基于ASP．NET AJAX网络辅助学习平台

在高校校园网迅速发展情况下,传统教学模式无法满足学生的学习需求和个性化需要,网络辅助学习平台成为阜富教学手段、弥补教学缺失的必要补充。网络辅助学习平台基于网络的RIA方式,采用ASP．NET AJAX应用框架和模块化设计思想实现了管理、教师、学生三方面的功能应用。网络辅助学习平台的应用提高了教学质量,增强了教学效果,满足学生了个性化需求,运用先进的现代教育技术,培养了学生的自学能力。     

独立学院C语言等级考试教学探讨

C语言是独立学院理工科非计算机专业学生在获取学士学位证书时必须参加等级考试的二级考试语种之一,历年考试通过率反映出．C语言的学习有一定难度,二级考试通过率普遍不高。如何使C语言教学能够更有效地让学生掌握要点,提高编程能力,顺利通过等级考试,这是一个很值得深思的问题。从独立学院学生的学习特点、C语言学习中存在的困难、C语言教学方法思考几个方面．依次对独立学院C语言等级考试教学进行了探讨,期望不断寻求更好的教学方法。     

基于.NET的用户权限管理设计与实现

讨论基于角色访问控制方式的权限管理思想以及运用该思想进行权限管理系统的设计与实现。     

基于机器学习的入侵检测研究

针对现有的检测技术和入侵检测系统还存在一些问题和不足,提出将机器学习方法应用在入侵检测系统中,建立了一个基于学习的入侵检测系统模型,给出了一个基于机器学习的入侵检测系统的设计.该系统不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击.     

通用CAI课件的智能化评估模型

对于CAI课件质量评估问题,提出基于正则化BP神经网络.(RBPNN)智能化评估模型.分析评估活动相关环节,进而给出解决方案,包括对评估数据的区间化处理,减少指标集参数冗余.然后通过学习训练确定RBPNN的网络权值及其它参数,对RBPNN输出评语集给出模糊处理.由此给出解决问题的算法,最终通过一个实例来说明算法的使用,实验结果表明,该评估模型比较实用,完全满足CAI课件质量评估的技术要求.     

强化学习算法研究

针对智能Agent运动中普遍存在的避障问题,结合强化学习具有的试错和环境交互获得在莱状态下选择动作的策略以及无导师在线学习等特性.在介绍强化学习的原理、分类以及主要算法(TD(λ)、Q_learning、Dyna,Prioritized Sweeping、Sarsa)的基础上,对TS(λ)、Q_learning的算法进行分析,并将其应用到实验中.实验结果表明,强化学习中的TS(λ)、Q_learning等算法在不同情况下都能高效地解决避障等问题.     

Scaling Conditional Random Fields by One-Against-the-Other Decomposition

As a powerful sequence labeling model, conditional random fields （CRFs） have had successful applications in many natural language processing （NLP） tasks. However, the high complexity of CRFs training only allows a very small tag （or label） set, because the training becomes intractable as the tag set enlarges. This paper proposes an improved decomposed training and joint decoding algorithm for CRF learning. Instead of training a single CRF model for all tags, it trains a binary sub-CRF independently for each tag. An optimal tag sequence is then produced by a joint decoding algorithm based on the probabilistic output of all sub-CRFs involved. To test its effectiveness, we apply this approach to tackling Chinese word segmentation （CWS） as a sequence labeling problem. Our evaluation shows that it can reduce the computational cost of this language processing task by 40-50% without any significant performance loss on various large-scale data sets.     

倒立摆的迭代学习控制方法研究

针对倒立摆系统典型的非线性、多变量和自然不稳定的特点,在建立系统数学模型基础上,利用迭代学习控制方法,根据动态指标的要求设计了控制器,并完成了系统仿真,结果表明:与传统反馈控制相比较,所设计的迭代学习控制器使系统的动态性能得到了很大的改善。     

针对环状流形数据的非线性降维

近年来出现了多种新型的非线性降维方法,且在一些应用中体现出良好的效果.然而,当面对球体、柱体等环状流形产生的非线性流形数据时,这些方法往往会失效.针对这一问题,提出了针对环状流形数据的环结构检测算法与非线性降维方法.理论上,基于目前极受关注的Isomap降维方法的运行原理,给出了一个判断环状流形的充要条件;算法上利用所得的判断定理,制订了基于数据的环状流形检测算法:最后基于所找到的环结构,利用极坐标展开的思想设计了针对环状流形数据的非线性降维策略.针对一系列典型环状流形数据集的仿真实验结果表明,与其他流形学习降维方法相比,该方法对环状流形数据进行降维具有显著优势.     

基于图的半监督关系抽取

提出利用基于图的半监督学习算法,即标注传递算法,指导计算机从非结构化的文本中自动识别出实体之间的关系.该方法首先利用图策略来建立关系抽取的模型.在这个图模型中,各个有标签和未标签的样本被表示成图上的各个节点,而样本间的距离则作为图上各边的权重.然后,关系抽取的任务就转化成在这个图上估计出一个满足全局一致性假设的标注函数通过对ACE(automatic content extraction)语料库的评测,结果显示,当只有少量的标签样本时,采用该标注传递的方法可以获得比基于SVM(support vector machine)的有监督关系抽取更好的性能,同时也明显优于基于Bootstrapping的半监督关系抽取的方法.