人工智能精品课程建设中的学生能力培养

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。     

基于随机游走的大规模图中节点对采样算法

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.     

基于Levy飞行的改进菌群觅食算法

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.     

最小约简问题的一个免疫离散粒子群算法

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.     

基于Delaunay三角网的空间离群挖掘

空间离群是指非空间属性与其空间邻居显著不同的空间对象。空间数据的特殊性决定了空间离群挖掘需要充分考虑空间数据的特点,才能挖掘出有现实意义的离群。本文对现有主要的空间数据离群挖掘算法进行了研究分析,针对k-邻域法确定空间邻域的缺点,基于Delaunay三角网在表达空间邻近关系的有效性,通过构建Delaunay三角网确定空间邻域并生成空间权重矩阵,据此提出了基于Delaunay三角网的空间离群挖掘算法DT_SOF,并以实际生态地球化学数据进行实验检验。结果表明,算法具有较低的用户依赖性,能准确挖掘空间离群。     

基于参考图语义匹配的花卉线稿工笔效果上色算法

研究基于参考图像的花卉线稿图的工笔效果上色问题.现有的基于参考图像的线稿图上色算法对工笔花卉画特有的色彩渐变的特点难以学习和模拟;此外通常还要求参考图像与线稿图具有相似的几何布局结构,这也限制了算法的适用性,故而直接采用现有算法难以实现线稿图的工笔效果上色.基于条件生成对抗网(conditional generative adversarial network, CGAN)框架,提出了一种将参考图像与线稿图进行语义匹配的花卉线稿图工笔效果上色算法RBSM-CGAN.该算法在网络结构设计方面,以U型网络(简称U-Net)为生成器基础,设计了2个附加子模块：1)语义定位子模块.该模块预训练了一个语义分割网络,以生成花卉线稿图的语义标签图,该标签图编码后作为自适应实例归一化的仿射参数引入到上色模型中,提升对不同语义区域的识别能力,进而提高颜色定位的准确性.2)颜色编码子模块.该模块提取参考图像的颜色特征,而后将该特征拼接到生成网络解码层的前3层,利用这种方式将颜色信息注入上色模型,与语义定位模块相配合加强算法对渐变色的学习和模拟.另外,算法在网络训练方面改变传统的“工笔花卉原作-花卉线稿图”...     

人工智能课程设计问题的探讨

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。     

ITIL理念在IT技术服务上的研究与应用

传统IT服务部门在IT服务工作中存在的无序、效率低下、无法量化考核等同题。本文结合ITIL理念．有针对性地为IT服务部门提出了一种新的IT服务管理的解决方素。并结合工作实际。设计开发了一套行之有效的基于工作流的办公自动化系统。     

改进的基于PSO的离群点检测算法

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.     

基于多维特征向量及ANN技术的色彩传递算法

灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法，指出了该算法存在的两大不足之处，提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式，并结合最近邻域搜索算法（ANN），提出了一种新的色彩传递算法,弥补了传统算法的不足，使灰度图像的彩色化效果有了较大改进。