白洁
- 作品数：22 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国电子科技集团第五十四研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 一种基于HOG+SVM的短波通信话音检测方法
- 本发明提出了一种基于SVM+HOG的短波通信话音检测方法，可以应用于从短波侦控工作中录制的音频数据中自动检测话音。该方法先基于短波通信音频数据生成语谱图，再从语谱图中提取HOG特征，以HOG特征为输入，使用经过训练的SV...
- 白洁陈路路李宝莲张玲刘伟强员建厦陈莉尹明辉韩江龙梁钰萱杨佳贝
- 基于增量聚类与主题划分的热点事件脉络生成方法及装置
- 本发明公开了一种基于增量聚类与主题划分的热点事件脉络生成方法及装置，属于信息挖掘领域。该方法通过调节数据窗口，将每批次输入的新闻文本数据通过基于tf‑idf或Doc2Vec方法，以及类簇计算文本语义的相似度来得到粗粒度的...
- 杨佳贝翟利志贾庆超屈家岭李宝莲白洁陈路路田聚波饶元任一夫李祥民刘伟强
- 基于SharePoint企业工作流管理系统设计被引量：3
- 2010年
- 工作流管理系统能够提高企业的生产效率,可以有效地加快企业的信息化建设的步伐。阐述了工作流管理系统的应用背景和系统结构,提出了基于微软公司的SharePoint信息化应用平台的企业工作流管理系统设计方案,提供了可视化的工作流模板定义方式,使用户可以直观、方便地自定义工作流模板,并扩展出其他现有系统的接口,从而实现工作流管理系统的灵活性和可扩展性。
- 白洁尚伟王元春孔庆玲
- 关键词：工作流信息化SHAREPOINT可视化
- 一种双/多边主要领域基础实力对比分析方法
- 本发明公开了一种双/多边主要领域基础实力对比分析方法，属于数据建模分析技术领域。本发明中构建模型包括：国家/地区基础实力模型，通过运算可以得到指定时间周期基础实力量化评估的综合得分；另外还包括政治领域量化评估模型、经济领...
- 丁浩刘伟强陈莉黄明丽沈宇婷陈路路张学军周云白洁苏召王津贾庆超
- 基于联合域适应的异构样本增强网络
- 2023年
- 域适应网络在样本增强领域应用受限,其根源在于领域的不同会加剧样本空间分布的差异。针对上述问题,提出基于联合域适应的异构样本增强网络。具体而言,异构域维度对齐子网中的支持域样本,在实现异构领域中样本维度对齐的同时,还嵌入了领域的分布知识,提高了后续异构域分布匹配的表现。此外,异构域分布匹配子网联合匹配了异构领域的边缘分布和条件分布,并嵌入了自适应机制,从而保证了联合域适应网络的匹配精度。由此,其他领域的样本通过上述设计的基于联合域适应的异构样本增强网络,能够被可靠地用于增强当前领域中的小样本。该网络在业界公认的田纳西-伊斯曼数据集上进行验证,实验结果表明了该网络的有效性。
- 任一夫翟利志白洁高学攀刘强刘金海
- 关键词：小样本
- 基于传递式领域自适应的异构样本增强方法
- 2024年
- 小样本问题广泛存在于数据驱动建模。领域自适应方法通过将源域中的样本知识迁移到目标域,从而实现目标域中的小样本增强,然而此类方法在实际应用中受限,原因在于难以应对领域分布差异较大的样本增强场景。针对上述问题,该文提出基于传递式领域自适应的异构样本增强方法。首先,提出传递式探索策略,通过私有特征和共享特征设计了面向异构域的领域分布探索策略,有效地缓解了负迁移,并为后续分布匹配提供支撑;然后,提出分布联合匹配机制,通过联合匹配异构领域的边缘分布和条件分布,并嵌入自适应机制,从而保证了异构域分布的匹配精度。该方法在业界公认的田纳西-伊斯曼数据集进行验证,实验结果表明该方法在异构域中的建模表现优于其他方法。
- 翟利志任一夫白洁高学攀贾庆超刘强
- 关键词：小样本
- 一种基于动态本体的目标特性数据组织技术
- 2023年
- 本文提出了一种基于动态本体的目标特性数据组织技术,该技术以动态本体为基础,通过构建差异个体目标特性模型以及差异个体与本体模型的映射关系,做到差异个体目标特性信息的求同存异,实现将不同来源、不同形态的目标特性数据进行高效组织关联,达成知识一致认知,支撑上层业务系统对目标特性数据的存储计算、共享分发和智能分析等应用。
- 徐超白洁陈莉代维凯张恺翊
- 关键词：本体映射
- 基于插件技术的图形标绘软件设计被引量：5
- 2010年
- 基于插件技术的软件设计是目前软件业流行的一项开发技术,将软件需求中不变的部分固化在主程序中,将要扩展的需求以"插件"的方式实现并与主控程序对接,形成可扩展的软件架构模型。先详细介绍了插件技术及其在软件开发中的应用情况,随后结合图形标绘软件的研制过程,论述了运用插件技术进行软件设计的方法。提出了基于插件技术开发图形标绘软件的方法,阐明了利用插件技术开发电子信息系统的优势和意义。
- 尚伟田瑞丽白洁王元春
- 关键词：软件设计插件信息系统
- 基于聚类的目标行为异常检测被引量：1
- 2018年
- 聚类是一种无指导的学习过程,无需先验知识即可完成特征分类。在层次化聚类算法基础上,介绍聚类方法对异常行为检测理论方法。对目标样本数据特征分析,建立了目标运动特征异常的检测工程模型。基于累积数据聚类生成了特定区域目标运动特征知识库,对实时数据测试分析,计算得到了异常目标集合。异常目标运动特征数据可视化,验证了目标运动特征异常检测模型的准确性与可实现性。
- 李祥民白洁
- 关键词：聚类数据挖掘异常检测航迹
- 一种基于k-means的轨迹周期模式挖掘方法
- 本发明涉及了一种基于k‑means的轨迹周期模式挖掘方法，针对移动目标轨迹数据，考虑深层次挖掘移动目标轨迹的移动模式、捕捉目标轨迹移动的周期模式以及考虑数据点贡献动态不固定性因素。该方法将当前轨迹序列进行适应性表征，经过...
- 卜毅明 任海洋 杜楚 张岐坦 高学攀 张玲白洁齐小谦陈路路陈金勇
- 文献传递
