合肥学院计算机科学与技术系 作品数:294 被引量:759 H指数:11 相关作者: 王晓峰 屠菁 李正茂 陈艳平 张家锐 更多>> 相关机构: 合肥工业大学计算机与信息学院 安徽大学计算机科学与技术学院 安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室 更多>> 发文基金: 安徽省高校省级自然科学研究项目 国家自然科学基金 安徽省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 电子电信 理学 更多>>
移动应用开发实验课程教学改革探索 被引量:2 2020年 针对当前移动应用开发实验课程存在的问题,对该课程的实验教学进行改革.通过加强实验室硬件设备和软件环境,重新设计实验教学内容,以项目组形式组织自主学习等方式,增加学生的学习兴趣,让学生掌握更加系统的移动应用开发技术,提高教学效率. 孙欣欣关键词:移动应用开发 实验教学 教学改革 应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法 2009年 模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。 吕刚 王昆仑 郑诚关键词:数据挖掘 模糊本体 关联规则 一种基于动态权值的改进协同过滤算法研究 被引量:1 2014年 协同过滤是个性化推荐系统中使用最为广泛的一种推荐算法之一,分为基于用户和基于项目两种协同过滤算法.本文提出的改进算法将两种方法相结合使用,首先改进了传统的相似度度量方法,再分别利用用户和项目之间的相似度值预测未评分项目值,并将两种预测结果加权平均,根据用户近邻数和项目近邻数动态确定加权系数.实验结果表明,改进后的协同过滤算法可以提高推荐质量. 王竹婷关键词:协同过滤 个性化推荐系统 相似度 交互式科研信息管理系统的研究 被引量:2 2009年 为了实现了科研管理在时间与空间上的延伸,使管理系统具有主动管理功能,应用网络与移动通信技术,采用在线与离线系统相结合的策略,设计了交互式高校科研信息管理系统。系统采用C/S与B/S架构,结合邮件自动发送与移动GSM短信发送模块,利用微软的.NET平台,ASP.NET、ADO.NET技术,SQL Server 2005数据库,GSM短信猫构建。实现了系统的主动式管理,提高了科研管理的准确性与时效性。 台德艺 王昆仑 郭昌建关键词:科研管理 管理信息系统 电子邮件 短消息 一种基于业务验证规则的通用单表更新方法的实现 被引量:1 2009年 提出了业务验证规则的概念,设计了存储业务验证规则的关系数据库表结构,通过将业务验证规则与业务对象数据处理方法相分离,本文设计并实现了一种通用的单表更新方法,该方法可大大减少系统实现的代码量,使得快速构建数据库应用系统成为可能。 檀明 肖连军 龙夏 许强关键词:COM+ 基于信息熵的压缩感知流量预测方法研究 2016年 网络流量的预测对控制网络拥塞,提高网络Qos的管理效率以及提高网络利用率有着非常重要的作用。针对目前流量预测大多都是从数学的理论模型入手,从而导致实际流量值与预测精度出现的不一致性,加上蜂窝网络系统用户实际流量变化与基站功率不一致带来网络能量浪费等等,文章提出一种基于时间空间相关的网络流量预测算法。作为压缩感知的先验条件,该算法以网络流量信号的稀疏性与时空相关性相结合,从宏观和微观构造流量矩阵,进行流量矩阵的设置,仿真实验证明该算法精准有效,并运用到实际的网络流量预测中,可以更有效地预测网络流量。 谢奇爱关键词:信息熵 压缩感知 基于谓词推理的冲突检测算法 被引量:1 2016年 针对基于策略的网络管理系统中,由于不同用户的需求不同及系统的资源限度等原因,导致策略之间的冲突及系统功能无法正常发挥的问题,提出一种基于谓词推理的冲突检测算法.该算法通过谓词表达策略的触发条件和作用效果,并通过推理自动化地获得策略之间的冲突关系,与传统方法相比具有较好的灵活性和可扩展性. 刘洁群多模态医学图像融合中小波基函数的选择 被引量:1 2007年 小波基函数直接影响到图像的融合质量.本文通过实验并结合融合图像评价方法评价不同小波基函数的融合图像质量,得出该如何去选择小波基函数. 何立新关键词:小波变换 图像融合 软件工程专业模块化课程改革的实践与探索 被引量:7 2013年 针对传统课程体系难以满足工程型人才培养需要的问题,提出借鉴德国FH模块化教学成功经验,将传统的按学科知识体系构建专业课程体系转变为按专业能力体系构建专业模块体系的思路和方法,并探讨基于模块化教学课程改革的主要措施。 袁暋 檀明 许强关键词:应用型人才培养 模块化教学改革 基于标签与深度本体的Web推荐方法研究 被引量:2 2015年 基于用户偏好物品与其在网上浏览的历史记录,推荐系统都能够向用户推荐项目和预测未来的采购意愿,但稀疏性、冷启动等问题影响该方法的推荐效果。为此,提出将深度本体与用户标签结合的Web推荐方法。利用深度本体项目之间的语义关系对数据矩阵降维,根据用户提供的标签信息,将点击流映射到本体中,结合深度本体中项目之间的关系扩展推荐结果,推荐出top-n信息。实验结果表明,与传统的基于本体方法相比,该方法可解决稀疏性和冷启动等问题,同时推荐的准确性和时效性都有较好的效果。 吕刚 郑诚 胡春玲关键词:推荐系统 标签 降维 点击流