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校园网网络安全及防范技术被引量：8: 2010年; 防火墙系统如何能很好地适应网络环境,如何将传统的防火墙技术融合进分布式网络的多接入点网络中,是人们研究的热点问题,针对这一问题提出了基于防火墙技术的网络安全设计方案,目的是充分利用现有资源,以较少的代价解决多接入点网络的安全防护问题。本系统可实现传统状态检测技术的策略、分布式状态检测的基础策略,通过在各接入点间交换信息提高防火墙系统的可用性和可控性,通过负载平衡模块实现接入点间任务负载的平衡提高系统的鲁棒性。; 黄春雨杨娇寰; 关键词：分布式网络网络安全

基于成绩变化趋势的多任务成绩预测模型被引量：2: 2019年; 目前成绩预测模型只是简单利用学生历史绩点、消费以及上网数据进行学习,并且基于同一参数进行预测,具有一定的同质性,忽略了学习状态和学生社交关系相互影响的特性对成绩预测的影响,无法对每个学生进行个性化预测。针对上述问题,提出了一种基于成绩变化趋势的多任务逻辑回归成绩预测模型。该模型按学期和课程类别对课程成绩变化趋势进行定义,用于表达学生对每类课程的学习状态,与历史绩点、学生行为数据共同构建初始变量集。根据学生朋友关系的相互影响的特点,引入多任务学习(MTL),以逻辑回归为基准模型,采用一种权重聚类分组方法,将相关任务分为一组,使多个学生成绩预测的任务共同训练预测模型。实验表明,该模型能够有效进行个性化成绩预测,与传统方法相比预测精度更高。; 李松江苏瑀黄春雨王鹏任涛; 关键词：多任务学习

校园网网络安全及防范技术: 随着网络技术的进步，分布式网络的应用日益广泛，其面对的安全问题也更为突出。网络的边界安全主要由防火墙技术实现，但无论是传统的、混合型的还是分布式的防火墙系统都不能很好地适应分布式的网络环境。本文首先分析了如何将传统的防火...; 黄春雨; 关键词：校园网分布式网络网络安全; 文献传递

基于图像识别的疲劳驾驶监测方法研究被引量：3: 2016年; 经研究提出使用摄像机直接朝向驾驶者的面部,以便实时监控驾驶者的疲劳程度。如果检测到疲劳将发出警告信号,提醒驾驶员。通过摄像头录制的视频文件并将其转换为帧,进行眼部跟踪定位,通过测量眼部区域中的图像强度的变化之间的距离可确定眼睛为闭眼或者睁眼。发现闭眼连续时间过长,系统判定驾驶员处于疲劳状态或者入睡状态,并发出警告信号的结论。通过对该算法测试,该方法可以有效的判定驾驶员的疲劳状态。; 黄春雨苏李; 关键词：图像识别脸部识别

基于DXF文件的G代码自动生成系统的设计与实现被引量：2: 2016年; 设计了基于DXF文件的G代码自动生成仿真系统,该系统可以对现代数控机床多通道多轴的复杂工况进行相关的参数设定,可以自动对DXF文件进行分析实体排序,生成加工轮廓信息,通过直线插补算法直接生成G01代码,编程效率得到极大的提升,也相应的提高了机床利用率及加工效率。; 王睿苏李黄春雨祝勇; 关键词：DXF文件仿真系统自动编程

计算机实习教学模式改革的探讨被引量：1: 2013年; 在分析计算机实习教学存在的问题的基础上,结合多年的实验教学经验,对计算机实习教学的目标定位、教学内容、教学手段和方法、考核方式等方面进行探讨。; 高宁黄春雨陈毓李誌; 关键词：计算机教学实习教学教学模式

联合可变权重的异构无线网络选择策略研究被引量：2: 2022年; 随着通信技术的快速发展以及用户业务需求的不断提升,异构无线网络的选择策略已成为研究的必然趋势,所以提出了联合可变权重的异构无线网络选择方法。首先从网络层、应用层以及用户层三方面进行考虑,对网络属性值进行归一化处理,通过加权和对各个候选网络的评价值进行计算。然后利用效用函数的单调性特点构造出有关偏好程度的函数,并在Sigmoid函数中引入附加条件,以达到满足用户需求和提高灵敏度的目的。最后采用AHP算法和CRITIC算法分别计算出主观权重和客观权重,对决策矩阵中的成本型和效益型属性进行无量纲归一化处理,求出归一化决策矩阵,采用最小二乘法对可变权重值进行计算,选出目标网络。实验结果表明,上述算法与传统算法相比,具有更高的辨识性,明显提高了网络的选择性能。; 于慧思张爽黄春雨; 关键词：异构无线网络最小二乘法目标网络

基于FPGA的AES算法移动硬盘加密系统的设计: 2014年; 针对目前移动硬盘加密系统中存在的数据泄露,更改密钥不灵活等问题,本文提出了基于FPGA的移动硬盘数据加密系统—AES系统。该系统不仅能实现对移动硬盘数据的实时加密,而且还可以根据需要随时更换密钥,并且在加密结束后及时销毁FPGA中的密钥。实验结果说明,该系统可以提高数据的加密效率、安全性和可靠性,经过QuartusII 11.0软件优化后,使程序占总资源仅为53%,提高了资源的利用率。; 黄春雨韩春雷; 关键词：硬件加密 FPGA AES

基于Huffman-LDA和Weight-Word2vec的文本表示模型研究被引量：4: 2020年; LDA是对主题到文档的全局结构建模,但其特征中缺少文档内部的局部词之间的关系,只能获得稀疏特征。Word2vec是一种基于上下文预测目标词的词嵌入模型,然而,基于这种方法只能以局部信息表示文档特征,缺乏全局信息。LDA和Word2vec的文本表示模型是基于主题向量和文档向量计算新的特征表示文本,但直接计算所得的稀疏主题特征与基于词向量的文档特征的距离,缺乏特征的一致性。本文提出了Huffman-LDA和Weight-Word2vec的文本表示模型,首先,使用LDA模型得到主题向量后构建主题哈夫曼树,再运用梯度上升方法更新主题向量,新的主题向量包含不同主题词之间的关系,求得的特征不再具有稀疏性;然后,使用LDA主题向量与主题矩阵中词的主题特性计算词权重更新Word2vec的词向量,使得词向量包含主题词之间的关系进而表示文档向量;最后,通过主题向量和文档向量的欧式距离得到具有强分类特征的文本表示。实验结果表明,该方法可获得更强的文本表示特征,有效提高文档分类精度。; 黄春雨胡迪邱宁佳孙爽滋; 关键词：主题模型文本表示

一种自编码组合优化的成绩预测模型: 2019年; 针对现有成绩预测方法不能有效利用学生成绩数据本质特征的问题,提出一种自编码组合优化的成绩预测模型。该模型采用边缘降噪自编码与堆栈稀疏自编码组合优化的混合式自编码器(HSAE),从历史成绩数据与学生行为数据中,经过无监督的网络训练,学习更具鲁棒性和稀疏性的深层特征。在顶层连接BP神经网络,构成HSAE-BP神经网络模型,实现学生成绩预测。实验结果表明:所提出预测模型的预测准确率相比其他未进行特征学习的浅层预测模型都得到了较好的改善。; 李松江苏瑀王鹏黄春雨; 关键词：BP神经网络

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黄春雨