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一个基于Petri网的Web服务组合模型

计算机工程 2006年第6期32卷 17-18,27页

作者：高勇刘瑜谢昆青邬伦北京大学信息科学中心北京100871 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

作为企业应用集成的重要手段,Web服务组合需要建立可靠的表达和分析方法。因此,基于Petri网技术定义一个Web服务组合模型,将组合Web服务的要素映射到Petri网结构。利用Petri网提供的分析技术,辅助复杂业务流程的建模,并分析验证其正确... 详细信息

作为企业应用集成的重要手段,Web服务组合需要建立可靠的表达和分析方法。因此,基于Petri网技术定义一个Web服务组合模型,将组合Web服务的要素映射到Petri网结构。利用Petri网提供的分析技术,辅助复杂业务流程的建模,并分析验证其正确性和性能。

关键词： Web服务 Web服务组合 Petri网

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基于随机kNN图的批量边删除聚类算法

软件学报 2018年第12期29卷 3764-3785页

作者：雷小锋陈皎毛善君谢昆青中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 北京大学信息科学技术学院智能科学系北京100871

建立邻接图上的批量边删除聚类算法通用框架,提出基于高斯平滑模型的批量边删除判定准则,定义了适于聚类的邻接图的一般性质,提出并证明在kNN图基础上引入随机因子构造的随机kNN图,可以增强顶点之间的局部连通性,使聚类结果不再强烈依... 详细信息

建立邻接图上的批量边删除聚类算法通用框架,提出基于高斯平滑模型的批量边删除判定准则,定义了适于聚类的邻接图的一般性质,提出并证明在kNN图基础上引入随机因子构造的随机kNN图,可以增强顶点之间的局部连通性,使聚类结果不再强烈依赖于某条边或某些边的保留或删除.RkNNClus算法简洁高效,依赖参数少,无需指定类簇数目,模拟和真实数据上的实验均有证明.

关键词：邻接图批量边删除聚类随机kNN图边删除准则局部高斯平滑

一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法

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软件学报 2008年第7期19卷 1683-1692页

作者：雷小锋谢昆青林帆夏征义北京大学信息科学技术学院智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所北京100071

K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样... 详细信息

K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率.

关键词： K-MeanSCAN 基于密度 K-Means 聚类:连通性

树木年轮研究的扫描图像分析方法及其在环境演变中的应用

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第四纪研究 2000年第3期20卷 259-269页

作者：谢昆青李志尧北京大学信息科学中心中国国家图书馆北京100081

本文主要探讨用普通扫描仪作为获取树轮信息手段的有效途径，以及研究将图像分析和数字处理技术应用于树木年轮学的方法。通过对树轮图像的分布特征和噪声变化规律的统计分析，本文设计出一套图像分割、信息提取算法和相应的处理程序。... 详细信息

本文主要探讨用普通扫描仪作为获取树轮信息手段的有效途径，以及研究将图像分析和数字处理技术应用于树木年轮学的方法。通过对树轮图像的分布特征和噪声变化规律的统计分析，本文设计出一套图像分割、信息提取算法和相应的处理程序。从实际的应用效果以及与其它树轮研究方法所作的对比分析结果表明，这种扫描图像处理方法不仅可行，而且高效、准确，拓宽了树木年轮学方法在环境演变研究中的应用途径。

关键词：树木年轮环境演变扫描图像古环境古气候

屏蔽了输入参数敏感性的DBSCAN改进算法

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北京大学学报（自然科学版） 2004年第3期40卷 480-486页

作者：蔡颖琨谢昆青马修军北京大学信息科学中心视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871

提出了一种新的DBSCAN改进算法 ,通过记录簇连接信息 ,能够有效地屏蔽输入参数敏感性 ,提高聚类结果的质量 ,同时保持了DBSCAN算法的高执行效率。

关键词：聚类 DBSCAN 参数敏感数据挖掘

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GIS中资源与环境数据处理的一种新方法

环境科学进展 1995年第6期3卷 50-52页

作者：谢昆青北京师范大学资源与环境科学系

从实地获取的观测数据往往是离散的，为了制作等值线图，通常采用手工方法，它依靠肉眼判断，当离散数据量很大时，这种传统的方法就变得很困难，同时准确性和精度都无法保证。作者设计了一套算法，结合计算机的处理特点，可方便地自动... 详细信息

从实地获取的观测数据往往是离散的，为了制作等值线图，通常采用手工方法，它依靠肉眼判断，当离散数据量很大时，这种传统的方法就变得很困难，同时准确性和精度都无法保证。作者设计了一套算法，结合计算机的处理特点，可方便地自动生成等值线，可以满足各种专业的此类需求。作者用Ｃ和ＦＯＲＴＲＡＮ语言编出了相应的程序，在实际使用中非常高效，并且不受数据量的限制，在普通微机上就能处理。

关键词：等值线 GIS 资源环境数据处理

面向实时短时交通流预测的过程神经元网络建模

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交通运输工程学报 2009年第5期9卷 73-77页

作者：宋国杰胡程谢昆青彭锐北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 中咨泰克交通工程有限公司北京100083

为了充分利用交通流的时空过程特性,进行交通流的实时预测,将过程神经元网络和数据流在线学习技术引入到短时交通流预测中。充分考虑交通流的日周期、周周期等内在特性,结合过程神经元网络和小波变换,实现对历史数据的多尺度过程特征处... 详细信息

为了充分利用交通流的时空过程特性,进行交通流的实时预测,将过程神经元网络和数据流在线学习技术引入到短时交通流预测中。充分考虑交通流的日周期、周周期等内在特性,结合过程神经元网络和小波变换,实现对历史数据的多尺度过程特征处理。构建了路网整体预测过程神经元网络模型,并采用主成分分析方法,利用交通流空间相似性的影响对模型进行优化。基于Harr小波技术提出具有自适应和实时性预测特征的在线学习算法。试验结果表明:该模型的预测准确性优于普通神经网络,平均百分比相对误差降低6%～8%,预测时间至少降低67%,具有较高的性能,能满足短时交通流实时预测的需求。

关键词：交通预测短时交通流过程神经元网络小波变换

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基于GML的地理信息集成系统研究

计算机工程与应用 2006年第A1期42卷 48-49,53页

作者：赵文兵廖湖声谢昆青北京工业大学计算机学院软件学科部北京100022 北京大学视觉与听觉国家重点实验室北京100871

GML已经成为事实上网络环境下空间数据的交换标准。基于GML的空间教据集成是未来Web服务的关键技术之一。提出了以关系型空间数据源为对象,以XQuery为查询语言的地理信息集成系统解决方案。对集成系统内部中间件和包装器的设计与实现进... 详细信息

GML已经成为事实上网络环境下空间数据的交换标准。基于GML的空间教据集成是未来Web服务的关键技术之一。提出了以关系型空间数据源为对象,以XQuery为查询语言的地理信息集成系统解决方案。对集成系统内部中间件和包装器的设计与实现进行了研究。

关键词：数据集成中间件包装器 GML 空间数据

一种新型的Web应用解决方案——Bullant

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计算机科学 2002年第12期29卷 114-117页

作者：赵文兵杜孝平谢昆青北京大学信息科学中心视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京100871

In this paper, we introduce a new resolution--Bullant to develop Web application, which represents userinterfaces and business logic on the server while the clients just display the interfaces and accept users' inputs. TheWeb server can keep the data as persistent objects in no demand of external database ,support types of devices such asPC, PDA, mobile phone etc. in wired/wireless mode through the lowest bandwidth of 9.6K/s and is linear scalablewith Zero Friction Engine. It's a thoroughly new resolution compared with the others.

关键词： Bullant语言面向对象编程语言互联网 Web 用户界面 Internet