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人工智能是一门研究如何运用计算机模拟、延伸和扩展人脑功能的综合性学科,并作为一门课程在高等院校计算机应用、模式识别与智能系统等研究生专业广泛开设。针对人工智能课程自身特点及研究生培养目标,并结合自己多年来的教学经验,从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多方面对研究生人工智能课程的教学改革进行探讨。 相似文献
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针对现有的选择精度主动学习停止准则仅适用于批量样例标注场景这一问题,提出了一种适用于单轮单样例标注场景的改进的选择精度停止准则。该准则通过监督自本轮起前溯的固定学习轮次内的预测标记与真实标记间的匹配关系,对选择精度进行近似的评估计算,匹配度越高则选择精度越高,继而利用滑动时间窗实时监测该选择精度的变化,若当其高于事先设定的阈值,则停止主动学习算法的运行。以基于支持向量机的主动学习方法为例,通过6个基准数据集对该准则的有效性与可行性进行了验证,结果表明当选取合适的阈值时,该准则能找到主动学习停止的合理时机。该方法扩大了选择精度停止准则的适用范围,提升了其实用性。 相似文献
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本首先介绍了多层应用服务技术的出现和发展,然后对Borland公司推出的用于实现多层体系结构的关键技术MIDAS的功能和性能进行了说明和讨论。 相似文献
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近年来,类不平衡问题已逐渐成为人工智能﹑机器学习和数据挖掘等领域的研究热点,目前已有大量实用有效的方法.然而,近期的研究结果却表明,并非所有的不平衡数据分类任务都是有害的,在无害的任务上采用类不平衡学习算法将很难提高,甚至会降低分类的性能,同时可能大幅度增加训练的时间开销.针对此问题,提出了一种危害预评估策略.该策略采用留一交叉验证法(LOOCV,Leave-one-out cross validation)测试训练集的分类性能,并据此计算一种称为危害测度(HM,Harmful-ness Measure)的新指标,用以量化危害的大小,从而为学习算法的选择提供指导.通过8个类不平衡数据集对所提策略进行了验证,表明该策略是有效和可行的. 相似文献
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