朱容波
- 作品数：88 被引量：76H指数：5
- 供职机构：中南民族大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>
- 一种基于网络轨迹的安全协议格式的挖掘方法及装置
- 本发明提供了一种基于网络轨迹的安全协议格式挖掘方法及装置，其中的挖掘方法通过消息划分步骤和分隔符分离步骤，将文本协议消息划分为由关键词、分隔符和可变字段组成的子消息，并且可以输出关键词出现的概率和相对位置，进而获得安全协...
- 孟博何旭东王德军朱容波
- 文献传递
- 一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法
- 本发明公开了一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法，该方法包括以下步骤：通过入库贫困户相关基本信息进行整理，提取致贫敏感信息，作为模型的输入；通过抽取贫困户的入库日期以及脱贫日期，得到贫困户从入库到脱...
- 朱容波王俊王德军张静静
- 文献传递
- 下一代卫星网络关键技术研究进展被引量：4
- 2012年
- 探讨了下一代卫星网络中关键技术的研究进展,主要包括路由策略、传输协议、移动性管理与QoS模型等几个方面,并对下一代卫星网络的研究热点和前景进行了总结和展望。
- 徐正全毛腾跃朱容波侯睿
- 关键词：IP技术
- 一种混合时延敏感分簇的无线传感器网络数据融合方法
- 本发明公开了一种混合时延敏感分簇的无线传感器网络数据融合方法，本发明的传感器节点通过能量有效分簇算法形成数量呈指数增长的簇结构，簇头节点通过设置融合率，对接收数据进行融合处理，再通过TDMA方式传输给sink。算法中簇头...
- 朱容波张浩王德军孟博
- 文献传递
- 一种基于电磁辐射的可持续用户身份认证方法及系统
- 本发明公开了一种基于电磁辐射的可持续用户身份认证方法及系统，包括SVM分类模型训练和可持续身份认证两个部分：所述SVM分类模型训练，主要包括根据各用户电源适配器的电磁辐射信号，训练SVM分类模型并保存；所述可持续身份认证...
- 王俊朱容波孟博王德军
- 文献传递
- 基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法
- 本发明公开了一种基于自适应周期性粒子滤波的多源融合室内定位系统及方法，该方法包括：步骤1：在室内环境中铺设蓝牙beacon信标，通过移动终端接收来自三个以上蓝牙beacon信标的广播，将接收到的蓝牙beacon信标ID及...
- 朱容波王俊丁千傲
- 文献传递
- 教育大数据在高校贫困生预测中的应用研究被引量：1
- 2018年
- 教育大数据为教育创新发展注入新动能,数据驱动教育,变革创造未来。但目前,学术界对教育大数据的研究较于其他领域相对滞后。本文讨论对教育大数据进行科学研究的目的和意义,以贫困生预测问题探讨大数据在高校教育中的运用,分析研究教育治理、教育内容、教与学方法、教育评价、教育供给方式,助力人的全面、自由、个性化教育。
- 朱剑林朱容波康怡琳韦唯
- 关键词：大数据教育科学
- 基于边缘计算的融合多因素的个性化推荐算法被引量：3
- 2024年
- 针对传统推荐算法使用单一上下文信息不能有效地解决信息过载、数据稀疏、冷启动的问题,提出了一种基于边缘计算的融合多因素的个性化推荐算法F-SVD和新的用户相似度计算方法F-PEARSON(改进后的PEARSON相关系数).在边缘服务器处理个性化用户数据以分散云服务器的压力,目前大多采用的集中式处理方式无法在爆炸性式增长的数据下提供准确的推荐,在云服务器融合多因素挖掘用户之间的潜在关系,从而构建预测F-SVD算法.实验结果表明:在公开数据集MovieLens上,与传统算法相比,所提出的算法在RMSE和MAE上的误差更小,精确度提升了2.2%.
- 金焕章朱容波刘浩陈慧敏
- 关键词：个性化推荐数据稀疏冷启动
- “在线平台+实践驱动”模式下的程序类课程实践教学研究被引量：2
- 2018年
- 针对程序设计类课程的实践教学实际,本文基于"在线平台+实践驱动"模式,探索程序设计类课程实践教学的新思路。该实践教学模式强调学生的主观能动性,以平台为支撑,实践为导向,结合学生实际,个性化设计实践教学环节,开展交互式云端教学。
- 王俊朱容波孟博王德军
- 关键词：程序设计实践教学
- 基于DSGAN-OD模型的文物感知数据缺失值插补方法研究
- 2024年
- 高质量的文物感知数据对文物保护具有重要意义,然而,由于文物所处自然环境条件恶劣,感知数据中不可避免地存在缺失值,同时文物中同一类缺失数据具有样本少的特点.现有的缺失值处理方法没有充分考虑文物数据中的噪声干扰以及小样本数据间的时空关联性,导致缺失值插补的精确度较低.为此,提出了一种基于半监督生成对抗网络的缺失值插补模型(DSGAN-OD).该模型首先通过降噪自编码器(DAE)对多维数据进行降噪与降维预处理,然后针对生成对抗网络的无监督属性导致文物数据当中的分类标签信息不能被充分利用的不足,将DAE获得的低维表达向量作为半监督生成对抗网络(SemiGAN)的学习样本来获得缺失数据集的特征.同时,填充顺序决策(OD)方法根据数据间的时空关联性确定缺失值填充顺序,最后按照该顺序利用SemiGAN生成的完整数据对缺失值依次插补.在UCI标准数据集和文物温湿度数据上的实验结果表明:与现有的基于生成对抗网络的插补方法GAIN、随机森林插补法以及基于链式规则的多次插补法MICE相比,提出的缺失值插补模型DSGAN-OD的精确度分别提升了21%、48.2%及45.1%.
- 袁小佩朱容波王俊刘浩
