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在之前的研究中使用人工神经网络进行水质指标预测已经取得一定效果,在此基础上将交叉验证应用于人工神经网络的训练,获得更加准确的预测结果。以澧水某监测站的水质实测数据作为样本,选取总磷、总氮、溶解氧等6个指标,建立水质预测模型。在运用Levenberg-Marquardt优化算法对学习样本进行优化的基础上,采用加权的k-fold交叉验证方法来构建神经网络集合,构建集合时采取三种不同的混合方式:平均值、中间值和加权累积。针对不同的指标,进行了一系列的实验,总的来说,新的预测方法与简单0倍验证相比有更好的预测结果,在所有指标中氨氮和溶解氧含量预测准确率比其他指标高。 相似文献
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基于手机的移动增强现实技术摆脱了体积庞大的PC机、头盔显示器等设备的限制,使增强现实的应用范围更加广泛。使用二维码对建筑物内部进行标记,并在Android平台上设计实现一个标记识别后将信息实时叠加在当前摄像头捕获界面的向导系统。通过教学楼的实时向导的测试结果表明,该系统不仅具有较强的可用性和实用性,还具有广泛的应用前景。 相似文献
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移动网络优化问题是一个NP难问题,所以它并不能保证在合理的运行次数里就找到最优的方案。常用的人工智能求解优化问题有遗传算法、蚁群算法和禁忌算法。相对于这几种算法在离散对象的组合优化问题中优势比较明显,而禁忌算法更容易跳出局部极值从而能在更大的范围内寻找到一个较优解。我们开发的基于禁忌算法的长沙移动网络优化软件,通过科学分析采集的数据,从而解决话务阻塞和掉话问题,优化了网络,提高了长沙移动的网络质量。 相似文献
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以内存数据库数据存储结构研究重点,以提高数据查询效率为目的,提出在内存数据库现有的N-Array存储结构中利用离散存储结构思想对其改进的方案,并给出具体的设计及实现方式。随后以属性选择查询为主要评估点,对N-Array存储结构和改进的存储结构的查询效率进行全方位分析和对比,最后得出结论:改进的存储结构在属性的选择查询上能更好的利用到系统的缓存优势,在内存数据库的查询效率上它是有意义的。 相似文献
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运动量是否合适与人们的健康密切相关.虽然有不少文献对日常运动量、运动耗氧量与运动加速度的关系做过深入的研究,然而由于缺少大众化的、方便及有效的硬件支持,这些理论很难应用到人们日常生活.而随着重力传感器及其他各类传感器在智能手机上的出现,特别在Android及其他平台的智能手机的逐渐普及,使得手机成为这些理论的最佳实践环境.将当前运动量检测研究的最新理论应用于Android手机端的运动量检测软件.通过实验结果表明,该软件对人体的运动量检测准确度高,信息采集灵活. 相似文献
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项目背景:2005年微软亚洲研究院和教育部高教司共同发起了“教育部微软精品课程”计划,成为教育部和企业在精品课程建设领域的第一个合作项目。该项目以推进优质教学资源的共享为目标,支持计算机类相关课程的课件资源、课程网站的建设,鼓励同类课程任课教师的沟通与交流。从“教育部微软精品课程”立项开始至今,该计划已支持近30余所高校的63门课程。其中操作系统、嵌入式系统、C语言程序设计、编译原理以及计算机系统结构5门课程成为国家精品课程。出版教材近20余本,同济大学张晨曦老师的《Windows CE嵌入式系统》是国内第一本基于Windows CE的嵌入式系统教材。在《计算机教育》、《高校计算机教学与研究》等期刊上发表十余篇教学论文。微软亚洲研究院将持续通过该项目支持精品教学资源共享、教学理念的创新。 相似文献