徐知海
- 作品数：22 被引量：116H指数：5
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 发文基金：国家科技型中小企业技术创新基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球经济管理电子电信更多>>
- 基于聚类的关联规则挖掘算法的研究及应用被引量：1
- 2006年
- 通过对数据挖掘中聚类技术和关联规则挖掘技术的多种算法进行比较研究,提出了基于聚类的关联规则挖掘算法,阐明了具体聚类方法选择的依据,详述了该算法的实现过程,并利用该算法挖掘出校园卡用户消费行为之间简单的关联规则.
- 付爱英曾勍炜徐知海鄢志辉
- 关键词：聚类关联规则
- 关于数字化校园建设的研究被引量：50
- 2004年
- 介绍了数字化校园的发展和应用,针对系统的复杂性,提出了数字化校园的整体建设方案,对体系结构、功能设计、运行管理进行了探讨。数字化校园集成了高校内的所有服务信息,将为校内所有成员及校外的其他用户提供一个极为方便的信息渠道。
- 曾勍炜徐鹰徐知海鄢志辉
- 关键词：数字化校园
- 基于CMM的银行软件外包被引量：2
- 2008年
- 随着国民经济的不断发展,银行业务与外部企业的联系越来越密切。为了节约成本,解决人力资源困境,提高核心竞争力,许多银行把软件项目逐步由原来的自主开发转变为直接外包开发的方式,银行本身的技术人员也逐步由开发转向项目管理。本文从商业银行软件外包方面的状况出发,探讨了目前软件外包弊端产生的原因,分析了CMM和软件外包之间的联系,阐述了构建基于CMM的银行软件外包方式,包括风险管理计划、研发人员培养、外包商选择与沟通、软件需求的规范性、项目进度监控、合同管理、系统安全管理等,以真正在风险可控的情况下获得外包收益。
- 徐知海万希文
- 关键词：CMM商业银行软件外包
- OFDMA网络中基于用户协作的负载均衡机制被引量：1
- 2012年
- 在蜂窝小区中,利用用户在不同小区之间的切换实现负载均衡可以提高系统频率利用率,减小用户中断率。但是,高负载小区的边缘用户切换到低负载小区时信噪比会降低。提出了一种基于用户协作的负载均衡机制,在均衡小区间负载的同时,解决了小区边缘用户切换后信噪比降低的问题。所提机制中,轻负载小区的某个用户作为中继节点与重负载小区的被切换用户进行协作通信。被切换的边缘用户通过选择合适的"用户中继",保证了切换后的信噪比性能。推导了选择用户作为中继的必要条件,提出了最大化系统容量的用户中继选择方案。数值仿真结果表明,所提机制可以有效的提高被切换用户的吞吐量,从而证明被切换用户的信噪比性能没有损失。
- 肖霖徐知海刘丹彤邱芬
- 关键词：负载均衡用户协作中继OFDMA
- 基于粒子群优化和支持向量机的电力负荷预测被引量：30
- 2011年
- 提出支持向量机的粒子群优化算法的用电量预测方法.其中,采用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合.以江西省2008年7月～10月的用电量数据以及相关特征数据作为实验数据,实验结果表明该算法电量负荷预测精度高于BP神经网络.
- 曾勍炜徐知海吴键
- 关键词：负荷预测支持向量机粒子群BP网络
- WPAN节能监控管理系统
- 曾勍炜徐知海刘承启邓庚盛付爱英周晶晶余红标占传杰马海燕
- 能源短缺，能耗过大已经切切实实影响到企业的发展乃至每个人的生活。国家“十一五”计划特别强调要建立节约型社会，政府希望单位GDP能耗（又叫万元GDP（grossdomes“cproduct能耗”）在“十一五”期间降低20％...
- 基于聚类的关联规则挖掘算法的研究及应用
- 通过对数据挖掘中聚类技术和关联规则挖掘技术的多种算法进行比较研究,提出了基于聚类的关联规则挖掘算法,阐明了具体聚类方法选择的依据,详述了该算法的实现过程,并利用该算法挖掘出校园卡用户消费行为之间简单的关联规则.
- 付爱英曾勍炜徐知海鄢志辉
- 关键词：聚类关联规则数据挖掘
- 文献传递
- 基于多源信息异构网络的数据可视化智慧云监控平台
- 肖霖杨鼎成张天魁徐知海万洪才骆晓亮
- 该项目属于计算机与通信技术领域，智慧云监控平台融合了各类传感器，图像捕获，声音监测，红外监测等多种类型的感知终端，这些感知终端在地理位置，所处环境，通信速率，安全需求等方面均存在不同的情况，如何整合物理层协议不同，性能各...
- 关键词：
- 关键词：数据传输协议
- 区域性电子病历信息高效查询方法仿真研究被引量：3
- 2019年
- 针对当前信息数据查询方法存在查询结果定位准确性差、用户满意度低的问题,提出基于蚁群算法的区域性电子病历信息高效查询方法。将电子病历信息特征划分为影像特征与文本特征,并将两种特征当作不同模态信息构建图模型,以融合图模型为依据迭代信息归属度函数,得到区域性电子病历信息查询列表。利用极大极小值理念划分信息查询列表聚点,将距离比较远的两个信息文档当作初始聚点,根据递推公式选择剩余聚点。计算各聚点深度并排列所有聚点深度,得到用户查询信息类别排序结果。采用蚁群算法实现信息查询定位路由选择,将查询历史记录当作初始信息素,计算蚂蚁经过路径的信息素强度和用户请求期望值,根据计算结果获取蚂蚁转移概率,通过蚂蚁不断转移,判断当前蚂蚁位置是否为用户所需的信息位置,如果不是,则蚂蚁继续寻优;如果是,则将结果推荐给用户,完成电子病历信息查询。实验结果表明,上述方法查询结果定位精度高、用户满意度优于当前相关方法。
- 徐知海萧锘钟毅史东林
- 关键词：查询
- 融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测被引量：3
- 2011年
- 网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法具有全局优化能力。提出融合蚁群算法优化支持向量机,来提高网络流量预测精度。
- 曾勍炜徐知海付爱英邓庚盛
- 关键词：蚁群算法网络流量支持向量机预测技术
