检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2020年第21期56卷 204-209页

作者：方希禄付伟胡正言竺凡超周建含哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

高分辨率遥感图像(HRRS)的分类是一项具有挑战性的任务。针对遥感数据集图像本身的语义特性,提出一种对数据集图像进行随机子图像提取并带有金字塔池化模型的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。对输入图像的尺寸进行基... 详细信息

高分辨率遥感图像(HRRS)的分类是一项具有挑战性的任务。针对遥感数据集图像本身的语义特性,提出一种对数据集图像进行随机子图像提取并带有金字塔池化模型的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。对输入图像的尺寸进行基于柯西分布的随机尺寸剪切,将这些尺寸不同但是标签相同的子图像送进带有SPP(空间金字塔池化)的卷积神经网络,将子图像的预测类别众数作为最终分类输出。实验结果表明该方法对多类遥感图像的分类精度有一定提升。

关键词：遥感图像柯西分布子图像卷积神经网络空间金字塔池化

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跌跤体验驱动的工程类课程创新设计

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黑龙江高教研究 2022年第3期40卷 147-154页

作者：李莉刘俊强刘志光东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨师范大学教育科学学院黑龙江哈尔滨150025 黑龙江教师发展学院黑龙江哈尔滨150080

针对高校工程类专业课程的特点和创新要求,在跌跤体验驱动的教学理念下,以提升核心素养为目标,从痛点出发,对工程类课程的教学方法、教学活动、学习评价机制及教学支架的搭建完成了创新设计。以首批国家一流本科课程"软件工程导论&... 详细信息

针对高校工程类专业课程的特点和创新要求,在跌跤体验驱动的教学理念下,以提升核心素养为目标,从痛点出发,对工程类课程的教学方法、教学活动、学习评价机制及教学支架的搭建完成了创新设计。以首批国家一流本科课程"软件工程导论"为例,对工程类专业课的线上线下混合课程模式进行重构。基于"一个课程定位"、直击"三个教学痛点"、实现"六个关键创新"。同时在课程思政方面关注三个视角,实现三个融合,做到疏密得当、明暗适度。经过教学实践验证,文章所提出的跌跤体验驱动理念下的课程设计中,"评价驱动问题发现"的进阶式教学方法、"低起点—高落点"的教学活动设计、"三维六元"学习评价机制、差异化教学支架搭建等关键创新对提高工程类专业课程教学效果明显,具有推广意义。

关键词：课程设计跌跤体验驱动工程类课程深度学习国家一流本科课程

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一种最优粒子逐维变异的粒子群优化算法

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小型微型计算机系统 2020年第2期41卷 259-263页

作者：罗强季伟东徐浩天孙小晴哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位... 详细信息

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度.

关键词：逐维变异重心反向学习粒子群算法

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一种基于证据推理规则的集成学习方法

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小型微型计算机系统 2021年第8期42卷 1604-1609页

作者：朱海龙徐聪曲媛媛贺维杨文佳哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150500 黑龙江农业工程职业学院哈尔滨150500 中国人民解放军火箭军工程大学西安710025

集成学习作为提高分类器泛化能力的一类方法,经常被用于深度学习领域提升模型效果.然而,目前的集成学习方法在结合策略方面多采用表决融合,难以从分类器内挖掘有效信息,难以有效体现各分类器之间的联系.针对上述问题,本文提出一种基于... 详细信息

集成学习作为提高分类器泛化能力的一类方法,经常被用于深度学习领域提升模型效果.然而,目前的集成学习方法在结合策略方面多采用表决融合,难以从分类器内挖掘有效信息,难以有效体现各分类器之间的联系.针对上述问题,本文提出一种基于证据推理(Evidence reasoning,ER)规则的集成学习方法.首先,从人类对事物认知过程的角度对集成学习过程进行描述,进而以ER规则作为结合策略构建集成学习模型,并给出模型权重与可靠度的计算方法,最后将该模型与采用其它结合策略的集成学习模型进行比较,验证了模型的有效性.该方法在实际运用中具有良好的泛化性能,在多种分类任务中均可以取得良好的效果.

关键词：证据推理规则集成学习深度学习智能决策

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三支决策视角下的属性约简加速方法

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计算机工程与科学 2020年第12期42卷 2280-2286页

作者：姜春茂刘安鹏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

属性约简是粗糙集领域的核心研究内容,在此基础上发展出了集成属性约简。所谓集成约简是将样本依据决策类别划分为多个决策系统分别计算。集成属性约简虽然能够平衡各个决策类的需求,但增加了约简的时间消耗。为了解决这一问题,提出了... 详细信息

属性约简是粗糙集领域的核心研究内容,在此基础上发展出了集成属性约简。所谓集成约简是将样本依据决策类别划分为多个决策系统分别计算。集成属性约简虽然能够平衡各个决策类的需求,但增加了约简的时间消耗。为了解决这一问题,提出了一种基于序贯三支决策的属性约简加速方法。具体步骤如下:(1)计算决策系统中的属性重要度;(2)将属性重要度的结果进行三分,重要度最大的属性划入到正域中,重要度为零的属性划入到负域中,其余属性划入到边界域中;(3)循环计算边界域中属性的重要度,并将结果继续三分类直至约简结果满足约束条件。选取了8组UCI数据集,在传统属性约简和集成约简环境下分别进行实验。结果表明,在保证分类性能的前提下,新方法能够分别在2种环境下有效降低求解约简的时间消耗。

关键词：属性约简邻域粗糙集序贯决策属性重要度三支决策

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基于SENET-DEEP的CTR预测方法

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长江信息通信 2021年第3期34卷 55-58页

作者：严武尉马宁付伟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150500

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在点击率预测(CTR)领域应用广泛。这些模型通对特征之间的交互和改变深度网络结构来优化CTR预测模型。然而现有的方法忽略了特征本身的重要性的对深度网络的影响,限制了模型的学习能力。为了更... 详细信息

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在点击率预测(CTR)领域应用广泛。这些模型通对特征之间的交互和改变深度网络结构来优化CTR预测模型。然而现有的方法忽略了特征本身的重要性的对深度网络的影响,限制了模型的学习能力。为了更好地预测用户可能点击的对象,文章提出了基于SENET机深度网络(Squeeze-and-Excitation Deep Network,SENET-Deep)模型。该模型利用Squeeze-and-Excitation Networks(SENET)动态学习特征,同时引入深度神经网络提高了模型学习隐式交互的能力,既注重了在浅层网络中学习特征重要性的能力,也引入深层网络提高了模型的泛化能力。两个真实数据集的实验表明,文中提出的模型在点击率预测性能上有着明显的提升。

关键词：点击率预测(CTR) 深度学习动态权重神经网络

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以教学分析促进新工科物联网专业《模拟电子技术》教材更新

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首都师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期42卷 70-73页

作者：李峻灵李世明倪蕴涛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

模拟电子技术课程是物联网专业开设的必修专业基础课程,也是物联网专业培养体系中的重要环节.如何选取知识体系科学、结构合理、内容完整的教材,直接关系到课程整体教学效果和学习效果的优劣,同时影响和决定了后续硬件专业知识的学习效... 详细信息

模拟电子技术课程是物联网专业开设的必修专业基础课程,也是物联网专业培养体系中的重要环节.如何选取知识体系科学、结构合理、内容完整的教材,直接关系到课程整体教学效果和学习效果的优劣,同时影响和决定了后续硬件专业知识的学习效果,以及在此基础之上的专业人才培养系统性,仅就此进行深入分析.

关键词：新工科电路基础知识培养方案

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K均值聚类在云计算的应用

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长江信息通信 2021年第2期34卷 83-86页

作者：杨金李志聪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

相对于传统的应用部署方式,云计算是基于互联网的一种并行处理技术,提供了一个高度可扩展和按需处理的服务。任务调度一直是云计算环境中的研究热点,在云计算环境中具有重要作用。能否合理分配任务到虚拟机资源上是重要问题之一。本文... 详细信息

相对于传统的应用部署方式,云计算是基于互联网的一种并行处理技术,提供了一个高度可扩展和按需处理的服务。任务调度一直是云计算环境中的研究热点,在云计算环境中具有重要作用。能否合理分配任务到虚拟机资源上是重要问题之一。本文通过对任务请求的资源进行分析,对不同类型的任务进行聚类,将不同类型任务通过改进贪心调度算法合理分配到虚拟机资源上。通过Cloudsim平台模拟实验表明,该算法相对于Min-Min算法在节省能耗方面有较好的效果。

关键词：云计算任务调度聚类贪心调度能耗

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基于CE3:k-means的协同过滤推荐模型研究

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长江信息通信 2021年第1期34卷 34-36页

作者：满超李志聪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150500

随着网络数据量的迅速增长,传统数据处理方式的推荐算法已经不能满足互联网发展的需求,为了追求推荐精确性与人性化,协同过滤算法以其更高的推荐满意率逐渐取代其他推荐算法。然而,协同过滤算法推荐的准确程度取决于用户或者物品相似度... 详细信息

随着网络数据量的迅速增长,传统数据处理方式的推荐算法已经不能满足互联网发展的需求,为了追求推荐精确性与人性化,协同过滤算法以其更高的推荐满意率逐渐取代其他推荐算法。然而,协同过滤算法推荐的准确程度取决于用户或者物品相似度的计算,成员偏好的多元性使得用户相似度并不能很好的体现用户之间的关联程度。针对这一问题,将CE3:k-menas引入协同过滤推荐,借鉴其基本思想,以成员偏好为特征,根据成员与簇类中心的距离进行偏好划分,由于边界成员与簇类中心成员在一定程度上有着相似的偏好同时也存在较大的差异。因此,针对成员距离类簇中心的远近采取不同的偏好融合策略。实验结果表明,所提出的算法相比LM-CF,UCCF和UBCF算法在准确率、召回率和平均绝对误差上效果提升明显。

关键词： CE3:k-menas 成员相似度协同过滤推荐算法融合策略

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云环境下任务调度算法对比研究

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长江信息通信 2021年第2期34卷 89-92页

作者：王政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

云计算是完全基于互联网的新兴技术。云计算环境中的任务调度问题一直都是该领域的研究热点。合理高效的任务调度算法在云环境中能有效的缩短任务完成时间,提高系统负载均衡,更好的满足用户与云提供商的需求。本文研究了云平台的任务调... 详细信息

云计算是完全基于互联网的新兴技术。云计算环境中的任务调度问题一直都是该领域的研究热点。合理高效的任务调度算法在云环境中能有效的缩短任务完成时间,提高系统负载均衡,更好的满足用户与云提供商的需求。本文研究了云平台的任务调度机制,探究了任务调度过程中的关键性指标。通过云仿真平台CloudSim实现并分析了顺序调度算法、Min-Min算法和Max-Min算法,对比其在随机生成用户任务负载与虚拟机计算资源的情况下的任务完成时间,实验证明Min-Min算法与Max-Min算法均优于顺序调度算法。以此为未来研究提供实验支撑和方向。

关键词：云计算任务调度任务完成时间 Max-Min Min-Min

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