王慧
- 作品数：23 被引量：39H指数：4
- 供职机构：江西理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学矿业工程更多>>
- 基于SOA的WSDL服务契约架构设计与实现被引量：4
- 2008年
- 本文对基于SOA的WSDL服务契约架构设计问题进行探讨,主要就传统系统设计服务契约问题进行了深入的分析。
- 李雯王慧
- 关键词：SOA
- 矿井巷道无线传感器网络移动节点定位方法的研究
- 井下巷道纵横交错，电磁波信号在其中传播存在很严重的干扰，致使矿井内目标精确定位困难。而矿井中无线传感器节点的精确定位是关键问题之一，尤其是巷道遭遇灾难时是紧急救援和事故处理的重要依据。目前矿井中传感器节点定位算法存在易受...
- 王慧
- 关键词：矿井巷道无线传感器网络最小二乘法
- 一种新的语义Web服务描述模型被引量：2
- 2010年
- 在已有的语义Web服务描述框架基础上,定义了一种新的语义Web服务描述模型WFIEQ,从功能、接口、执行和Qos4个层面描述服务资源的语义信息,并给出此描述模型和其他语义Web服务描述模型的比较,该工作对基于语义信息进行服务的发现、组合和调用具有一定的参考作用.
- 王慧胡健
- 关键词：语义WEB服务本体
- 基于SOA的服务契约架构设计被引量：1
- 2011年
- 基于契约先行的开发方式,设计并实现一种轻量级的组合服务契约,将服务契约设计从语法层提高到语义层,从而丰富了服务契约架构设计的内容,有助于利用SOA进行企业信息高效集成的顺利实施。
- 王慧谢海辉董丹丹
- 关键词：WEB服务描述语言
- 一种GeoDesign支持下的农地整理规划智能化设计方法
- 本发明提供了一种GeoDesign支持下的农地整理规划智能化设计方法。基于地理设计思想，综合运用GIS、数据挖掘与知识发现等技术，对农地整理工程进行地理抽象和相关知识规则提取与表示，完成农地整理规划中农田灌排子系统、水工...
- 王永志王慧李冬森廖丽霞
- 文献传递
- 基于树木枝梢生长分枝过程的仿生计算算法
- 2017年
- 借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出一种仿生智能优化算法——生长树算法。将树木具有生长发育的器官(主干和枝叶)抽象地定义为树木的枝梢个体,将其映射为生长树算法的编码,新一层次枝梢个体的编码是上一层次枝梢个体编码的继承和扩展,通过判断每个可能的新一层次枝梢个体的生长素浓度的大小,选择其中生长素浓度较大的个体生成下一层次的枝梢种群,形成整个树木,即生长树,当生长树达到一定的层次时,加入枝梢个体编码的变形机制,增强枝梢个体在生长树生长空间的搜索能力,使算法趋近于最优解。算法由3个阶段组成:快速发育阶段、成长阶段、衰老阶段。通过利用经典的优化函数进行寻优实验,与遗传算法和蚁群算法的寻优结果进行对比,实验结果表明,该算法迭代次数少、收敛速度快、求解精度高,相比遗传算法和蚁群算法有更好的寻优能力。
- 方旺盛徐自勉王慧
- 基于SOA的服务契约架构的研究与实现
- 随着计算机软硬件技术的发展,特别是Internet的出现,计算机在企业生产经营中起着越来越重要的作用。许多企业开始实施企业资源计划(EnterpriseResourcePlanning,ERP)、客户关系管理(Custo...
- 王慧
- 关键词：SOA技术架构模型企业资源计划
- 文献传递
- 一种GeoDesign支持下的农地整理规划智能化设计方法
- 本发明提供了一种GeoDesign支持下的农地整理规划智能化设计方法。基于地理设计思想，综合运用GIS、数据挖掘与知识发现等技术，对农地整理工程进行地理抽象和相关知识规则提取与表示，完成农地整理规划中农田灌排子系统、水工...
- 王永志王慧李冬森廖丽霞
- 基于信号强度的井下无线传感器网络蒙特卡罗移动节点定位算法被引量：3
- 2017年
- 针对改进的井下蒙特卡罗算法定位误差大的问题,提出一种基于信号强度的井下无线传感器网络蒙特卡罗移动节点定位算法。利用信号强度的变化来判断节点的运动方向,根据前一时刻的节点位置以及运动速度矢量来构建采样区域,采用一跳信标节点对样本进行过滤。仿真结果表明:该改进算法的定位精度得到了明显提高,适合于井下定位。
- 方旺盛王慧罗叶珍胡中栋
- 关键词：信号强度蒙特卡罗移动节点定位无线传感器网络
- 基于特征学习的链路预测模型TNTlink被引量：4
- 2020年
- 在合作作者网络中,链路预测可以预测当前网络中缺失的链接,以及新的或已解散的链接,根据网络中观测到的信息来推断两位作者在不久的将来是否会产生合作,对于挖掘和分析网络的演化、重塑网络模型具有重要意义。链路预测是计算机科学和物理学的重要研究方向,对此已有较深入的研究,其主要研究思路是基于马尔可夫链、机器学习和无监督的学习。然而,这些工作大多只使用单一的特征,即基于网络拓扑特征或者属性特征进行预测,很少将这些跨学科的特征组合考虑,结合多学科特征进行链路预测的研究非常少。文中设计开发了TNTlink模型,该模型结合网络拓扑特征、基本特征和附加特征,并结合物理学和计算机科学的领域知识,利用深度神经网络将这些特征集成到一个深度学习框架中,其在解决链路预测问题时取得了不错的效果。文中使用了5个数据集(ca-AstroPh,ca-CondMat,ca-GrQc,ca-HepPh和ca-HepTh),包含69032个节点和450617条边,从捕获的信息中利用二进制相似度和模糊余弦相似度计算和识别特征。如果节点在这些特征中表现出更多的相似性(如相似的节点、相同的关键字或彼此之间密切的关系),则两个节点间更有可能生成链接。除了考虑节点的特征外,还考虑了节点重要性对链路形成的影响,进而提出了一种新的链路预测指标MI,以区分强影响和弱影响,对节点的重要影响进行建模。将所提模型与主流分类器在5个数据集上进行比较,结果表明MI和TNTlink有效地提高了链路预测的AUC值。
- 王慧王慧乐孜纯左浩武玉坤
- 关键词：链路预测拓扑特征
