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基于移动社交网络的谣言传播动力学研究被引量：80: 2013年; 本文在CSR传播模型的基础上提出基于移动社交网络的CSR的谣言传播模型.改进了CSR模型的传播规则和传播动力学方程,使得更符合移动SNS上用户的使用习惯.在CSR模型中的接受概率数学模型基础上,考虑个人接受阈值对接受概率的影响,更符合人类接受谣言的心理学特点.本文对该传播模型进行了理论分析.并在仿真实验中,利用多agent仿真平台对新模型和CSR模型以及SIR模型在匀质网络和异质网络中的传播效果进行了对比研究,从实验的结果来看,新的谣言传播模型在匀质网络中传播范围更广,传播速度更快.新模型具有初值敏感性的特点.; 王辉韩江洪韩江洪邓林; 关键词：复杂网络谣言传播

基于结构简化的BP网络的多类形状识别: 2006年; BP算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了一种使BP网络结构简化的改进的BP算法,它使得网络的速度得到了提高,减少了迭代次数。最后将传统的BP算法和改进的BP算法进行了比较,仿真结果表明改进的算法在学习次数和收敛速度上比传统的算法有很大的改善。; 王辉; 关键词：神经网络 BP算法

软件工程方法在高校教学管理系统中的应用被引量：9: 2007年; 针对CEMIS应用软件开发中存在的问题,比较了传统的软件工程方法学和面向对象的软件工程方法学的优劣。论述了如何将面向对象的软件工程方法的思想应用到CEMIS系统应用软件的开发中,用面向对象的软件工程的方法指导软件开发,并给出了相应的需求模型和模型分析。; 王辉; 关键词：软件工程面向对象

煤矿安全关键测控系统的抗干扰问题研究: 2012年; 煤矿安全关键测控系统能否可靠工作是测控系统应用、开发领域工作者十分关心的问题。对各种影响测控系统稳定工作的干扰进行了分析,并详细阐述了抗干扰措施,为煤矿现场测控系统应用和开发的工程技术人员提供了参考。; 徐辉李敬兆孙侠王辉; 关键词：测控系统抗干扰硬件设计软件设计

主成分分析及支持向量机在人脸识别中的应用被引量：16: 2006年; 文中利用主成分分析提取图像的特征信息,然后将此特征数据作为分类器的输入数据。文中采用的分类器———支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。再利用二叉树判别策略来对多类人脸图像进行了识别,实验取得了较好的效果。; 王辉; 关键词：主成分分析支持向量机人脸识别二叉树

嵌入局部聚类描述符的视频问答Transformer模型被引量：2: 2023年; 视频问答(Video Question Answering)是典型的跨模态理解任务,其目的是根据提问的文本对视频内容进行理解并推理正确的答案,如何有效地对多模态输入进行特征表示并建立跨模态间复杂的语义关联是解决这一任务的关键难点.为了正确地推理结果,模型首先必须捕获视频序列和复杂文本中包含的关键语义信息.本文提出了一种嵌入局部聚类描述符的视频问答Transformer模型,称为TVLAD-Net(Transformer Residual-less VLAD Network).TVLAD-Net主要包含一个端到端可训练的无残差局部聚合描述符模块(RVLAD,Residual-less Vec⁃tor of Local Aggregated Descriptor),以及一个统一的语义转换模块(Transformer).具体来说,RVLAD通过设置多个不同的聚类中心将视频和文本特征分别聚合为少量紧凑的局部聚类描述符;每个聚类描述符从全局角度分配及汇总了序列上权重不一的语义信息,相比于聚合前的视频帧特征或文本词特征具有更丰富的表征能力.Trans⁃former模块能够利用模态间的相互语义引导,实现多模态聚类描述符的语义交互,即采用多头注意力机制同时求解模态内和模态间的语义关联,进而避免了与所求解问题无关或者冗余的描述符语义单元的聚合.实验评估在TGIF-QA、MSVD-QA和MSRVTT-QA三个基准数据集上进行;实验结果表明本文方法能够实现先进的问答推理,在整体的评价指标上与现有方法相比有2%~5%的性能提升.; 郭丹姚沈涛王辉王辉

工作流系统异常处理框架的研究与实现被引量：3: 2007年; 工作流管理系统负责业务过程的建模和执行,这些业务过程往往涉及到多个参与者,需要使用分布的资源,调用多个软件系统,而且时间跨度很长,因此在工作流执行时可能存在多种潜在的工作流异常。本文设计并实现了WSEHF(Workflow System Exception Handling Framework)核心系统模块的大部分功能。异常处理交由异常管理器集中控制,异常管理器在执行监控器、恢复管理器和人工处理器的协助下能够提供比较完善的可预测异常处理机制,并为处理不可预测异常提供了良好的支持。; 王辉吴小志; 关键词：工作流异常处理 ECA规则

基于多隐层Gibbs采样的深度信念网络训练方法被引量：8: 2019年; 深度信念网络(Deep belief network, DBN)作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)层自底向上逐层进行的贪婪预训练,使得每层的重构误差最小,这个阶段是无监督的;随后再对整体的权值使用有监督的反向传播方法进行精调.本文提出了一种新的DBN训练方法,通过多隐层的Gibbs采样,将局部RBM层组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了DBN的精度.本文同时比较了多种隐层的组合方式,在MNIST和ShapeSet以及Cifar10数据集上的实验表明,使用两两嵌套组合方式比传统的方法错误率更低.新的训练方法可以在更少的神经元上获得比以往的训练方法更好的准确度,有着更高的算法效率.; 史科陆阳刘广亮毕翔王辉; 关键词：GIBBS采样

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王辉

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