中央民族大学信息工程学院
- 作品数：558 被引量：1,513H指数：15
- 相关作者：王利众朱丽平蒲秋梅胥桂仙吴立成更多>>
- 相关机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院北京交通大学电子信息工程学院全光网络与现代通信网教育部重点实验室北京交通大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金中央民族大学青年教师科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信语言文字更多>>
- 民族院校计算机及应用专业实习改革的新模式
- 2002年
- 民族院校计算机及应用专业实习可以放在校内进行 ,建立校内实习基地 ,使学生树立计算机整体概念 ,增强分析问题、解决问题的实际能力 ,培养严谨的科研作风。
- 陈丽文
- 关键词：民族院校教学改革
- 非线性权函数感知器的一种线性快速学习算法被引量：1
- 2004年
- 高阶感知器是神经元状态变量的非线性化 ,它是一阶感知器的非线性推广 ,除了神经元状态变量的非线性化推广外 ,还对权向量函数的非线性推广而得到的感知器 ,文中定义为具有非线性权向量函数的感知器 ,由于感知器的权重及作用函数都是非线性函数 ,当感知器接近最优点时 ,其连接权调节幅度很小 ,采用对非线性权函数及非线性作用函数分别进行Taylor展开 ,并取其一阶式近似逼近原函数 ,从而使其非线性权函数及非线性作用函数都转化为线性函数 ,简化了感知器学习过程的计算量 ,加快了感知器的学习过程。最后 。
- 周永权赵斌
- 关键词：数学模型
- 离散数学实践教学探索被引量：3
- 2016年
- 离散数学实践教学研究具有一定的意义,最小生成树是离散数学中一个经典的内容.本文对求解最小生成树的Prim算法和Kruskal算法进行了实践探索和分析,旨在帮助学生在操作中更加深刻的理解离散数学在计算机课程学习中的重要性.
- 胥桂仙骆宾杰赵晨曦姜涛
- 关键词：离散数学最小生成树PRIM算法KRUSKAL算法
- 民族类高校网络舆论要素识别与预警研究
- 2023年
- 随着社交网络的快速发展,网络舆情要素的识别与预警应对也面临着新的机遇和挑战。本文从当前社交媒体环境、国家民族、高校青年的交叉话题中,提出针对民族类高校网络舆论要素的识别与预警研究。文章首先介绍了当前民族类高校网络舆情要素识别和预警研究的发展背景和相关工作,并解释了网络舆情基本要素及其识别和预警的基本内涵,其次总结了民族类高校网络舆情要素引导与预警研究的重要价值。最后,从网络舆情要素识别与特征提取、舆情要素监测与预警系统构建两个方面讨论了网络舆情的态势感知、预案研究和应对机制。总的来说,针对民族高校用户的网络舆情要素识别和预警可以使相关部门制定出更加精准的应对策略,促进了民族类高校对网络舆论生态的精准治理和舆论扩散的精准防控,为国家和管理部门在民族类高校青年话题的治理中和高校青年文化的培养中提供科学的诊断依据和决策支持。
- 黄方俐蒲秋梅王辉
- 关键词：民族高校监测预警
- 基于深度特征学习的藏语语音识别被引量：8
- 2015年
- 根据听觉语音学的知识,提出使用稀疏自动编码器在MFCC特征基础上进行深度学习,提取了深度特征模仿听觉神经的稀疏触动信号,有利于HMM模型语音识别精度的提高.实验结果显示,学习到的深度特征较MFCC特征在藏语语音识别正确率方面有明显提高.
- 王辉赵悦刘晓凤徐晓娜周楠许彦敏
- 基于大规模多目标优化的高光谱稀疏解混算法被引量：1
- 2019年
- 针对现有多目标稀疏解混算法中存在因随机分组策略的不足和拐点选择具有单一性,进而导致高光谱数据解混精度不高的问题,本文提出一种基于大规模多目标优化的高光谱稀疏解混算法。引入大规模多目标优化算法的决策变量分组策略,并提出有约束拐点区域选择策略求取丰度最优解,进而提高解混精度。对模拟和真实的高光谱数据进行实验,结果表明:本文算法在解混精度上有大幅度提升,与其他算法比较,可以看出本文算法得到的丰度图边缘细节处理得更好,抗噪性能更强,验证了本文提出算法的有效性和先进性。
- 毕晓君毕晓君
- 关键词：高光谱图像多目标优化
- 我校数学与计算机科学学院师生参加中国工业与应用数学学会第八届年会
- 2004年
- 邢富冲
- 关键词：师生应用数学
- 认知超宽带无线电波形设计和频谱整形技术
- 2009年
- 认知超宽带无线电(CUWBR)系统实现的关键问题是当CUWBR感知到频谱空洞时,怎样设计合适的发送波形和频谱整形使其对合法用户造成的干扰最小。针对这一问题,文中简要介绍了CUWBR系统中基于检测与躲避的抗干扰原理,综述了CUWBR抗干扰发送波形设计和频谱整形技术的研究状况和最新进展,并对未来的发展动态进行了分析。解决这一问题能够提高现有频谱的利用率,缓和频谱供需矛盾,对UWB的实用化和CR的实现有积极的推动意义。
- 朱丽平朱义胜
- 关键词：认知超宽带无线电波形设计
- K-means算法研究综述被引量：15
- 2018年
- k-means算法是一种非常简单并且使用广泛的聚类算法,但是一是k值需要预先给定,很多情况下k值的估计很困难。二是K-Means算法对初始选取的聚类中心点很敏感,不同的中心点聚类结果有很大的不同。也就是说,有可能陷入局部最优解。三是对离群点敏感,聚类结果易产生误差。四是相似性度量的函数不同也会对聚类结果产生影响。本文针对k-means的缺陷,对这几年k-means算法的研究进展进行了综述。从初始中心点的选取、离群点的检测与去除、相似性度量等几个方面进行概括、比较。最后,对k-means算法的未来趋势进行展望。
- 丛思安王星星
- 关键词：K-MEANS初始聚类中心离群点
- 基于情感计算的在线教育满意度评价量表编制与验证
- 2022年
- 在线教育作为“互联网+”时代下对线下教育的必要支持形式,其满意度在很大程度上反映我国在线教育发展过程中存在的诸多问题。本文针对中小学在线教育的满意度问题,首先以SERVQUAL模型为基础,融合在线教育文献构造出包含直观性、基本性、响应性、保证性、个性化、经济性为一级指标,有形、无形、APP、课程、教师、广告、安全、交互为二级指标的中国中小学在线教育满意度评价体系。然后以情感计算为核心,构建基于LSTM算法的满意度自动评价系统。为了验证该体系的有效性,我们对清洗后的评论进行情感值计算,获得满意度评价指标的量化满意度。结果表明该评价量表和评价系统可以有效反映出现行的中小学在线教育的满意度,为在线教育更好的发展提供了一种量化评价手段。
- 蒋惠萍郜石蕊王晓阳
- 关键词：在线教育服务质量满意度情感计算
