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学者姓名：白清源
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Abstract ：
水资源的严重匮乏已经成为全球性问题,我国农业用水节能减排已然面临很大的挑战,针对农业用水当中的灌溉系统中存在无人看管、水资源高度浪费等严重问题,设计了一套无人值守的自动滴灌系统.该自动滴灌系统采用土壤湿度、土壤温度、光照强度三种传感器模块实时监测土壤模块的各项指标并实时融合传感器数据.采用STM32模块负责核心控制,加入ZigBee无线控制模块根据土壤相关情况远程控制滴灌系统的开启和关闭,研究结论对于农业节能减排、促进作物生长、节约人力成本方面提供了积极的指导意义.
Keyword ：
传感器 传感器 嵌入式 嵌入式 数据融合 数据融合 自动滴灌 自动滴灌
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| GB/T 7714 | 郑志建 , 谢怀民 , 黄蓉 et al. 基于多传感器数据融合自动滴灌系统的研究 [J]. | 黑龙江工业学院学报（综合版） , 2022 , 22 (10) : 40-45 . |
| MLA | 郑志建 et al. "基于多传感器数据融合自动滴灌系统的研究" . | 黑龙江工业学院学报（综合版） 22 . 10 (2022) : 40-45 . |
| APA | 郑志建 , 谢怀民 , 黄蓉 , 蔡卓翊 , 白清源 . 基于多传感器数据融合自动滴灌系统的研究 . | 黑龙江工业学院学报（综合版） , 2022 , 22 (10) , 40-45 . |
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Abstract ：
通过对Web日志数据的挖掘研究，应用两种聚类的算法，Hamming算法和K均值算法，将用户所访问的网页进行聚类。在这两种算法中，首先以Web站点URL为行，UserID为列建立URL-UserID关联矩阵。然后对行向量进行相似性分析,可以得到相似的Web群体类，从而完成对Web网页的聚类。
Keyword ：
Hamming算法 Hamming算法 K均值算法 K均值算法 Web日志 Web日志 数据挖掘 数据挖掘 网页聚类 网页聚类
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| GB/T 7714 | 薛鼎励 , 白清源 . Web网页聚类Hamming算法的研究与改进 [J]. | 福建电脑 , 2015 , (8) : 71-73 . |
| MLA | 薛鼎励 et al. "Web网页聚类Hamming算法的研究与改进" . | 福建电脑 8 (2015) : 71-73 . |
| APA | 薛鼎励 , 白清源 . Web网页聚类Hamming算法的研究与改进 . | 福建电脑 , 2015 , (8) , 71-73 . |
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Abstract ：
在复杂网络问题的研究中,众多聚类算法的横向比较与改进研究方面的工作在近几年吸引了大量注意并得到深入研究.其中,基于模块度的算法被广泛应用,而模块度也作为评价聚类的一项指标.在这类算法中,基于模块度的快速Newman算法(Fast-Newman algorithm,FN)显得较为突出,许多相关的深入研究由此展开,但多数工作是基于算子改进、应用领域等方向展开的,而对于算法结果的研究工作则更多偏向于评价、测量和总结.该研究从FN算法的结果入手,对算法的分类结果进行数据的后处理.在研究中发现了FN算法中常见的错误类型,并提出了3种不同的解决方案,使得最终结果更加符合实际,达到更好的聚类效果.在部分案例中准确率可提高至100％.
Keyword ：
FN算法 FN算法 后处理 后处理 复杂网络 复杂网络 社交网络 社交网络 社团挖掘 社团挖掘
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| GB/T 7714 | 倪涵 , 白清源 . 社交网络中FN算法结果的后处理研究 [J]. | 计算机科学 , 2015 , 42 (6) : 256-261 . |
| MLA | 倪涵 et al. "社交网络中FN算法结果的后处理研究" . | 计算机科学 42 . 6 (2015) : 256-261 . |
| APA | 倪涵 , 白清源 . 社交网络中FN算法结果的后处理研究 . | 计算机科学 , 2015 , 42 (6) , 256-261 . |
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Abstract ：
In order to overcome the defects of slow convergence speed and low precision appeared in the original artificial bee colony (ABC) algorithm, a novel and improved adaptive ABC algorithm is presented in this paper. By dynamically adapting the step length that controls the range of neighborhood during the process of search, the proposed algorithm produces three candidate solutions that have good performances in exploiting in small search space, exploring in large search space and remaining initial search space, respectively. For illustration, a single variable function is utilized to analyze the cause of low precision and slow convergence speed. In addition, a different probability selection strategy is introduced to maintain population diversity of the bee colony. The improved ABC algorithm is tested on five numerical optimization functions and compared with the original ABC algorithm and a novel ABC algorithm known as ABC-SAM. The results show that the improved ABC algorithm is superior to two other algorithms on convergence and optimization precision.
Keyword ：
Adaptive Adaptive Artificial bee colony algorithm Artificial bee colony algorithm Function optimization Function optimization Swarm intelligence Swarm intelligence
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| GB/T 7714 | He, Liying , Bai, Qingyuan . An Improved Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm [C] . 2014 : 465-473 . |
| MLA | He, Liying et al. "An Improved Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm" . (2014) : 465-473 . |
| APA | He, Liying , Bai, Qingyuan . An Improved Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm . (2014) : 465-473 . |
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Abstract ：
针对当前对使用了Ajax技术的网页信息采集的需求，介绍了一个Ajax网页信息采集框架的设计与实现，讨论了框架体系结构、工作流程以及核心问题的分析和解决过程，并对框架的使用方法和二次开发作了简要介绍。
Keyword ：
Ajax Ajax 主题搜索引擎 主题搜索引擎 网络爬虫 网络爬虫 网页信息采集 网页信息采集
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| GB/T 7714 | 张小集 , 白清源 . 可自定规则的Ajax网页信息采集框架的开发 [J]. | 电脑开发与应用 , 2014 , (10) : 29-31 . |
| MLA | 张小集 et al. "可自定规则的Ajax网页信息采集框架的开发" . | 电脑开发与应用 10 (2014) : 29-31 . |
| APA | 张小集 , 白清源 . 可自定规则的Ajax网页信息采集框架的开发 . | 电脑开发与应用 , 2014 , (10) , 29-31 . |
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Abstract ：
针对传统K-means算法在初始质心选取的敏感性以及迭代计算的冗余性这两方面的缺陷,提出一种高效的聚类算法(ECA).根据数据对象的空间分布情况,首先采用空间划分预聚类算法(SDPCA)对数据集实现预聚类划分,然后采用基于邻近簇调整的优化聚类算法(OCANC)对预聚类成果进行优化处理,最终获取聚类成果.实验证明,该改进算法能消除对初始输入的敏感性,以更高的运行效率获取较高质量的聚类结果.
Keyword ：
K-means K-means 二分K均值 二分K均值 邻近簇 邻近簇 预聚类 预聚类
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| GB/T 7714 | 张洁玲 , 白清源 . 一种高效的K-means聚类改进算法 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2014 , 42 (4) : 537-542 . |
| MLA | 张洁玲 et al. "一种高效的K-means聚类改进算法" . | 福州大学学报（自然科学版） 42 . 4 (2014) : 537-542 . |
| APA | 张洁玲 , 白清源 . 一种高效的K-means聚类改进算法 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2014 , 42 (4) , 537-542 . |
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Abstract ：
为解决传统一阶Markov模型算法的预测准确率较低问题,改进算法在动态的基于聚类克隆的Markov模型算法的基础上,通过限制克隆条件实现对状态的过滤,减少了需克隆的状态数,减小了计算量,从而提高了运算速度.实验表明,这种策略能有效地提高Markov模型在网页预测中的效率.
Keyword ：
Markov模型 Markov模型 网页预测 网页预测 聚类克隆技术 聚类克隆技术
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| GB/T 7714 | 郑舒琳 , 白清源 . 基于聚类克隆技术的Markov预测算法的改进 [J]. | 郑州轻工业学院学报（自然科学版） , 2011 , 26 (4) : 72-75 . |
| MLA | 郑舒琳 et al. "基于聚类克隆技术的Markov预测算法的改进" . | 郑州轻工业学院学报（自然科学版） 26 . 4 (2011) : 72-75 . |
| APA | 郑舒琳 , 白清源 . 基于聚类克隆技术的Markov预测算法的改进 . | 郑州轻工业学院学报（自然科学版） , 2011 , 26 (4) , 72-75 . |
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Abstract ：
针对在关联规则分类算法的构造分类器阶段中只考虑特征词是否存在,忽略了文本特征权重的问题,基于关联规则的文本分类方法（ARC-BC）的基础上提出一种可以提高关联文本分类准确率的ISARC（ItemSet Significance-based ARC）算法.该算法利用特征项权重定义了k-项集重要度,通过挖掘重要项集来产生关联规则,并考虑提升度对待分类文本的影响.实验结果表明,挖掘重要项集的ISARC算法可以提高关联文本分类的准确率.
Keyword ：
基于关联规则的分类算法 基于关联规则的分类算法 文本分类 文本分类 权重 权重 重要项集 重要项集
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| GB/T 7714 | 蔡金凤 , 白清源 . 挖掘重要项集的关联文本分类 [J]. | 南京大学学报：自然科学版 , 2011 , 47 (5) : 544-550 . |
| MLA | 蔡金凤 et al. "挖掘重要项集的关联文本分类" . | 南京大学学报：自然科学版 47 . 5 (2011) : 544-550 . |
| APA | 蔡金凤 , 白清源 . 挖掘重要项集的关联文本分类 . | 南京大学学报：自然科学版 , 2011 , 47 (5) , 544-550 . |
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Abstract ：
Most existing typical semi-supervised learning algorithms focused on the results of learning while facing the conflict on constraints. And most solutions use unsupervised distance-based methods to adjust the conflicting constraints on the information by recalculating the samples distance. This paper presents a constraint-based semi-supervised dimensionality reduction algorithm with conflict detection, called CDSSDR, which uses the information of priori constraints to adjust the contradictions in the constraints. It avoids the use of unsupervised methods to adjust the prior knowledge.
Keyword ：
adjustment of constraints adjustment of constraints clustering analysis clustering analysis conflict detection conflict detection semi-supervised learning semi-supervised learning SSDR SSDR
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| GB/T 7714 | Chen, Binhui , Bai, Qingyuan . Constraint-Based Semi-Supervised Dimensionality Reduction with Conflict Detection [C] . 2010 : 3036-3040 . |
| MLA | Chen, Binhui et al. "Constraint-Based Semi-Supervised Dimensionality Reduction with Conflict Detection" . (2010) : 3036-3040 . |
| APA | Chen, Binhui , Bai, Qingyuan . Constraint-Based Semi-Supervised Dimensionality Reduction with Conflict Detection . (2010) : 3036-3040 . |
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Abstract ：
This paper studies a special case of semi-supervised text categorization. We want to build a text classifier with only a set P of labeled positive documents from one class (called positive class) and a set U of a large number of unlabeled documents from both positive class and other diverse classes (called negative class). This kind of semi-supervised text classification is called positive and unlabeled learning (PU-Learning). Although there are some effective methods for PU-Learning, they do not perform very well when the labeled positive documents are very few. In this paper, we propose a refined method to do the PU-Learning with the known technique combining Rocchio and K-means algorithm. Considering the set P may be very small (<= 5%), not only we extract more reliable negative documents from U but also enlarge the size of P with extracting some most reliable positive documents from U. Our experimental results show that the refined method can perform better when the set P is very small.
Keyword ：
cluster cluster semi-supervised learning semi-supervised learning text categorization text categorization
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| GB/T 7714 | Lu, Fang , Bai, Qingyuan . Semi-supervised Text Categorization with Only a Few Positive and Unlabeled Documents [C] . 2010 : 3075-3079 . |
| MLA | Lu, Fang et al. "Semi-supervised Text Categorization with Only a Few Positive and Unlabeled Documents" . (2010) : 3075-3079 . |
| APA | Lu, Fang , Bai, Qingyuan . Semi-supervised Text Categorization with Only a Few Positive and Unlabeled Documents . (2010) : 3075-3079 . |
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