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在线编程平台在计算机教育改革中的应用探索与实践
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作者 邹华兴 王昊 《教育进展》 2024年第7期79-84,共6页
随着信息技术的飞速发展,计算机教育面临着前所未有的挑战与机遇。传统的计算机教育模式已经难以满足技术快速发展和学生需求多样化的双重挑战。在线编程平台作为一种新兴的教育技术工具,在计算机教育改革中展现出巨大的潜力和价值。本... 随着信息技术的飞速发展,计算机教育面临着前所未有的挑战与机遇。传统的计算机教育模式已经难以满足技术快速发展和学生需求多样化的双重挑战。在线编程平台作为一种新兴的教育技术工具,在计算机教育改革中展现出巨大的潜力和价值。本文旨在探讨在线编程平台在计算机教育改革中的应用与实践,分析其在课程建设和教育改革中的必要性,以及在线编程平台的优势与应用。通过详细介绍在线编程平台的特点与功能,本文阐述了这些平台如何提升教学效果与学习效率,实现个性化学习与自主学习。同时,本文还探讨了在线编程平台在计算机教育中的实施策略,包括平台选择、技术支持、教学设计、课程整合以及师生角色的转变与互动模式。最后,本文总结了在线编程平台在计算机教育中的应用成效,并对未来的研究方向与展望进行了讨论,旨在为计算机教育的改革与发展提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 在线编程平台 计算机教育 教育改革
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面向服务器无感计算的模型推理服务切换方法研究
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作者 温鑫 曾焘 +1 位作者 李春波 徐子晨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1210-1217,共8页
模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模... 模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模型推理服务的计算效率。但是,模型推理服务工作流呈现出多阶段的特点,独立的服务器无感计算框架难以确保模型推理服务工作流各阶段的最优执行。因此,如何利用不同服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务工作流各阶段的在线切换,缩短整体工作流的执行时间,是亟待解决的关键问题。讨论模型推理服务在不同服务器无感计算框架上的切换问题。首先,使用预训练模型构建模型推理服务函数,得出异构服务器无感计算框架的性能特征;其次,采用机器学习技术构建二分类模型,结合异构服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务在线切换框架原型;最后,搭建测试平台,生成模型推理服务工作流,完成在线切换框架原型的性能评估。初步实验结果表明,在线切换框架原型与独立的服务器无感计算框架相比,最大可缩短模型推理服务工作流57%的执行时间。 展开更多
关键词 模型推理服务 服务器无感计算 机器学习
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同态加密下用户隐私数据传输的安全保护方法 被引量:4
3
作者 付爱英 熊宇峰 曾勍炜 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期573-579,共7页
为满足用户隐私数据传输的安全性需求,提出一种同态加密下用户隐私数据传输安全保护方法.首先,通过特征空间重组技术进行数据重构,利用语义相关性融合方法在捕获用户隐私数据特征的同时进行自适应调度,并对捕获的特征量进行模糊聚类,确... 为满足用户隐私数据传输的安全性需求,提出一种同态加密下用户隐私数据传输安全保护方法.首先,通过特征空间重组技术进行数据重构,利用语义相关性融合方法在捕获用户隐私数据特征的同时进行自适应调度,并对捕获的特征量进行模糊聚类,确定用户隐私数据属性;其次,结合用户隐私数据属性,采用同态加密算法和深度学习相结合的方法对用户隐私数据进行点对点加密传输,最终实现用户隐私数据传输安全保护.仿真实验结果表明,该方法的数据加密效果较好,通信开销较低,可以更好地确保用户隐私数据传输的安全性和可靠性. 展开更多
关键词 同态加密 用户隐私数据 传输安全保护 特征空间重组
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面向交通场景的强鲁棒性场景图生成网络
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作者 周玮 闵卫东 《计算机工程》 北大核心 2025年第9期231-241,共11页
交通场景图是对交通场景进行结构化表示,在智能交通领域中发挥着重要作用。当前场景图生成方法通过预测实体对之间的关系以生成无偏场景图。然而,由于数据集的长尾分布与实体关系的模糊特征表示,因此现有方法生成的交通场景图无法为下... 交通场景图是对交通场景进行结构化表示,在智能交通领域中发挥着重要作用。当前场景图生成方法通过预测实体对之间的关系以生成无偏场景图。然而,由于数据集的长尾分布与实体关系的模糊特征表示,因此现有方法生成的交通场景图无法为下游任务提供准确且具有丰富含义的交通场景信息。为了解决上述问题,提出1个上下文语义嵌入(CSE)和粗细粒度混合(CFGB)的交通场景图生成网络CSE-CFGB。使用CSE模块建立实体与谓词的独特语义表示,使用CFGB网络对实体间关系谓词进行强鲁棒性预测,主干分支(MB)使用CSE表示对实体之间的关系进行直接预测,粗粒度分支(CB)使用重加权机制负责学习头部谓词的鲁棒特征,而细粒度分支(FB)使用Logit调整方法负责细化对尾部谓词的学习,再配备分支权重表,使2个辅助分支能很好地合作以帮助MB平衡头部和尾部谓词的预测结果。在Visual Genome数据集上的实验结果表明,所提的场景图生成网络在PredCls任务中取得了平均性能指标Mean@50和Mean@100分别为49.5%和51.7%,能有效解决模型训练中实体关系表示模糊和数据集长尾分布的问题。 展开更多
关键词 场景图生成 长尾分布 特征表示 上下文语义嵌入 粗细粒度混合
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基于扩散模型的医学成像研究综述
5
作者 刘且根 官瑜 +2 位作者 伍伟文 单洪明 梁栋 《CT理论与应用研究(中英文)》 2025年第3期506-524,共19页
以扩散模型为代表的生成式人工智能近年来在医学成像领域取得了迅猛的进展。为了帮助更多学者全面的了解扩散模型这一先进技术,本文旨在提供扩散模型在医学成像领域的详细概述。首先以扩散模型的起源演变为主线介绍扩散建模框架的基础... 以扩散模型为代表的生成式人工智能近年来在医学成像领域取得了迅猛的进展。为了帮助更多学者全面的了解扩散模型这一先进技术,本文旨在提供扩散模型在医学成像领域的详细概述。首先以扩散模型的起源演变为主线介绍扩散建模框架的基础理论和基本概念;其次根据扩散模型的特点提供其在医学成像领域的系统分类,并涵盖不同成像模态如磁共振成像、计算机断层扫描、正电子发射计算机断层显像和光声成像等的广泛应用;最后讨论目前扩散模型的局限性并展望未来研究的潜在发展方向,为研究者后续的探索提供了一个直观的起始点。部分代码开源在网址:https://github.com/yqx7150/Diffusion-Models-for-Medical-Imaging。 展开更多
关键词 生成式人工智能 扩散模型 医学成像 图像重建
原文传递
结合BP神经网络和毕达哥拉斯模糊数的工业机器人系统的可靠性分配
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作者 徐闽军 董秋仙 +3 位作者 刘汝良 刘君 夏辰光 方笑婕 《机械强度》 北大核心 2025年第8期131-140,共10页
为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数... 为确保工业机器人实现可靠性目标,可靠性分配是其制造设计阶段需要完成的任务。根据工业机器人结构复杂、不确定度高、样品少且组成零件间具有失效相关性的特点,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和毕达哥拉斯模糊数(Pythagorean Fuzzy Number,PFN)的工业机器人系统的可靠性分配方法,使用Copula函数建立系统可靠性模型,将工业机器人的故障分为系统级、子系统级和部件级3个层次,通过使用BP神经网络,将系统可靠性、子系统结构重要度和子系统复杂度作为输入变量,完成系统级到子系统级的可靠性分配;引入PFN对重要程度、环境条件、技术水平、可维修性、费用灵敏度、复杂性6个影响因素进行评分,从而构造分配权重,完成子系统级到部件级的可靠性分配。结果表明,该方法可以实现可靠性目标,并保证了可靠性的增长。 展开更多
关键词 可靠性分配 工业机器人 COPULA函数 BP神经网络 毕达哥拉斯模糊数
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无监督多视图特征选择研究进展
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作者 吴建生 李艳兰 +1 位作者 黄冲 闵卫东 《软件学报》 北大核心 2025年第2期886-914,共29页
多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带... 多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带来了许多困难.无监督多视图特征选择无需样本标记信息,从多个视图源的原始高维特征中学习更紧凑、更准确的特征表示以提高数据分析的效果,在多视图数据处理领域起着重要作用.根据已有的无监督多视图特征选择模型的工作机制的异同,对这些模型进行归纳和总结,分析其中存在的不足,并指出未来研究的方向. 展开更多
关键词 多视图数据 无监督特征选择 聚类 结构保持 流数据
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融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法 被引量:2
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作者 曾庆鹏 贺述明 柴江力 《信息安全研究》 北大核心 2025年第2期130-138,共9页
恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从... 恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从不同模态中提取和融合特征,实现对恶意TLS流量的检测.首先,通过专家经验进行特征工程,从加密流量中提取关键特征,包括协议版本、加密套件和证书信息等,对这些特征进行处理后将其转化为2维图像表示,再利用ResNet对这些图像进行编码,以提取图像的特征.其次,使用加密流量预训练的BERT对TLS流进行编码,从中学习到TLS流的上下文和语义特征.此外,使用LSTM对加密流量的包长度分布序列进行编码,以捕捉时序特征.最后通过特征融合技术整合不同模态特征,利用反向传播算法自动学习并优化模型的权重参数,以准确预测恶意TLS流量.实验结果表明,该方法在DataCon2020数据集上准确率、精确率、召回率和F1值分别达到94.94%,94.85%,94.15%和94.45%,显著优于传统机器学习和深度学习方法. 展开更多
关键词 加密流量 网络安全 入侵检测 多模态 深度学习
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基于谣言传播机制的大模型幻觉减轻策略 被引量:2
9
作者 何静 陈逸然 戴田宇 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第2期96-103,共8页
人工智能大模型各场景应用日趋广泛,但其幻觉问题导致实际应用中的误导风险增加以及用户信任下降。该研究深入探究大模型幻觉的传播与控制机制,首先运用SEIR谣言传播动力学模型,通过选取法律文本判决任务,对GPT-4-Turbo、Claude-3和Llam... 人工智能大模型各场景应用日趋广泛,但其幻觉问题导致实际应用中的误导风险增加以及用户信任下降。该研究深入探究大模型幻觉的传播与控制机制,首先运用SEIR谣言传播动力学模型,通过选取法律文本判决任务,对GPT-4-Turbo、Claude-3和Llama-3三种大模型进行了易感性的实证测试。其次,研究了干扰因素敏感度,发现内容生成后干扰对模型正确率影响更为显著,且高幻觉率模型能通过信息传递影响易感模型,导致其幻觉率上升。进一步,为完善幻觉状态干预与恢复策略,采用知识注入和提示词微调两种干预策略。最后,提出需通过更全面的管理与优化措施,来预防二次感染,并维持模型的长期健康状态。该研究不仅为大模型幻觉控制提供了新的视角,也为模型的长期稳健性管理提供了重要启示。 展开更多
关键词 大语言模型 AI幻觉 谣言传播 SEIR模型
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一种改进的快速深度图像先验降噪模型
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作者 张睿 程晓慧 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期920-926,共7页
相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方... 相较于有监督深度降噪模型,仅利用给定的噪声图像本身就能完成降噪任务的无监督深度图像先验(deep image prior,DIP)降噪模型没有数据偏向(data bias)问题,具有更好的泛化能力。然而,DIP降噪模型较长的迭代训练步数导致其在执行效率方面仍有较大提升空间。为此,提出了一种改进的增速深度图像先验降噪模型(improved accelerated deep image prior-based denoising model,IADIP)。首先,使用多个主流有监督降噪模型处理输入的噪声图像,得到多个互补的初步降噪图像(称为预处理图像)。其次,以预处理图像作为网络输入并同时将预处理图像和噪声图像共同作为目标图像以降低DIP网络映射难度,为将DIP默认的4层UNet骨干网络简化为1层结构打下基础,从而大量减少迭代更新网络参数的计算代价。最后,在IADIP无监督迭代训练中,提出一种采用下采样技术实现的伪有参考图像质量度量,并基于该度量监控迭代过程中网络输出图像的图像质量,适时终止迭代训练以实现自动早停并确保网络输出图像的图像质量。当迭代终止时,IADIP网络输出图像即为最终的降噪后图像。大量实验表明:改进后的IADIP降噪模型的执行效率显著优于原DIP降噪模型,而其降噪效果也超过了当前主流的降噪算法。 展开更多
关键词 图像降噪 深度图像先验 性能提升 简化网络 下采样 自动早停
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面向时间敏感网络-音视频桥接的联合路由调度算法优化设计
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作者 李杰文 吴武飞 +1 位作者 李泽阳 洪向共 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期659-668,共10页
以降低大规模网络架构下音视频桥接(audio video bridging,AVB)流量调度的端到端时延为目标,提出了一种时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)和AVB联合的路由调度算法TSN-AVB.该算法将AVB流量的调度问题转化为无等待约束的作业... 以降低大规模网络架构下音视频桥接(audio video bridging,AVB)流量调度的端到端时延为目标,提出了一种时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)和AVB联合的路由调度算法TSN-AVB.该算法将AVB流量的调度问题转化为无等待约束的作业车间调度问题.通过融合模拟退火和禁忌搜索这2种启发式算法,搜索近似最优的调度方案;采用k条最短路径(k-shortest path,KSP)算法寻找实现负载均衡的路由策略.在综合考虑流量负载后选择最优链路进行数据传输.试验结果表明:对比传统时序KSP算法,联合路由算法在终端数从100增加到400时,缩短了完成流量传输所需的时间约11%;在流量条数从20增加到200时,缩短了完成流量传输所需的时间约10%.该联合路由调度算法可在大规模TSN架构下,有效降低AVB流量的端到端传输时延,并显著提升了整体网络的性能. 展开更多
关键词 时间敏感网络 流量调度 模拟退火 禁忌搜索 负载均衡
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基于AI群体应用的社区健康咨询研究 被引量:1
12
作者 何静 谢润锋 戴田宇 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第1期26-31,117,共7页
AI赋能健康社区建设,为健康城市发展提供创新路径。本文为探索AI群体技术在优化社区健康咨询服务方面的潜力,采用了三阶段实验法进行验证,首先通过人工筛选构造社区常见健康问题合集;其次基于相关问题使用AI群体技术生成针对性健康咨询... AI赋能健康社区建设,为健康城市发展提供创新路径。本文为探索AI群体技术在优化社区健康咨询服务方面的潜力,采用了三阶段实验法进行验证,首先通过人工筛选构造社区常见健康问题合集;其次基于相关问题使用AI群体技术生成针对性健康咨询意见;最后通过德尔菲法和层次分析法,对AI生成的意见进行评估。研究表明,AI群体技术在提供全面、准确、及时和有效的健康咨询方面表现优异,与专家评估高度一致。未来可充分利用AI群体技术提升社区服务智能化水平,以推动健康社区的全面发展。 展开更多
关键词 AI群体 AIGC 健康社区 健康咨询 智慧城市
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改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法研究
13
作者 邹瑞杰 李红星 +3 位作者 任弘利 戴田宇 胡书凡 宁玲 《东华理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期345-354,共10页
瑞雷面波在非均匀介质中的频散特性为获得地下空间地质信息提供了关键信息。然而,传统的频散曲线提取方法存在一定的局限性,因此需要改进多道面波频散曲线的提取方法。笔者提出一种改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法。... 瑞雷面波在非均匀介质中的频散特性为获得地下空间地质信息提供了关键信息。然而,传统的频散曲线提取方法存在一定的局限性,因此需要改进多道面波频散曲线的提取方法。笔者提出一种改进矢量波数变换相移联合多道面波频散曲线提取方法。首先,对矢量波数变换法进行了改进,消除了震源影响、由空间假频和双向速度扫描引起的频散能量谱“交叉”伪影,能够更好地提取到高阶的频散曲线。其次,选取改进矢量波数变换法和相移法计算的频散能量谱对应元素的最大值,生成新的频散能量谱,从而有效结合改进矢量波数变换法对高阶和相移法对基阶频散曲线的有效提取。模拟与实测地震记录的频散曲线提取结果都表明改进矢量波数变换相移联合算法可以同时高质量提取多道面波地震记录中的基阶和高阶频散曲线。该方法兼顾了相移法和改进矢量波数变换法的优势,既补充了基阶模式低频段的信息,提取频散能量较丰富,又保证了高阶模式得到清晰且有效的分辨,取得了理想的提取效果。 展开更多
关键词 多道面波分析 频散曲线 改进矢量波数变换相移联合算法
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一类广义浅水波方程的精确行波解
14
作者 张艳芬 朱能 +1 位作者 张欢 周裕丰 《南昌大学学报(理科版)》 2025年第5期449-452,共4页
研究一类广义浅水波方程,利用分支方法,考虑K(l,m,n)方程中l=3和m-n=1的情形。在不同的参数条件下,分析了K(3,3,2)方程和K(3,4,3)方程的分支相图,获得了精确的孤立波解、爆破波解和周期爆破波解,并进一步数值模拟了其波形图。
关键词 分支方法 K(l m n)方程 孤立波解 爆破波解 周期爆破波解
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异方差误差下部分非线性变系数模型的自适应加权估计 被引量:1
15
作者 吴小芬 赵洋 《南昌大学学报(理科版)》 2025年第3期233-243,共11页
主要研究异方差误差下部分非线性变系数模型的自适应加权估计方法。首先,通过剖面最小二乘法和Nadaraya-Watson核估计方法获得误差方差函数的一致估计。为解决异方差问题,结合剖面最小二乘法与加权估计技术,并通过引入误差方差估计的倒... 主要研究异方差误差下部分非线性变系数模型的自适应加权估计方法。首先,通过剖面最小二乘法和Nadaraya-Watson核估计方法获得误差方差函数的一致估计。为解决异方差问题,结合剖面最小二乘法与加权估计技术,并通过引入误差方差估计的倒数得到了模型中参数部分和非参数部分的估计量。在一定的正则条件下,证明了所提估计量的渐近性质。模拟结果表明,与传统的剖面最小二乘法相比,所提出的估计方法在有限样本情况下具有更高的效率。 展开更多
关键词 异方差 重加权局部最小二乘 加权非线性最小二乘 剖面最小二乘 部分非线性变系数模型
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FLWD:基于联邦学习的Webshell检测方法
16
作者 曾庆鹏 柴江力 吴水秀 《网络与信息安全学报》 2025年第3期109-119,共11页
Webshell攻击是网络攻击中常用的手段,攻击者通过Webshell获得Web服务器的部分控制权实施恶意行为。Webshell运行具有隐蔽性,且攻击者会不断创建新的Webshell变体来逃避安全检测,同时服务器之间缺乏信息共享和协调,导致应对Webshell攻... Webshell攻击是网络攻击中常用的手段,攻击者通过Webshell获得Web服务器的部分控制权实施恶意行为。Webshell运行具有隐蔽性,且攻击者会不断创建新的Webshell变体来逃避安全检测,同时服务器之间缺乏信息共享和协调,导致应对Webshell攻击的检测能力参差不齐,难以形成全面有效的防御体系。为应对以上挑战,提出了一种基于联邦学习的Webshell检测方法,该方法融合Webshell的抽象语法树节点值序列特征、代码结构特征、文本混淆度特征以及网络安全领域经验特征,基于文本卷积神经网络(text convolutional neural network,TextCNN)设计网络模型以学习Webshell样本的恶意行为。同时,基于联邦学习的FedAvg算法和差分隐私随机梯度下降(differentially private stochastic gradient descent,DP-SGD)算法实现数据不出域场景下多个参与方的协同训练,保障了参与方在联邦学习过程中的数据隐私,防止敏感信息泄露。实验结果显示,在AMWD'22数据集上,所提方法模型的检测准确率为99.47%,F1值为99.67%,相比其他算法模型的检测效果更好。在基于联邦学习的Webshell检测中,所提模型可在数据不出域场景下学习到各参与方数据,检测准确率由98.01%提升到99.01%。 展开更多
关键词 Webshell检测 联邦学习 差分隐私 抽象语法树 TextCNN
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基于小波变换预处理的MLP溶解氧预测模型
17
作者 傅炎强 王兆华 帅冬生 《南昌大学学报(理科版)》 2025年第1期82-87,共6页
溶解氧的精确预测对于河流污染预防具有关键作用,但现有模型没有充分考虑数据自身具有的时序特性和基于对数据进行有效预处理的角度来提升溶解氧预测的精度。针对上述问题,提出了一种基于小波变换(wavelet)和多层感知器(MLP)的深度学习... 溶解氧的精确预测对于河流污染预防具有关键作用,但现有模型没有充分考虑数据自身具有的时序特性和基于对数据进行有效预处理的角度来提升溶解氧预测的精度。针对上述问题,提出了一种基于小波变换(wavelet)和多层感知器(MLP)的深度学习模型(wavelet_MLP),该模型首先对数据进行三层小波分解的预处理,得到三个低频子序列和一个高频子序列,并对这四个子序列进行数据重构;其次利用多层感知器(MLP)对每个子序列分别进行预测;最后将所有预测得到的子序列整合再预测输出最终结果。模型在江西丰城小港口站点和江西肖江江口站点数据集上与其他八种模型相比在四个指标上总体最优,这验证了所提出模型是有效的。 展开更多
关键词 时间序列预测 溶解氧预测 小波变换 多层感知器
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基于后悔理论的概率不确定语言中智决策方法
18
作者 朱丽 陈春芳 熊啟捷 《南昌大学学报(理科版)》 2025年第1期1-11,共11页
为研究语言环境下的概率中智决策问题,提出了概率不确定语言中智集和概率不确定语言中智元的概念,建立了一种基于后悔理论的概率不确定语言中智多属性决策方法。首先,通过定义得分函数和标准差,给出了概率不确定语言中智元的比较方法,... 为研究语言环境下的概率中智决策问题,提出了概率不确定语言中智集和概率不确定语言中智元的概念,建立了一种基于后悔理论的概率不确定语言中智多属性决策方法。首先,通过定义得分函数和标准差,给出了概率不确定语言中智元的比较方法,同时也讨论了概率不确定语言中智元的距离度量及其性质。其次,针对属性值为概率不确定语言中智元的多属性决策问题,根据与理想点的灰色关联系数得到决策属性的期望效用值。然后,基于后悔理论,利用成对比较的后悔-欣喜值获得方案的综合感知效用值,实现方案的优选。最后,通过算例分析表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多属性决策 概率不确定语言中智集 后悔理论 灰色关联系数
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基于大数据的智慧旅游优化转型的新场景与新路径探索 被引量:1
19
作者 何静 冯元柳 戴田宇 《洛阳师范学院学报》 2025年第2期58-62,共5页
发展智慧旅游,需通过挖掘地方文旅资源并解构传统旅游场景,以打造文旅与科技融合的新场景.同时,需展开多维协同体的纳入和技术抉择,开拓文旅与科技融合的新路径.然而,要实现基于大数据的智慧旅游可持续发展与优化转型,还需超越智慧旅游... 发展智慧旅游,需通过挖掘地方文旅资源并解构传统旅游场景,以打造文旅与科技融合的新场景.同时,需展开多维协同体的纳入和技术抉择,开拓文旅与科技融合的新路径.然而,要实现基于大数据的智慧旅游可持续发展与优化转型,还需超越智慧旅游的表层化融合,积极打破智慧旅游的封闭性孤岛,始终秉持智慧旅游可持续发展的理念. 展开更多
关键词 智慧旅游 文旅科技融合 文旅产业
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Least Energy Solutions for the Fractional Schrodinger–Poisson System with General Potential and Nonlinearity
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作者 ZHU Shaojuan HUANG Xianjiu 《数学进展》 北大核心 2025年第5期1031-1058,共28页
In this paper,we study the existence of least energy solutions for the following nonlinear fractional Schrodinger–Poisson system{(−∆)^(s)u+V(x)u+φu=f(u)in R^(3),(−∆)^(t)φ=u^(2)in R^(3),where s∈(3/4,1),t∈(0,1).Und... In this paper,we study the existence of least energy solutions for the following nonlinear fractional Schrodinger–Poisson system{(−∆)^(s)u+V(x)u+φu=f(u)in R^(3),(−∆)^(t)φ=u^(2)in R^(3),where s∈(3/4,1),t∈(0,1).Under some assumptions on V(x)and f,using Nehari–Pohozaev identity and the arguments of Brezis–Nirenberg,the monotonic trick and global compactness lemma,we prove the existence of a nontrivial least energy solution. 展开更多
关键词 fractional Schrodinger-Poisson system variational method Nehari-Pohozaev identity least energy solution
原文传递
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