检索结果-内蒙古大学图书馆

理工类研究生人文素养教育探析——以广西师范大学计算机科学与信息工程学院为例

广西教育 2015年第19期 55-56页

作者：江庆彬覃章荣广西师范大学计算机科学与信息工程学院

在社会竞争日益激烈的新形势下,培养专业能力强、人文素养高的全面发展的研究生显得越来越重要;提高理工类研究生的人文素养,可从以下方面开展教育：增设人文素质系列课程,加强导师在研究生德育培养方面的引导能力和主导作用,加强研究... 详细信息

在社会竞争日益激烈的新形势下,培养专业能力强、人文素养高的全面发展的研究生显得越来越重要;提高理工类研究生的人文素养,可从以下方面开展教育：增设人文素质系列课程,加强导师在研究生德育培养方面的引导能力和主导作用,加强研究生自我教育、自我管理和自我服务,丰富研究生的校园文化生活。

关键词：理工科研究生人文素养教育

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

师范院校校企联合加强应用型专业实践教学的研究与实践——以广西师范大学计算机科学与信息工程学院为例

引用

中国科教创新导刊 2008年第35期 7-7,9页

作者：丘桂凯张超英陈祖权广西师范大学计算机科学与信息工程学院

师范院校培养应用型人才已成为社会经济发展的必然。加强校企合作,强化实践教学对于师范院校培养应用型人才有着特别重要的意义。在校企联合加强实践教学过程中,提高认识是前提,互利共赢是原则,人才培养方案的修订完善与实施是依归。

关键词：师范院校校企联合应用型人才

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

模糊知识结构的一些性质

引用

山东大学学报(理学版) 2025年第1期60卷 91-100页

作者：张纪平吴伟志周缪娟李进金泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 浙江海洋大学信息工程学院浙江舟山316022 闽南师范大学数学与统计学院福建漳州363000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室(泉州师范学院) 福建泉州362000

基于模糊粗糙近似算子,提出上、下近似模糊知识状态的概念,讨论上、下近似模糊知识状态集族的表示法,获得上、下近似模糊知识状态集族形成模糊知识结构的充要条件。下近似模糊知识状态集族是模糊闭包空间的充要条件,上近似模糊知识状态... 详细信息

基于模糊粗糙近似算子,提出上、下近似模糊知识状态的概念,讨论上、下近似模糊知识状态集族的表示法,获得上、下近似模糊知识状态集族形成模糊知识结构的充要条件。下近似模糊知识状态集族是模糊闭包空间的充要条件,上近似模糊知识状态集族是模糊知识空间的充要条件,证明同一对模糊粗糙近似算子诱导的模糊闭包空间与模糊知识空间是对偶的,探讨上、下近似模糊知识结构细关系。

关键词：模糊粗糙近似算子模糊知识结构模糊闭包空间模糊知识空间细关系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非线性矩阵方程X-A^(*)(R+B^(*)XB)^(-t)A=Q的正定解

引用

延边大学学报(自然科学版) 2025年第1期51卷 1-5页

作者：钟艳林孙德红李璞金闽南理工学院信息工程学院福建泉州362700 山西师范大学数学与计算机科学学院山西太原030031

利用闭凸集上单调算子不动点定理,给出了非线性矩阵方程X-A^(*)(R+B^(*)XB)^(-t)A=Q存在正定解的条件,并通过构造迭代矩阵序列的方法求得了非线性矩阵方程的正定解.利用数值算例进行验证表明,所给迭代矩阵序列方法是可行性的.

关键词：非线性矩阵方程正定解迭代方法不动点

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可扩展置信规则库的工业设备故障诊断方法

火箭军工程大学学报

引用

火箭军工程大学学报 2025年第2期 13-21页

作者：冯树成贺维马宁周国辉哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

针对工业设备故障诊断中常面临的样本量大、参数繁杂等问题，提出了一种新型可扩展置信规则库模型（Extended Belief Rule Base, EBRB），该模型具有良好的可解释性和合理性，便于技术人员根据模型输出进行可靠的决策。首先，运用极致... 详细信息

针对工业设备故障诊断中常面临的样本量大、参数繁杂等问题，提出了一种新型可扩展置信规则库模型（Extended Belief Rule Base, EBRB），该模型具有良好的可解释性和合理性，便于技术人员根据模型输出进行可靠的决策。首先，运用极致梯度提升方法对大量特征进行重要性评估，选取最具诊断价值的特征，有效降低问题维度；然后，在推理阶段，引入投影协方差矩阵自适应策略优化方法进行参数优化，从而提升模型性能；最后，在输出阶段，采用基于阈值的方式限制激活规则数量，并使用改进的证据推理引擎，以提高推理效率和准确性。结果表明：提出的EBRB在多个故障诊断任务中表现优异，在滚动体故障诊断中，准确率达98.15%，与K最邻近模型并列第一；在内圈故障诊断中，准确率为90.74%，优于所有其他对比模型；在外圈故障诊断中，准确率为88.89%，同样高于其他对比模型。实验结果验证了该模型在处理复杂工业设备故障诊断任务中的高准确性和鲁棒性，为工业设备故障诊断领域提供了一种新的有效解决方案。

关键词：可扩展置信规则库故障诊断特征选择参数优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于欧氏距离的种群规模动态控制方法

引用

电子与信息学报 2022年第6期44卷 2195-2206页

作者：季伟东倪婉璐哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

种群规模是决定算法性能最重要的参数,其大小会引发算法过早收敛或效率低下等问题。该文提出一种基于欧氏距离的种群规模动态控制方法(EDPS),通过引入欧氏距离建立核心圆域,利用核心圆域反馈的信息动态控制种群规模,提出基于核心圆域的... 详细信息

种群规模是决定算法性能最重要的参数,其大小会引发算法过早收敛或效率低下等问题。该文提出一种基于欧氏距离的种群规模动态控制方法(EDPS),通过引入欧氏距离建立核心圆域,利用核心圆域反馈的信息动态控制种群规模,提出基于核心圆域的增加/删除个体数目的方法。将该方法运用到粒子群算法、遗传算法和差分进化算法中,对收敛性进行分析,在测试函数上对其性能进行测试,实验结果表明了所提新策略的有效性。

关键词：欧氏距离核心圆域动态控制种群规模自然计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于阴影集的多粒度三支聚类集成

引用

电子学报 2021年第8期49卷 1524-1532页

作者：姜春茂赵书宝哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚... 详细信息

聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚类.然后引入多粒度粗糙集构建了四个近似集合,将每一个类簇划分为一个核心域和三个边界域.最后对边界域中的数据依次划分到核心域中,无法划分的对象则留在边界域,最终得到了三支聚类集成的结果.实验结果表明,本算法在准确率、调整兰德系数和归一化互信息方面,与多种现有的聚类集成算法相比得到了更好的聚类集成结果.

关键词：聚类集成三支聚类多粒度模糊c均值(FCM) 阴影集

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非参数变换和改进动态规划的立体匹配算法

引用

哈尔滨工业大学学报 2015年第3期47卷 60-65页

作者：门宇博马宁张国印李香门朝光孙鹏飞哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150001

针对传统稠密立体匹配方法在非纹理区、深度不连续处和遮挡处存在错误匹配率过高的问题,提出一种基于非参数变换和改进动态规划相结合的立体匹配算法.采用稀疏非参数变换相关方法计算初始局部匹配代价,并利用行列双向约束动态规划算法... 详细信息

针对传统稠密立体匹配方法在非纹理区、深度不连续处和遮挡处存在错误匹配率过高的问题,提出一种基于非参数变换和改进动态规划相结合的立体匹配算法.采用稀疏非参数变换相关方法计算初始局部匹配代价,并利用行列双向约束动态规划算法对匹配代价进行全局优化,在获取初始视差后分别对原始图像每一像素点进行可信性与纹理性检测,最后利用视差平面拟合结果代替非纹理与非可信区域像素点的原始视差,得到稠密视差图.实验表明,该算法具有较高的鲁棒性与匹配精度,尤其在处理图像的非纹理区、深度不连续处和遮挡处,可获得精确的匹配结果.

关键词：立体匹配 Census变换动态规划双向约束视觉导航

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于正态分布衰减惯性权重的粒子群优化算法

引用

深圳大学学报（理工版） 2020年第2期37卷 208-213页

作者：徐浩天季伟东孙小晴罗强哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法无法在提高收敛速度的同时避免早熟的缺陷,提出基于正态分布衰减惯性权重粒子群优化(normal distribution decay inertial weight particle swarm optimization,NDPSO)算法.以正态分布曲线作为惯性权重的衰减策略曲线,通过引入控制因子对粒子的位置进行改善,使得NDPSO算法能很好的在优化过程中平衡全局搜索和局部搜索能力.使用8个标准函数测试分别对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、线性权重衰减粒子群优化(linear decay inertial weight particle swarm optimization,LDWPSO)、指数权重衰减粒子群优化(exponential decay weight particle swarm optimization,EXPPSO)、收缩因子粒子群优化(constriction factor particle swarm optimization,CFPSO)、高斯分布衰减惯性权重粒子群优化(Gaussian decay inertial weight particle swarm optimization,GDIWPSO)、基于动态加速度系数的粒子群优化(particle swarm optimization based on dynamic acceleration coefficients,PSO-DAC)、性权重自适应粒子群优化(inertia weight adaptive particle swarm optimization,简称PSO-LH)算法以及NDPSO算法进行仿真,分析他们的收敛速度和收敛精度.结果表明,NDPSO算法不管在单峰函数问题还是多峰函数问题上,总体性能都优于其他算法.

关键词：人工智能群体智能算法粒子群算法惯性权重正态分布衰减策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向CNN和RNN改进的物联网入侵检测模型

引用

计算机工程与应用 2023年第14期59卷 242-250页

作者：李晓佳赵国生汪洋宁可哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对卷积神经网络的原始池化层存在信息丢失的问题和循环神经网络在处理长序列数据时存在梯度消失的问题,提出了基于卷积和循环神经网络改进的物联网入侵检测模型。通过格拉姆角场图像化方式对时间序列数据图像化,为数据作为入侵检测模... 详细信息

针对卷积神经网络的原始池化层存在信息丢失的问题和循环神经网络在处理长序列数据时存在梯度消失的问题,提出了基于卷积和循环神经网络改进的物联网入侵检测模型。通过格拉姆角场图像化方式对时间序列数据图像化,为数据作为入侵检测模型的输入做好准备,由SoftPool池化层代替原始的池化层;将多头自注意力机制中的多头结构应用于循环神经网络中,循环神经网络选择参数较少的双向门控循环单元。以TON-IoT物联网数据集作为基准数据集进行试验,试验部分主要包括图像化方式的选择、池化层组合的选择和多头双向门控循环单元层头数的选择,仿真试验结果显示选择格拉姆角和场、SoftPool+SoftPool的池化层组合和三头结构的模型在多分类上在准确率、精确率、检测率、F1得分和假阳性率上的性能最优,并且精确率、检测率、F1得分和假阳性率优于现有模型至少0.14、0.09、0.13和0.08。

关键词：物联网入侵检测格拉姆角场多头结构 SoftPool池化层

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：