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山东工商学院计算机科学与技术学院: 作品数：241 被引量：620H指数：12; 相关作者：范辉李晋江窦全胜张斌唐焕玲更多>>; 相关机构：山东师范大学信息科学与工程学院中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院大连海事大学信息科学技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理环境科学与工程更多>>

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区域或企业自主创新能力的综合评价方法研究: 2010年; 对于一个区域或企业的自主创新能力综合评价的方法有多种,笔者倾向于采用量化值加权函数法对自主创新能力进行综合评价。该方法具体包括:确定各个指标在整个评价指标体系中的权重;消除指标量纲,进行指标"价值"量化;建立综合评价模型;计算综合评价结果;自主创新能力监测评价等程序步骤。; 安文; 关键词：自主创新能力

设备定位问题局部搜索算法的实验: 2010年; 讨论设备问题的局部搜索近似算法及其在实际计算中表现出的新性质。主要讨论局部搜索算法中初始解的产生方法,设备价值与服务价值大小对算法求解性能的影响。实验表明:约有99%以上的实例可直接利用局部搜索算法求得最优解;贪心算法产生初始解的局部搜索算法求解时间明显短于随机算法产生初始解的方法,但两者求解质量相当;设备价值和服务价值数值范围越大,局部搜索算法越容易求得最优解。; 肖进杰谢青松牛翠霞; 关键词：局部搜索贪心算法

基于u-wordMixup的半监督深度学习模型: 2023年; 当标注样本匮乏时,半监督学习利用大量未标注样本解决标注瓶颈的问题,但由于未标注样本和标注样本来自不同领域,可能造成未标注样本存在质量问题,使得模型的泛化能力变差,导致分类精度下降.为此,基于wordMixup方法,提出针对未标注样本进行数据增强的u-wordMixup方法,结合一致性训练框架和Mean Teacher模型,提出一种基于u-wordMixup的半监督深度学习模型(semi-supervised deep learning model based on u-wordMixup,SD-uwM).该模型利用u-wordMixup方法对未标注样本进行数据增强,在有监督交叉熵和无监督一致性损失的约束下,能够提高未标注样本质量,减少过度拟合.在AGNews、THUCNews和20 Newsgroups数据集上的对比实验结果表明,所提出方法能够提高模型的泛化能力,同时有效提高时间性能.; 唐焕玲宋双梅刘孝炎窦全胜窦全胜; 关键词：半监督学习文本分类

群体智能点云光顺去噪算法被引量：16: 2011年; 为避免点云数据处理过程中的过光顺和局部失真现象,利用基于核函数的蚁群聚类算法对点云数据进行分析,在高维特征空间达到线性可聚的目的。通过核函数将散乱数据点的曲率及法矢映射到高维特征空间,并将它们在特征空间的加权距离作为相似性的度量,来分析可能的噪声点和局部特征。对法矢进行光顺调整时,采用类内方差自适应地确定调整阈值。实验结果表明,该算法比经典算法有明显的改善,并且较好地保留了原始数据的一些特征信息。; 李晋江张彩明范辉; 关键词：点云处理蚁群聚类算法核函数映射

基于区块链技术的计算机类课程知识体系构建: 介绍区块链技术及国内外教育现状，针对区块链技术分散于计算机多门课程，需全面构建相关知识体系的状况，为编程语言、数据结构、计算机网络、密码学等课程构建区块链知识点之间的关联性和逻辑性。; 李晋江张天霖范辉; 关键词：区块链计算机科学知识体系

基于加权子网参与度和多源信息融合的关键蛋白质识别算法: 2022年; 现有关键蛋白质识别算法对生物信息考虑不全面、识别准确率亦有待提高,针对此问题,提出一种高效关键蛋白质识别算法PDWS。首先,结合由亚细胞定位信息获取到的蛋白质位置和蛋白质相互作用网络边聚类系数构建加权网络;其次,依据蛋白质所处亚细胞位置,提出亚细胞定位区室子网参与度指标;最后,融合亚细胞定位区室子网参与度和蛋白质复合物子网参与度指标,多维度度量蛋白质关键性。在DIP和Krogan两个标准数据集上的实验结果表明,PDWS算法性能优于PeC、PCSD等已有算法,可识别出更多特定结构的关键蛋白质,且识别精度分别达到0.76与0.73。; 费兆杰刘培强郭俊宏杨壮刘畅; 关键词：蛋白质相互作用网络亚细胞定位蛋白质复合物

基于人工神经网络的分簇多播路由算法被引量：2: 2010年; 为了能够快速有效地求解多播路由模型,融合分簇算法和多播树算法思想,利用神经网络作为计算工具,提出了一种基于分簇思想的多播路由算法:用自组织神经网络来分簇,用Hopfield神经网络来构造一个由簇首节点组成的多播树.该算法不但简单易行,而且具有收敛速度快、效率高、控制开销小的特点.最后,通过仿真从实践上支持了本算法的可行性.; 方向冯烟利; 关键词：人工神经网络分簇路由多播树

从“软件培训热”反思高校软件人才教育: 2015年; 针对软件企业更热衷于招聘经过培训机构培训的开发人员,而放弃受过高等教育大学生的现象,分析培训机构与高校教育模式的区别,提出高校软件人才培养模式改革的一些思路,为高校软件人才培养提供参考。; 宋英杰张斌; 关键词：高校教育

数据链航迹延迟与ESM点迹间断融合跟踪: 2023年; 数据链与电子支援措施(Electronic Supporting Measures,ESM)融合跟踪是1种典型的异类多传感器信息融合。针对数据链航迹存在延迟和ESM点迹间断情况下的数据链航迹与ESM点迹融合跟踪,提出了复杂情况下的数据链与ESM融合跟踪方法,并对融合跟踪的精度进行分析研究。首先,对数据进行时间对准,保证数据链和ESM数据率一致;然后,通过构造基于不敏变换(Unscented Transformation,UT)的非线性量测转换和误差估计方法,将数据链数据对准到ESM数据;最后,通过引入随机补偿机制对数据链延迟进行补偿,并与ESM数据进行关联融合。实验结果表明,有延迟补偿时的融合跟踪精度取决于延迟补偿均值与实际延迟的贴近程度。结果可为信息综合处理装备的发展和设计提供借鉴。; 傅伟余远谭顺成; 关键词：数据链电子支援措施

自适应匹配追踪图像去噪算法被引量：3: 2020年; 针对目前的稀疏去噪算法分解效率低、去噪效果不理想的问题,提出了一种基于自适应匹配追踪的图像去噪算法。该算法首先通过自适应匹配追踪算法求解稀疏系数,然后利用K奇异值分解算法将字典训练成能够有效反映图像结构特征的自适应字典,最后将稀疏系数与自适应字典相结合来重构图像。在重构过程中,将噪声对应的系数去除,最终达到去噪的效果。算法引入Spike-Slab先验来引导稀疏系数矩阵的稀疏性,并利用两个权重矩阵促使去噪模型更加真实。鉴于字典在稀疏算法中的重要性,将自适应字典与DCT冗余字典、Global字典进行比较。实验结果显示,选择自适应字典的去噪结果比传统字典在峰值信噪比上高出约4.5 dB;与目前6种主流的稀疏去噪方法相比,文中提出的方法在3种评价指标上均有不同程度的提高,其中峰值信噪比平均提高了约0.76~6.24 dB,特征相似度平均提高了约0.012~0.082,结构相似性平均提高了约0.015~0.108。对图像去噪算法进行定性的评价,结果显示所提算法保留了更多的有用信息,视觉效果最佳。实验充分证明了自适应匹配追踪图像去噪算法对图像去噪的有效性和鲁棒性。; 李桂会李晋江范辉; 关键词：图像去噪

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