邝神芬

作品数：8被引量：18H指数：3
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供职机构：中山大学更多>>
发文主题：平均等待时间优先权自适应吞吐P-更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
发文期刊：《韶关学院学报》《应用概率统计》《电子设计工程》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
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基于深度矩阵分解网络的矩阵填充方法被引量：4
《计算机科学》2019年第10期55-62,共8页邝神芬 黄业文 宋杰 李洽 
韶关学院校级项目(SY2016KJ17,SY2016KJ04);广东省教育厅青年创新人才项目(2018KQNCX233),广东省教育厅基础研究和应用基础研究重点项目(2018KZDXM065);广东省自然科学基金(2017A030307022,2018A0303100015);华南理工大学广州学院优秀骨干教师科研项目(56-CQ18YG18)资助
矩阵分解是矩阵填充中的流行方法,但现有的方法大多是基于浅层的线性模型,当数据矩阵变大且观测数据很少时,容易导致过拟合,性能也随之显著下降。针对这些问题,提出了一种基于深度矩阵分解网络(DMFN)的矩阵填充方法,该方法不仅能弥补传...
关键词：矩阵填充 矩阵分解 深度学习 双线性池化 多层感知器 
非强占有限优先权M/M/n/m排队系统被引量：5
《应用概率统计》2018年第4期364-380,共17页黄业文 邝神芬 
广东省自然科学基金项目(批准号:2007A030307022);华南理工大学广州学院优秀青年骨干教师科研基金项目(批准号:JY170305);韶关学院校级科研项目(批准号:SY2016KJ17)资助
针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/M/n/m排队系统模型的方法.该系统模型引入控制完全优先权的参数r,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先...
关键词：非强占 有限优先权 排队系统 平均等待时间 平均队长 
动态p-坚持CSMA/CD协议的统计改进被引量：1
《信息技术》2016年第9期22-25,29,共5页黄业文 杨荣领 邝神芬 
国家自然科学基金(61305036);华南理工大学广州学院青年教师科研基金(XQ114004)
p-坚持CSMA/CD协议在计算机终端数据发送上有着广泛的应用。针对计算机终端中p-坚持CSMA/CD协议的信道利用率的问题进行研究,为了能更好的利用信道发送数据,提高信道利用率,采用了统计方法中的贝叶斯决策统计理论,通过全概率公式拆分,...
关键词：统计理论 p-坚持 CSMA/CD 吞吐率 自适应 
非强占有限优先权M/G/1排队系统被引量：6
《计算机应用》2016年第7期1779-1783,1788,共6页黄业文 邝神芬 杨荣领 杨春侠 
国家自然科学基金资助项目(61305036);华南理工大学广州学院青年教师科研基金资助项目(XQ114004)~~
针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/G/1排队系统模型的方法。该系统模型引入控制完全优先权的参数n,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先...
关键词：非强占 有限优先权 排队系统 平均等待时间 平均队长 
基于贝叶斯决策的自适应p-持续CSMA协议被引量：1
《电子设计工程》2016年第1期73-76,79,共5页黄业文 杨荣领 邝神芬 
国家自然科学基金(61305036);华南理工大学广州学院青年教师科研基金(XQ114004)
针对计算机终端中p-持续CSMA协议的信道利用率的问题进行研究,为了能更好的利用信道发送数据,提高信道利用率,采用了基于贝叶斯决策统计理论,通过全概率公式拆分,对p-持续CSMA协议中的参数p进行动态自适应拟合的一种CSMA协议改进方法。...
关键词：贝叶斯决策 p-持续CSMA 吞吐率 自适应 
多通道Gabor特征的融合聚类图像纹理分割
《韶关学院学报》2015年第2期6-10,共5页邝神芬 
国家自然科学基金(F030402)
针对图像纹理分割,提出了采用图像Gabor多通道特征进行融合聚类方法.首先采用Gabor小波对图像进行卷积滤波,得到每个像素点的多尺度多方向的Gabor特征,然后对其进行标准化以及Gauss平滑,减少噪声影响.对每个优化后的Gabor特征作为训练值...
关键词：GABOR小波 多通道GABOR滤波 聚类融合 纹理分类 
直推式支持向量机在垃圾邮件识别中的应用
《韶关学院学报》2012年第2期13-16,共4页邝神芬 
利用改进的支持向量机进行垃圾邮件识别,先对样本进行SVD降维,再结合有标记与无标记样本进行直推式支持向量机训练,实验证明获得的分类器具有较好识别效果.
关键词：TSVM 垃圾邮件 SVD 
集群SVM大规模数据分类算法被引量：1
《韶关学院学报》2011年第8期9-13,共5页邝神芬 李银 
韶关学院2009年度科研基金项目(20091501)
为了提高SVM在大规模数据集上的训练效率和检测精度,对训练数据预处理后进行无监督聚类,通过一定规则选取对训练SVM有用的样本向量,并结合改进的AdaBoost算法来增强SVM在大规模数据的分类和泛化能力,最后通过Kdd Cup 99数据进行实验验...
关键词：无监督聚类 SVM 集群算法 
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