宁玉富
- 作品数：58 被引量：106H指数：6
- 供职机构：山东青年政治学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理医药卫生更多>>
- 基于“1+X”数据采集证书的大数据专业课证融通探索研究被引量：1
- 2021年
- 在全国推广“1+X”证书的大环境下,针对目前“1+X”证书试点工作在应用型本科高校实施过程中存在的问题进行总结,并结合本科高校现有的大数据专业课程体系,系统分解“1+X”数据采集证书的知识模块,在课证融通方面进行探索和研究,将“1+X”证书制度变成人才培养工作的有力推手,全面提升数据科学与大数据技术专业学生的专业素养和职业能力,本文以“1+X”数据采集初级证书为例展开讨论。
- 杨军宁玉富李红杰
- 关键词：数据采集
- 数据仓库技术研究与应用-给予数据仓库的学生选课分析
- 潘东静巩建闽徐凤生任传成吕文志刘建军刘利东宁玉富武兵王付山
- 用数据仓库技术开发决策支持系统的设计和构造方法，实现了在学生选课方面的应用。用该技术实现的决策支持系统可以方便的进行多角度，全方位的数据分析，为决策者提供准确、可靠的决策信息。在基于数据仓库技术的决策支持系统研究方面达到...
- 关键词：
- 关键词：数据仓库学生选课
- 一种智能旅游虚拟留言板扫描工业机器人
- 本发明公开的一种智能旅游虚拟留言板扫描工业机器人，涉及智能旅游技术领域，包括安装在行走机构上的调整机构，以及与调整机构连接的扫描机构，所述扫描机构包括拾取机构和固定安装在扫描平台上的台座，台座内转动安装有转台，转台与锥齿...
- 王铮宁玉富马骋
- 树机器上一种新的同步并行算法
- 2003年
- 针对当前树机器上同步并行算法存在的缺陷,本文提出一种应用分配思想和归并技术实现并行 排序的算法,并通过进一步的分析证明了此算法简明而高效.
- 宁玉富刘建军
- 基于改进群搜索优化算法的车辆路径问题研究
- 2013年
- 针对标准群搜索优化(GSO)算法存在的早熟、后期迭代效率低和容易陷入局部极优点等问题,提出了一种改进的群搜索优化算法用于车辆路径问题的研究。该算法先是通过交叉因子的引入来曾加粒子的多样性并增强群成员的优良性,从而减小后期搜索中算法易陷入局部极优点的概率;然后借助于模拟退火算法的优势来有效的提高算法收敛性能。实验表明,基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化(CMGSO)算法相比于标准群搜索优化(GSO)和粒子群优化(PSO)算法来说,具有较快的收敛性能和较好的全局寻优能力,因此该算法适用于物流车辆路径寻优问题的研究和解决。
- 杨文璐宁玉富
- 关键词：模拟退火算法粒子群算法车辆路径物流
- 事件关联在证据链构造中的研究被引量：1
- 2016年
- 在电子取证工作中,往往忽略对电子证据信息的预处理,从而导致电子证据冗余较大,计算分析较复杂。为解决计算机取证中存在电子证据形式化表示的困难以及数据缺失的问题,在对事件关联技术进行研究和深入分析的基础上,利用贝叶斯网络理论,提出一种基于事件关联的证据链构造方法。该方法考虑事件之间的相互影响以及序列关系,分析缺失数据的因果关系,拟合完整证据链,实现了形式化表示电子证据,并降低了证据分析的数据冗余,从而有针对性地进行数据处理和证据分析,完善了取证体制。通过实验结果分析得出,该方法实现了证据的形式化表示,减少了证据分析的数据量。
- 刘栋宁玉富
- 关键词：计算机取证贝叶斯网络证据链电子证据
- 基于乐观值的不确定故障树分析
- 基于不确定测度理论,提出了故障树的构造及分析方法.在这类故障树中,对于可通过可靠性手册、经验数据等途径获得故障率的底事件,故障率用清晰数表示;对于没有统计数据的底事件,则通过专家的主观判断采用不确定变量来刻画故障率,然后...
- 刘建军宁玉富
- 关键词：故障树系统可靠性
- 文献传递
- 云计算模拟器研究综述
- 2014年
- 基于因特网平台研究云计算受到地理位置、网络环境等因素的诸多限制,因此采用云计算模拟器研究云计算具有重要意义。主要介绍了3种现有的云计算数据中心资源调度模拟器CloudSim、CloudAnalyst和CloudSched以及基于这3种模拟器的资源调度算法,最后介绍了云计算模拟器的研究热点。
- 刘永王新华宁玉富姜伟
- 关键词：云计算资源调度
- 一种充氧量确定方法及装置
- 本发明实施例提供一种充氧量确定方法及装置，方法包括：获取样本鱼集合中样本鱼的特征数据，样本鱼集合中包括至少两种鱼类的样本鱼；基于所述样本鱼的特征数据对所述样本鱼集合中的样本鱼进行分类，得到至少两个分类组；获取所述至少两个...
- 张永军宁玉富陈龙溪李保田杨军孟祥佳
- 文献传递
- 不确定环境下基于VaR和CVaR的投资组合优化模型被引量：7
- 2012年
- 对不确定环境下的投资组合问题进行研究,使用不确定测度来定义不确定环境下的VaR和CVaR,并用VaR和CVaR度量风险,建立基于VaR和CVaR风险控制的投资组合优化模型,并设计了集成遗传算法、99-方法的混合智能算法来求解此模型,最后通过实例验证了模型和算法的有效性。
- 潘东静宁玉富
- 关键词：投资组合混合智能算法VARCVAR
