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胡六四

作品数：15 被引量：4H指数：1
供职机构：安徽电子信息职业技术学院更多>>
发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校省级质量工程项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 13篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学

主题

  • 3篇网络
  • 3篇网页
  • 3篇校园网
  • 3篇P2P流量
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇视频
  • 2篇数据库
  • 2篇网络数据
  • 2篇网络数据库
  • 2篇网页设计
  • 2篇网页设计与制...
  • 2篇教学
  • 2篇P2P
  • 1篇递归神经
  • 1篇递归神经网络
  • 1篇对偶模型
  • 1篇信息熵
  • 1篇异常行为识别
  • 1篇载荷

机构

  • 13篇安徽电子信息...
  • 2篇合肥工业大学

作者

  • 14篇胡六四
  • 1篇尹汪宏
  • 1篇夏红霞
  • 1篇陈俊生
  • 1篇王林
  • 1篇周健

传媒

  • 2篇安徽电子信息...
  • 1篇电脑编程技巧...
  • 1篇佳木斯大学学...
  • 1篇福建电脑
  • 1篇信阳农林学院...
  • 1篇攀枝花学院学...
  • 1篇西安文理学院...
  • 1篇大庆师范学院...
  • 1篇吉林工程技术...
  • 1篇智能计算机与...
  • 1篇兰州文理学院...
  • 1篇萍乡学院学报

年份

  • 2篇2022
  • 1篇2019
  • 5篇2018
  • 2篇2015
  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2008
共 15 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于LDA模型的网页采集算法设计研究
2018年
根据网页动态内容提出了一种具体采集方法,利用基于关联的LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法,设计了一个基于内容的网页动态内容采集算法。本算法能为网页中的动态内容提供自动注释,并且利用了动态内容和文本内容之间的语义关系。基于关联的LDA提供了概念级匹配,来建立文本和网页动态内容之间的对应关系,以达到更高检索精确度。实验结果表明,与基于SVM方法相比,本算法具有较高的精确度和召回率。
胡六四
关键词：LDA网页采集
基于神经网络的自适应快速视频识别框架
2022年
面向海量视频数据的实时识别需求,提出了基于循环神经网络的分布式自适应视频识别框架(AVRNN),该框架能自适应地选择相关帧以进行实时、快速视频识别。构建了增强记忆的长短期记忆网络,结合全局上下文信息,实现视频帧的实时选择。提出基于策略梯度的训练方法,根据生成的预测,确定接下来要观察的视频帧,并设计了奖励函数来计算预期的效用。提出了基于效用的自适应前瞻推理策略,以降低框架的计算成本。最后使用真实数据集对该框架进行评估,实验结果表明,与现有的方法相比,该框架能有效提高识别精度,降低计算成本。
胡六四
关键词：神经网络视频识别自适应策略
校园网P2P流量检测研究
2010年
随着P2P应用的飞速发展,监控P2P已经不可避免,当前的检测技术中,DPI检测的主要缺点是需要对网络上的每一个数据包进行模式匹配,时间复杂度相当大;流检的主要缺点是识别精度不高,而且要缓存网络上大量的数据包,需要较大的空间复杂度,本文提出一种经过双层过滤的P2P流量检测模型,旨在结合两者的优点,避免两者重复产生的时间和空间复杂度。
胡六四周健
关键词：校园网P2PDPI
高校校园网P2P流量检测和分类研究
2011年
随着P2P技术的发展及网络流量的急剧增加,如何对不同类型的流量进行控制成为各园区网络管理人员要加以解决的问题。文章提出一种基于主机行为的流量检测方法。该方法不对数据包载荷部分的内容进行检测,而是分析主机通信时的连接特征,并根据特征得到流量的分类。
胡六四
关键词：校园网
顾及信息熵构造判定树的网络数据库搜索算法
2018年
以顾及信息熵构造判定树为核心,在此基础上提出了顾及信息熵构造判定树(Information entropy construction decision tree,IECDT)的网络数据库搜索算法。借助于信息熵构造判定树构建了对应的抽象模型,之后在该数据基础上分析得到了网络数据库搜索算法。实验表明:与典型DS-means相比,文中所提的网络数据库搜索算法不仅能大幅度地减少网络数据间的通讯代价,还能提升平均10%左右的网络数据库搜索效率。
胡六四
关键词：网络数据库搜索算法数据模型
基于RNN的视频模型构建和动作识别策略研究被引量：2
2019年
递归神经网络(RNN)和长短时记忆(LSTM)在处理顺序多媒体数据方面取得显著成就。因此,提出了一种双向长短时记忆的递归神经网络(DLSTM),该方法结合了卷积神经网络(CNN)和递归神经网络的动作识别新方法。首先,利用CNN提取视频的深度特征,构建视频特征模型,以减少冗余和复杂性。然后,利用递归神经网络学习帧特征之间的序列信息。该方法具有学习长序列的能力,能够在一定的时间间隔内通过分析特征来处理较长的视频。实验结果与现有的方法比较,该方法在动作识别方面有明显完善。
胡六四
关键词：递归神经网络
校园网P2P流量检测与分类研究
随着互联网的发展和信息化的进程，校园网在学校中担任了重要的角色，比如电子政务、网络教学、信息发布等，但是其中也存在一些问题，那就是网络流量得不到有效的监管和控制，导致一些非正常应用，如P2P流量大增，影响了正常的网络环境...
胡六四
关键词：校园网P2P流量检测深度包检测
文献传递
基于增量时空学习的实时异常行为识别算法研究
2022年
为了实现诸如监控视频等时空数据流的异常检测定位,设计了实时异常行为识别算法(RAID)。该算法使用无监督深度学习方法,进行带有模糊聚合的主动学习,不断更新和学习随时间演变的异常行为。使用通用的真实数据集对RAID进行性能评估,实验结果表明,与现有方法相比RAID在准确性和鲁棒性方面均有较好的表现。
胡六四尹汪宏陈俊生王林夏红霞
关键词：异常行为识别时空数据
基于“双主体”的网页设计专业人才培养模式研究
2015年
软件产业的发展日新月异,为了适应行业发展,安徽电子信息职业技术学院同科大讯飞教育集团强强联手,开展校企"双主体"深度合作的高职教育培养模式。以软件技术专业网页设计与制作方向为例,总结校企合作教学成果,对进一步加强教学改革进行展望。
胡六四
关键词：双主体高职教育网页设计与制作教学改革
依赖模糊C均值聚类的网络数据库特定数据检索算法
2018年
对网络数据库特定数据进行检索可以有效的提升其数据访问和查询能力。本研究提出了一种依赖模糊C均值聚类的网络数据库特定数据检索算法。该算法以网络数据库特定数据作为检索单位,自底向上构建网络数据库特定数据的各向异性模型。在模型内,通过全局检索得到模型内粗粒化网络数据库特定数据。实验结果表明:与主流检索算法相比,本研究提出的复杂数据检索算法检索精度高、速度快。
胡六四
关键词：网络数据库模糊C均值聚类
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