徐浙君
- 作品数：22 被引量：58H指数：4
- 供职机构：浙江邮电职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省教育厅科研计划浙江省高等学校优秀青年教师资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究被引量：10
- 2017年
- 针对云计算下的资源调度的问题,提出将蚁群算法的个体与云计算中的可行性资源调度进行对应,首先对云计算资源调度进行描述,其次针对蚁群算法的路径选择引入了平衡因子,对信息素进行了局部研究和全局研究,将蚁群个体引入到膜计算中,通过膜内运算和膜间运算,提高了算法的局部和全局收敛的能力,最后在云计算资源分配中,引入匹配表概念,将云计算任务和资源进行匹配,融合后的算法提高了算法的整体性能;仿真实验说明在网络消耗,成本消耗,能量消耗上有了明显的降低,提高了资源分配效率。
- 徐浙君陈善雄
- 关键词：蚁群算法信息素
- ActionScript3.0事件流机制应用研究被引量：1
- 2011年
- 事件流机制是ActionScript3.0的核心功能之一,ActionScript3.0开发者若掌握不好,将导致复杂事件的侦听混乱而不能实现理想的交互效果。本文通过一案例阐述事件流机制的三个阶段,并对一定的属性和方法进行设置从而改变对节点的侦听,进而阐明如何利用ActionScript3.0的事件流机制来控制对节点的侦听。
- 俞淑燕徐浙君
- 关键词：事件流
- 基于改进萤火虫算法的卷积神经网络在人脸识别中的研究被引量：2
- 2023年
- 针对卷积神经网络采用人工方法选择超参数影响模型识别效果的问题,本文提出采用具有泛化能力强和参数少等优点的萤火虫算法对超参数进行优化的思路。首先,针对萤火虫算法容易陷入局部最优和容易收敛的缺点,提出基于混沌思想的种群初始化和自适应步长的优化策略,其次,选择6个卷积神经网络的超参数使用萤火虫算法进行优化;最后,在仿真实验中,将改进后的萤火虫算法进行性能测试,并与其他2种卷积神经网络算法在人脸数据库中进行对比,在识别率和完成时间上都获得较好的效果。
- 徐浙君
- 关键词：卷积神经网络萤火虫算法人脸识别
- 高职计算机应用专业人才需求调研与培养模式思考被引量：2
- 2010年
- 通过深入企业的调研,分析企业对高职院校计算机应用专业人才的需求现状与趋势,在高职院校计算机应用专业人才培养目标定位以及培养方式上受到一些启发,并作了有益的思考.
- 俞淑燕徐浙君张沫
- 关键词：计算机应用高职培养目标定位
- 云计算下的一种数据挖掘算法的研究被引量：4
- 2018年
- 针对K-means聚类算法中的k值确定给聚类算法效果带来不确定性的问题,本文通过引入多层变量加权概念,提高聚类效果的收敛性,引入改进的非加权组平均法和最大最小距离算法有效的解决k值确定问题,引入Max-Entropy算法解决分布簇内节点分布不均导致的计算问题。仿真实验中,将本文算法的改进的效果进行研究,并结合云计算环境下通过使用本文算法在挖掘的加速比,花费时间上都取得了比较好的效果。
- 徐浙君
- 关键词：云计算聚类
- 基于中小企业校企合作的高职院校软件人才培养实践被引量：1
- 2021年
- 分析高职院校在校企合作过程中存在的问题,强调中小企业在校企合作中的重要作用,提出针对软件行业人才培养的“1+N”校企合作模式,从构建产教融合创新实践基地、创新校企合作模式、改革专业教学模式等方面探讨如何进行基于中小企业校企合作的高职软件人才培养,最后通过实施成效说明“1+N”校企合作模式的有效性。
- 徐浙君王海庆武玉坤
- 关键词：校企合作中小企业
- 一种新型的文本无监督特征选择方法被引量：3
- 2007年
- 结合文档频数DF（Document Frequency）和特征相似度FS（Feature Similarity）方法，提出一种新的无监督特征选择方法DFFS。该方法利用文档频数过滤掉90％的特征之后，再借助特征相似度移除尽可能多的冗余特征。采用K-均值方法，对比DFFS方法与其他3种常用特征选择方法（DF，TC，TS）的聚类性能。实验一：当特征数量由6000减少到1047时，DF方法的聚类性能急剧下降，而DFFS方法则有提高，甚至当特征数量进一步减少到350时，DFFS方法也没有下降。实验二：在保持10％～2％的特征时，DFFS方法优于其他3种方法，特别是在只保留2％的特征时，DFFS方法的明显优于其他方法。
- 何中市徐浙君
- 关键词：自然语言处理
- 大型视频监控系统关键技术的分析与研究被引量：1
- 2017年
- 随着经济的发展及科技的进步,视频监控领域迎来了巨大的机遇和挑战,视频监控系统的应用也越来越深入。笔者结合智慧城市建设项目中视频监控系统的应用,分析了当前视频监控系统的四大发展方向,研究了大型视频监控系统中所涉及的图像采集、视频编码、数据存储、智能分析以及系统集成等关键技术,为视频监控系统的进一步开发提供了一定的借鉴。
- 徐浙君
- 关键词：视频监控智慧城市视频编码
- 基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法被引量：4
- 2022年
- 为提高弱纹理图像关键目标点的检测识别能力,提出基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法;构建低光照强度弱纹理图像关键目标点的拓扑特征分布模型,采用透射率作为检测系数,结合亮通道的先验知识,建立像素大数据分布集,采用暗原色融合和RGB像素分解方法实现对低光照强度弱纹理图像的信息自适应增强处理;根据透射区域噪点融合匹配结果,采用交叉组合滤波检测和深度学习算法,实现对低光照强度弱纹理图像降噪和信息增强,据此实现对低光照强度弱纹理图像关键目标点检测识别;仿真结果表明,采用该方法定位识别的精度较高,平均为0.93,图像输出质量较好,峰值信噪比平均为32.87,通过准确率-召回率曲线的对比也表明性能较为优越。
- 徐浙君陈善雄
- 关键词：图像
- 基于卷积神经网络的混沌序列图像加密算法研究被引量：3
- 2021年
- 图像中包含了很多机密和重要信息,因此保证图像安全性具有重要的现实意义。一般混沌加密算法处理后,图像仍然呈现一定程度的周期性等,安全性不足。为此,结合卷积神经网络对一般混沌加密算法进行改进,提出一种基于卷积神经网络的混沌序列图像加密算法。该算法研究分为三部分,首先将明文图像处理成混沌序列图像,包括像分块、混沌系统处理和伪随机序列生成三步骤,然后利用卷积神经网络对混沌序列进行训练,消除混沌序列的周期性,最后对混沌序列图像进行扩散处理,改变原始图像像素值,进一步实现加密处理。结果表明:与3种传统图像加密算法以及一般混沌加密算法相比,所研究加密算法应用下,信息熵最大(8.591),峰值信噪比最小(8.755),说明加密效果更好,保证了图像信息的安全性和机密性。
- 徐浙君陈善雄
- 关键词：卷积神经网络混沌序列图像加密算法
