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1.
针对人工智能精品课程建设中学生能力培养问题,从科技文献阅读能力、科技文章写作能力和知行合一的综合实践能力3方面进行探讨,提出以学生为主体,以培养学生读、写、综合实践能力为导向的精品课程建设思路和施行方法。 相似文献
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社会网络中的节点对采样可用于大规模社会网络的好友预测和用户兴趣识别.当整个网络的拓扑结构不完全或者随机选择用户的代价很高时,传统的均匀顶点采样方法的性能迅速下降.为此,提出了一种基于随机游走的大规模图中节点对采样算法.首先对社会网络的节点对采样进行了系统分析,对不同跳数下的节点对进行了定义;然后将社会网络转换成等价的网络图.新图中的顶点是原图中的边,新图中边的两个顶点是原图中含有相同顶点的两条边.最后,在新图上应用随机游走模型对节点对进行采样.实验结果表明,提出的方法统计误差小、执行效率高,性能明显优于均匀节点采样的相关算法. 相似文献
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针对经典菌群觅食算法因固定趋化步长导致的求解精度不高、收敛性能差等缺陷,提出一种基于Levy飞行的菌群觅食算法,其特点是利用基于Levy分布的趋化步长改善算法的求解精度与收敛性能,借助Levy飞行随机游走策略改善细菌迁徙位置.多个基准测试函数的实验结果表明,该算法在求解质量和收敛性能上均取得了较好的改进效果. 相似文献
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叶东毅 《小型微型计算机系统》2006,27(4):695-697
本文指出文献[2]中一个提取不相容决策表决策规则的分解处理方法存在的错误,并且分析错误产生的原因.在此基础上,本文进一步对这种分解方法进行考察,给出了原始不相容决策表和分解后的子决策表之间有关核属性和属性约简等方面的若干关系和性质。 相似文献
5.
图像色彩传递中的两种源图选择算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对灰度图像上彩问题研究中源图像的选择问题,提出了基于laβ空间中l通道的分布特征和基于广义纹理块分类特征的两种源图像自动选择算法,算法效果良好,减少了图像色彩传递应用过程的人工干预程度,提高了自动化水平. 相似文献
6.
Dat Tran等提出的模糊熵聚类算法FEC是模糊C均值聚类算法FCM的一种改进,FEC在FCM的基础上引入熵的概念,对隶属度值分布方面进行算法的优化,但FCM与FEC二者在非线性可分数据处理时表现并不理想。本文提出一种新的基于核的模糊熵聚类算法KFEC,结合模糊熵聚类算法和核聚类算法的优点来增强聚类效果。对比实验表明KFEC能够处理非线性可分的数据的聚类问题,在一定程度上提高了聚类的质量。 相似文献
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最小约简问题的一个免疫离散粒子群算法 总被引:6,自引:0,他引:6
把求决策表最小属性约简问题归结为一个不含非线性约束的0-1组合优化问题,证明了两个问题之间最优解的等价性.针对问题的特性,对原有的二进制粒子群算法进行改进,引入基于决策表差别矩阵的疫苗接种机制以及k-精英保优策略,由此提出一个免疫二进制粒子群算法并用于求解转化后的组合优化问题.仿真计算结果表明该算法有效地提高了获得最小属性约简的可能性,同时还具有较快的收敛速度.与其它类型的最小属性约简算法相比较,该算法取得明显的改进效果. 相似文献
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针对Mohemmed等新近提出的基于粒子群优化(PSO)算法的离群点检测方法(MOHEMMED A,ZHANG M,BROWNE W.Particle swarm optimisation for outlier detection[C]∥GECCO'10:Proceedings of the 12th AnnualConfernce on Genetic and Evolutionary Computation.Oregon,Portland:ACM,2010:83-84)可能出现适应值和相应数据对象的离群度不匹配的不合理现象,分析了存在这种现象的原因,并提出一种改进的适应值函数.新的适应值调整了对不合理邻域半径估值的惩罚力度,从而弱化粒子适应值和对象离群度之间的偏差;算法在解空间范围内搜索近似最优粒子,以确定合适的邻域半径估值;最终基于该半径估值衡量各数据对象的离群度.通过对若干UGI数据案的实验表明,采用新的适应值函数的离群检测算法优于原有方法和LOF方法.所提算法不仅解决了上述存在的问题,离群点检测效果也更突出,这表明合理定义适应值函数有助于提高算法的检测质量. 相似文献
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人工智能课程设计问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
人工智能课程设计是人工智能课程中重要的综合性实践环节,对提高学生理解和掌握人工智能基本概念和算法的能力、对培养学生从智能设计的角度考虑和解决问题的素养都具有重要的作用。结合多年教学实践,从课程设计的重要性、设计的选题、指导方式以及设计报告撰写等方面进行探讨和总结。 相似文献