杨朔
- 作品数:24 被引量:42H指数:3
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- 发文基金:浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于J2EE技术的可配置化系统的设计开发被引量:1
- 2021年
- 科技项目在线申报已成为项目申报的主流方式。为适应新形势、新要求,原有的在线项目申报系统需要升级。文章介绍了基于J2EE技术的可配置化项目申报管理系统的开发、实现过程,对系统的需求分析、方案论证、系统设计、数据库设计、模块设计等环节进行详尽的分析和描述。该可配置化系统在处理大规模定制化的项目申报流程时具有适用性和可操作性。
- 忻国能杨朔陶伦门中秀
- 关键词:管理信息系统J2EE
- BP和SAE深度神经网络方法的织物缺陷检测研究被引量:1
- 2018年
- 在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。
- 严伟杨朔
- 关键词:BP神经网络SAE
- 基于Android的项目投资风险评价系统设计
- 2015年
- 目前主流项目投资风险分析方法易受评价人员主观意识、经验,以及知识局限的影响。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理等特点,适合处理需要同时考虑多条件、模糊的信息问题。文章设计了一个基于BP神经网络风险投资评价系统,使用当前主流的Android平台进行设计开发,利用风险评价方法,发挥人工神经网络的优点,克服了其他评估方法带有主观因素的不足。
- 胡秀兵林勇陈逗杨朔
- 关键词:ANDROIDBP神经网络
- “科技大脑”建设及应用研究--以浙江“科技大脑”业务管理系统为例被引量:2
- 2021年
- 以浙江“科技大脑”业务管理系统为例,文章对“科技大脑”建设过程中的重难点、技术先进性及总体框架设计进行研究分析,在浙江省政府数字化转型统一架构体系下,通过主动运用互联网+,实现业务管理一站式集成,使科技业务全覆盖、科技服务新突破、决策分析更智能,使“科技大脑”成为政府数字化转型的重要基础平台。
- 陈登金山吕跃华沈凯林思达杨朔
- C# WindowsForm编程中MD5加密的设计与实现被引量:5
- 2013年
- C#是可用于创建要运行在.NET CLR上的应用程序的语言之一。C#从C和C++语言演化而来,是Microsoft专门为使用.NET平台而创建的。MD5加密一般用于登录验证或者数据库密码的存储。文章对C#的WindowsForm编程和MD5加密作了简要介绍,然后通过WindowsForm编程实现了对MD5密码加密的应用,最后完成了所设计的业务流程。
- 黄毅杨朔陈进原许锦才
- 关键词:NETCLRMD5加密登录验证
- 专家遴选系统设计与实现被引量:5
- 2019年
- 在实际应用中,根据关键词或者学科分类等方法不能找到合适的项目评审专家。文章通过对中文分词技术、相似度匹配算法、专家检索方法等的研究,对专家的论文、著作进行挖掘与分析,通过同义词分析和向量模型来计算专家著作与项目领域之间的相似性,并通过相似度计算方法将专家的研究领域与项目的学科领域自动匹配,从而达到准确地推荐项目评审专家的目的。
- 陶砾刘恒初杨朔林勇
- 关键词:专家库遴选中文分词技术
- 支持依赖和时间平衡的云工作流任务聚类方法
- 本发明公开了一种支持依赖和时间平衡的云工作流任务聚类方法。本发明在对流程图中同一层级的任务进行聚类时优先考虑了任务之间的数据依赖关系,并考虑了聚类之间的时间平衡,本发明在对同一层级的任务进行聚类时并不是简单地将具有相同子...
- 严伟杨朔杨威吕跃华陶砾施扬朋
- 文献传递
- 按索引访问集合的算法实现及性能分析
- 2011年
- 提出了三种按索引访问集合的算法,将它们应用于开放性的公证业务管理平台,并分析比较了这三种算法的时间复杂度和空间复杂度。这些算法分别适用于各种不同运行环境下的软件程序中的集合访问。
- 杨威杨朔陈斌
- 关键词:数组链表多级索引
- 基于区块链的协作流程执行系统及其数据访问控制方法
- 本发明公开了一种基于区块链的协作流程执行系统及其数据访问控制方法。该系统能够在以太坊区块链上支持协作业务流程的执行过程并为执行过程中涉及的资源数据文件提供一种数据访问控制方案,其协作业务流程执行由以太坊上部署的流程合约控...
- 吕跃华杨朔金山沈凯裘诚杨威俞东进韦懿杰孙笑笑
- 深度学习的模型搭建及过拟合问题的研究被引量:22
- 2018年
- 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。文章介绍了一种多层感知器结构的深度学习神经网络模型,并推导了其实现的算法。用数字识别实验验证了该模型及其算法的可靠性;验证了过拟合的发生与训练集的大小以及神经网络的复杂度之间的重要关系。过拟合问题的研究对降低误差有重要的意义。
- 陶砾杨朔杨威
- 关键词:神经网络过拟合