intelligence)算法及其测试环境等面临巨大挑战。本文分析了麻将博弈的相关研究文献,梳理出基于知识和基于数据的两大类麻将AI构建方法,分析了每种类型的构建方法的优势和局限性,重点分析了Suphx构建方法。指出了麻将AI构建面临的问题和挑战;提出将经验回放、分层强化学习、好奇心模型、对手模型、元学习、迁移学习、课程学习等应用到麻将博弈AI算法优化中,构建多元化的麻将AI评估指标、通用对抗平台和高质量的数据集等未来的研究重点。
- 李霞丽王昭琦刘博刘博
- 关键词：机器博弈麻将知识对手建模
- 一类嵌入式传感器节点收发电路的设计
- 2007年
- 本文针对传感器网络资源受限的问题,设计了一类具有低能耗和可靠性的传感器节点收发电路,给出了收发电路的具体结构。对收在实验室进行了测试,给出了部分测试结果。测试表明,本文设计的传感器收发电路能量消耗比较低,数据转发比较可靠。
- 卢勇曹永存李霞丽
- 关键词：电路设计
- 一种嵌入式结构传感器网络中数据传输方法实现被引量：1
- 2007年
- 本文针对具有嵌入式结构的无线传感器网络的典型应用结构及现有协议进行分析,给出了一种较为简单的适用于小型无线传感器网络的通信协议,对通信数据格式及数据传输流程进行了较为详细的定义。为进一步验证协议性能,设计了一个小型的无线传感器网络实验系统,并在此系统上完成了对所设计通信协议的验证,实验结果表明了本文所给出协议的有效性。
- 曹永存卢勇潘秀琴李霞丽
- 关键词：数据格式
- 数据库索引研究被引量：2
- 2010年
- 在数据库系统应用中,要进行频繁的数据查询操作。索引是与表或视图关联的磁盘上结构,有效的使用索引,可以快速找到表或视图中特定信息,减少系统的响应时间。本文介绍了索引的概念、分类、使用和维护,并就MS SQL SERVER索引进行了一些分析和实践。
- 于绍娜李霞丽胥桂仙杨智君
- 关键词：聚集索引非聚集索引B树
- 一种嵌入式结构传感器网络中数据传输方法的实现
- 本文对具有嵌入式结构的无线传感器网络的典型应用结构及现有协议进行分析,给出了一种较为简单的适用于小型无线传感器网络的通信协议,对通信数据格式及数据传输流程进行了较为详细的定义.为进一步验证协议性能,设计了一个小型无线传感...
- 李霞丽曹永存潘秀琴
- 关键词：嵌入式结构传感器网络网络通信协议
- 文献传递
- 一种基于半监督主动学习的动态贝叶斯网络算法被引量：6
- 2007年
- 本文提出一种基于半监督主动学习的算法,用于解决在建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时遇到的难以获得大量带有类标注的样本数据集的问题.半监督学习可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型,但是在迭代过程中易于加入错误的样本分类信息,并因而影响模型的准确性.在半监督学习中借鉴主动学习,可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注.把这些样本加入训练集之后,能够最大程度提高半监督学习对未标注样本分类的准确性.实验结果表明,该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能,并快速收敛于预定的分类精度.
- 赵悦穆志纯潘秀琴李霞丽
- 关键词：动态贝叶斯网络
- 一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法被引量：5
- 2007年
- 对于建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时,带有类标注样本数据集获得困难的问题,提出一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法.半监督学习中的EM算法可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型,但是由于迭代过程中易于加入错误的样本分类信息而影响模型的准确性.基于分类损失的主动学习借鉴到EM学习中,可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注,当把这些样本加入训练集后能够最大程度减少模型对未标注样本分类的不确定性.实验表明,该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能,并快速收敛于预定的分类精度.
- 赵悦穆志纯李霞丽潘秀琴
- 关键词：动态贝叶斯网络半监督学习EM算法
- 棋类布局指导方法及装置
- 本申请公开了一种棋类布局指导方法及装置。本申请的方法包括基于预设的二维正态分布的密度函数计算布局阶段每个落子点的估值；基于落子点的估值确定棋类布局指导策略。本申请解决了现有的布局策略准确性低，影响最终的战斗结果的问题技术...
- 李霞丽吴立成吕征宇
- 文献传递
