朱洪浩
- 作品数：39 被引量：49H指数：4
- 供职机构：蚌埠学院更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金安徽省高等学校省级质量工程项目安徽省优秀青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学石油与天然气工程更多>>
- 半结构化多Web文本数据挖掘的研究被引量：3
- 2015年
- 在Web文本挖掘过程中,挖掘对象数据量大,且多是半结构化或无结构化的数据。采用了XQuery语言与经典的Apriori算法相结合的方法进行研究,引入了XQuery语言中的函数,实现了对多个Web文档的挖掘,通过具体的实例进行验证,该算法能够提高Web文本挖掘的时间效率。
- 谢娜戚晓明朱洪浩郭有强
- 关键词：WEB文本挖掘APRIORI算法XQUERY语言
- 网络中的信息安全研究被引量：1
- 2008年
- 在信息时代,信息安全是非常重要的。信息安全主要分为传输加密和存储加密两方面。本文主要介绍了传输加密的三种方式:链路加密、节点加密和端到端加密。以及常用的信息加密算法:DES、AES、RSA、ECC。并对常用的信息加密算法进行比较。
- 刘影朱洪浩
- 关键词：信息安全链路加密端到端加密DESASEECC
- 基于CB+-tree索引的XML时态查询技术被引量：1
- 2016年
- 针对XML时态查询问题,使用CB+-tree索引,将时态信息作为索引关键字,采用实体地址和长度随机读取查询,在叶子节点处添加新的链表节点,对叶子节点中的关键字按照tend进行二次排序,减少了查询比较次数。实验结果表明,CB+-tree索引在实现实体轨迹、快照和时间段3类时态查询时,优于B+-tree索引,特别是对于大容量的XML文档,其时态查询效果更佳。
- 马程徐海燕姚保峰王磊朱洪浩
- 关键词：XML时态查询
- 一种用于风机桨叶监测的无人机监控系统
- 本发明涉及发电机监测领域，公开了一种用于风机桨叶监测的无人机监控系统，包括图像采集系统和图像处理应用系统，所述图像处理应用系统通过有线或无线与图像处理应用系统相连接，本发明可以实现砂眼，裂纹和剥皮等缺陷的自动识别与监测，...
- 黄迎辉朱洪浩年四成刘世军郭城曹建磊石岩
- 基于改进YOLOv8算法的西红柿自动采摘识别系统
- 2025年
- 采摘机器人可以提升效率降低成本。多数采摘机器人使用YOLOv5/v7算法,但这些算法在识别成熟度上有局限,易误采。为此,基于YOLOv8算法并对其进行改进,可以提高成熟度识别准确性,通过对由西红柿制成的数据集为样本进行实验分析,实验结果采用混淆矩阵、精确置信曲线、F1置信度曲线、召回置信度曲线,及其标签图像等指标来反映实验结果。改进后识别率最高达91.4%,优于原YOLOv8的86%。同时该系统具有较高的通用性,后期可以整合到采摘机器人中。
- 熊天赐何乐阳朱洪浩侯勇
- 关键词：计算机视觉神经网络目标检测
- 一种基于CNN的农作物病虫害识别方法及系统
- 本发明提供一种基于CNN的农作物病虫害识别方法及系统，涉及农作物病虫害识别技术领域，本发明构建基于卷积神经网络的深度学习模型，让深度学习模型识别农作物的叶片后输出农作物的形态大小数据和状态数据，以及叶绿素含量数据和水分含...
- 王显龙朱洪浩李现伟周杰涵何金阳杨明旭
- 一种基于PCANet的多示例学习视频异常识别方法
- 本发明提供一种基于PCANet的多示例学习视频异常识别方法，涉及视频分析技术领域，本发明通过构建基于PCANet深度学习网络的图像分类模型，使用PCANet深度学习网络提取视频片段的特征，PCANet深度学习网络通过卷积...
- 王显龙李现伟朱洪浩赵文志
- 一种管道清理装置
- 本实用新型涉及管道清理装置技术领域，尤其是一种管道清理装置，针对现有技术中的管道清理装置清理效率低和不能方便带出管道中毛发的问题，现提出如下方案，其包括：清理机构，其包括活动管、螺纹套接在活动管外周的安装板、两个分别安装...
- 黄迎辉 年四成朱洪浩 李现伟 郭城 刘金珠 杨文
- 淮河文化教育课程线上传播成效研究
- 2024年
- 以学习满意度为视角,经过实验过程和数据分析,证实年级、教学交互、学习兴趣、教学课程和教学环境五项因素与大学生学习满意度呈正向显著性关系,相关性越高,对学习满意度影响的程度越大,这些正向因素为淮河文化教育课程的线上传播效果提供了积极作用。
- 曹建磊黄迎辉吕部朱洪浩姜雪
- 关键词：网络课程
- 基于攻击引导扩散的中文对抗样本生成方法
- 2024年
- 中文对抗样本生成作为自然语言处理领域的重要研究内容,一直受到众多学者的广泛关注。先前的中文对抗样本生成方法主要有替换字词、改变词序等,生成的对抗样本攻击效果差且容易被检测模型识别。该文提出基于攻击引导扩散的中文对抗样本生成方法DiffuAdv。将扩散模型引入中文对抗样本生成中,通过模拟文本对抗样本攻击时的数据分布来增强其扩散机制,利用对抗样本与原始样本之间的变化梯度作为引导条件,在预训练阶段指导模型的逆扩散过程,进而生成更自然且攻击成功率更高的对抗样本。在多个数据集上对自然语言处理领域的不同任务与多种方法进行了对比实验验证。结果表明,本文方法所生成的对抗样本具有高攻击成功率。此外,消融实验也验证了攻击梯度引导在提高对抗样本生成质量的有效性。经过困惑度(PPL)度量实验,本文方法所生成的对抗样本平均PPL仅为0.518,验证了其具有强鲁棒性。DiffuAdv的提出丰富了文本对抗样本生成的研究视角,也拓宽了文本情感分类、因果关系抽取及情感原因对抽取等任务的研究思路。
- 吴厚月李现伟张顺香朱洪浩朱洪浩
