检索结果-内蒙古大学图书馆

西安石油大学学报（自然科学版） 2017年第4期32卷 123-126页

作者：郝伟刘忠宝山西工商学院计算机信息工程学院山西太原030006 中北大学软件学院山西太原030051

分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题。对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样... 详细信息

分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题。对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样本的分布特征,通过保持各类样本中心相对关系不变来实现样本相对关系不变。理论分析表明:RPCM的对偶形式与最小包含球等价。在核心向量机的基础上提出了RPCM-CVM算法,该算法可用来解决大规模分类问题,标准数据集上的比较实验验证了所提方法的有效性。

关键词：最大散度差保序分类类间离散度类内离散度

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基于Fisher准则的半监督特征提取方法

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计算机工程与设计 2017年第1期38卷 238-241页

作者：郝伟刘忠宝山西工商学院计算机信息工程学院山西太原030006 中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051

针对实际应用中得到的数据往往只有少量具有类别标签,大多数类属未知的情况,在Fisher准则的基础上,提出基于Fisher准则的半监督特征提取方法 SFEM。在构造邻接图的基础上,重新定义类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,利用Fisher准则找到的... 详细信息

针对实际应用中得到的数据往往只有少量具有类别标签,大多数类属未知的情况,在Fisher准则的基础上,提出基于Fisher准则的半监督特征提取方法 SFEM。在构造邻接图的基础上,重新定义类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,利用Fisher准则找到的最优投影方向满足类间离散度矩阵与类内离散度矩阵之比最大,保证样本能较好地分开。若干标准数据集上的仿真结果表明,SFEM在解决半监督特征提取问题上具有一定优势。

关键词：特征提取半监督算法费希尔准则类内离散度类间离散度

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基于关联规则挖掘的朴素贝叶斯分类算法

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数码世界 2019年第1期 34页

作者：常江俊周锋涛闫美娟山西工商学院计算机信息工程学院山西天地煤机装备有限公司

本文提出使用属性关联的方法对数据进行预处理,从而提升朴素贝叶斯分类准确度的方法,采用WEKA平台及二分类问题来验证改进的算法,实验结果表明,与直接应用朴素贝叶斯分类算法处理垃圾邮件的正确率相比,改进后的算法确实可以提高分类准... 详细信息

本文提出使用属性关联的方法对数据进行预处理,从而提升朴素贝叶斯分类准确度的方法,采用WEKA平台及二分类问题来验证改进的算法,实验结果表明,与直接应用朴素贝叶斯分类算法处理垃圾邮件的正确率相比,改进后的算法确实可以提高分类准确率。

关键词：朴素贝叶斯关联规则数据挖掘 WEKA 垃圾邮件

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万物互联5G时代的关键技术

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山西电子技术 2018年第3期 65-66,90页

作者：乔伟哲李雅山西大众电子信息产业集团有限公司第一研究所山西太原030024 山西工商学院计算机信息工程学院山西太原030006

第五代移动通信网络(5G)将迎来海量数据、海量设备、海量应用,万物高效互联的时代。本文分别从设备端、网络端、云端、无线通信技术端介绍了5G融合的通信和计算技术以及网络结构的转型过程中的关键技术,包括NFV(网络功能虚拟化)、SDN(... 详细信息

第五代移动通信网络(5G)将迎来海量数据、海量设备、海量应用,万物高效互联的时代。本文分别从设备端、网络端、云端、无线通信技术端介绍了5G融合的通信和计算技术以及网络结构的转型过程中的关键技术,包括NFV(网络功能虚拟化)、SDN(软件定义网络)以及在此基础上发展的网络切片技术。

关键词：通信技术 NFV 互联网网络切片

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支持向量机在学习过程性评价中的应用

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明日风尚 2018年第7期 342-342页

作者：李候梅山西工商学院计算机信息工程学院

传统的过程性评价可能存在着评价者的偏见、计算烦琐且主观性的问题。本文提出了基于支持向量机算法与过程性评价指标相结合的评价方案,利用MATLAB对收集的样本数据进行分类,通过对样本数据进行训练形成训练模型,并利用该模型对预测数... 详细信息

传统的过程性评价可能存在着评价者的偏见、计算烦琐且主观性的问题。本文提出了基于支持向量机算法与过程性评价指标相结合的评价方案,利用MATLAB对收集的样本数据进行分类,通过对样本数据进行训练形成训练模型,并利用该模型对预测数据进行分析、评价。实验结果表明,该方案具有一定实用价值。

关键词：支持向量机过程性评价学习评价评价指标

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基于Moodle平台的无纸化考试系统设计与应用——以河南大学民生学院为例

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教育现代化 2018年第42期 357-358页

作者：孟芸卢志强徐音河南大学民生学院基础学院河南大学计算机与信息工程学院郑州工商学院机械与电信工程学院

随着新媒体技术发展,信息融合技术越来越成熟,将公共计算机课程考试系统与Moodle平台融合,实现过程化教学手段提供了便利。通过对我院的无纸化考试系统设计及实施,总结和积累了教学实践经验,以期望提供有益的探索。经过一段时间的实践,... 详细信息

随着新媒体技术发展,信息融合技术越来越成熟,将公共计算机课程考试系统与Moodle平台融合,实现过程化教学手段提供了便利。通过对我院的无纸化考试系统设计及实施,总结和积累了教学实践经验,以期望提供有益的探索。经过一段时间的实践,取得了较好的效果和丰富的数据资源。

关键词： Moodle平台无纸化考试公共计算机课程

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带不确定噪声方差保性能鲁棒集中式融合Kalman预报器

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控制与决策 2016年第6期31卷 1133-1137页

作者：杨春山杨智博邓自立黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080 黑龙江工商学院计算机科学与技术系哈尔滨150025

对于带不确定噪声方差的多传感器系统,基于极大极小鲁棒估计原理,提出保证估计性能的集中式融合鲁棒稳态Kalman预报器.对于预置的估计精度偏差指标,利用Lagrange乘数法求得相应噪声方差的最大扰动域,使该域中所有可容许的噪声扰动,其实... 详细信息

对于带不确定噪声方差的多传感器系统,基于极大极小鲁棒估计原理,提出保证估计性能的集中式融合鲁棒稳态Kalman预报器.对于预置的估计精度偏差指标,利用Lagrange乘数法求得相应噪声方差的最大扰动域,使该域中所有可容许的噪声扰动,其实际精度对鲁棒精度的偏差被保证在预置范围内,并给出精度偏差的最大下界和最小上界.应用Lyapunov方程方法证明了保证估计性能能够被满足.仿真分析表明了所得结果的正确性和有效性.

关键词：多传感器数据融合鲁棒Kalman预报器保证性能不确定噪声方差极大极小鲁棒估计

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一种低能耗的传感器网络数据传输优化策略

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激光杂志 2016年第2期37卷 137-140页

作者：曾鹤琼胡骏刘芳武汉工商学院信息工程学院武汉430065 湖北生物科技职业学院计算机系武汉430070

数据感知采集和传输是无线传感器网络的最重要应用之一,为了减少节点之间的数据通信量,降低节点的通信能耗,提出一种低能耗的传感器网络数据传输优化策略。首先引入极限学习机对无线传感器网络的感知数据进行优化,建立感知数据模型,克... 详细信息

数据感知采集和传输是无线传感器网络的最重要应用之一,为了减少节点之间的数据通信量,降低节点的通信能耗,提出一种低能耗的传感器网络数据传输优化策略。首先引入极限学习机对无线传感器网络的感知数据进行优化,建立感知数据模型,克服传统线性回归模型的缺陷,通过模型的参数信息代替实际感知数据信息,然后与其它传感器网络数据传输优化策略进行对比实验。实验结果表明,本文传感器网络数据传输优化策略不仅降低了簇头节点和传感器节点的能量消耗,而且有效延长了网络的生存时间。

关键词：传感器网络数据传输优化策略簇头节点网络结构

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基于知识管理的高校科研项目管理信息系统设计

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黑龙江畜牧兽医（下半月） 2016年第10期 285-287页

作者：杨本芳李骥业四川工商学院经济与管理学院成都611745 成都工业学院计算机工程学院成都611730

笔者分析了知识管理与高校科研项目管理的关系,对知识管理在科研项目管理中的应用进行研究,利用知识管理的理念,结合知识管理信息系统、数据挖掘分析技术、云计算技术设计了基于知识管理的高校科研项目管理系统架构模型,建立了以知识管... 详细信息

笔者分析了知识管理与高校科研项目管理的关系,对知识管理在科研项目管理中的应用进行研究,利用知识管理的理念,结合知识管理信息系统、数据挖掘分析技术、云计算技术设计了基于知识管理的高校科研项目管理系统架构模型,建立了以知识管理为基础,个人知识管理和组织知识管理相结合,实现高校间科研资源整合、协同共享、以服务功能为主的新型高校科研项目管理系统。

关键词：知识管理高校科研项目管理资源整合协同共享

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基于单片机的指纹识别系统

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中国科技期刊数据库科研 2016年第7期 00177-00178页

作者：刘媛山西工商学院计算机信息工程学院山西太原 030006

本系统设计指纹识别电子密码锁是基于ZAZ-010指纹模块,采用串口实现指纹模块与单片机的数据通信,主要功能包括指纹的录入、数据存储、指纹验证,并通过液晶显示出指纹采集存储的过程和验证的结果。本系统是为解决现代大学生到课率低而设计。

关键词：指纹识别 AT89S51 串口通信

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