董晓睿
- 作品数：5 被引量：14H指数：2
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省高等学校教学改革研究课题江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于支持向量机的高校教学水平评估模型的研究
- 2014年
- 教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中，利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性，从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程，简化了非线性问题的分类过程；结构风险最小化理论保证分割的全局最优化，降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性，实现了优秀的学习效果，减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响，更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合，进一步增强数据拟合的精度，该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。
- 盛伟翔王昊董晓睿谢桂华
- 关键词：支持向量机教学水平评估
- 基于三元矩阵的层次分析多分类模型
- 2015年
- 针对支持向量机解决多分类问题时二分类向多分类扩展过程中的效率降低和数据集倾斜问题,提出了一种基于三元矩阵和层次分析的多分类模型的构造方法,优化支持向量机的多分类效果和效率,弥补1vs1、ECOC等主流算法的不足。该模型通过建立一种简单有效的获取样本集线性可分性构造分类器,从而减少支持向量机在处理多分类时的运算复杂程度。采用了UCI标准数据库中的Iris,Breast Tissue和Statlog等数据集对模型进行训练测试,测试结果表明所提出模型是有效的,尤其在大量数据下多分类的有效性。
- 饶泓陈慧佳董晓睿
- 关键词：支持向量机模式识别
- 基于支持向量机的多分类模型的研究和设计
- 由于支持向量机在处理高维小样本数据时的识别精度显著优于传统机器学习方法，因此支持向量机的多分类编码方法与应用研究是近年来多分类研究的热点。但是由于采用SVM进行多分类时必须将SVM的二分类扩展至多分类，易出现决策盲区、数...
- 董晓睿
- 关键词：多类分类支持向量机
- 基于REST架构风格的精品课程平台建设被引量：2
- 2015年
- 精品课程资源的共享已经成为国家教育发展的重要工作之一,其建设程度已被作为衡量学校教学质量优劣的重要标尺。对目前主要的研究方法和已有架构进行了比较和研究,探讨了REST架构风格在课程平台建设方面实现的可能性和优势,提出了一种基于REST架构风格的精品课程平台建设的实现方法。该方法采用统一的操作接口和无状态特性,通过表示来处理资源状态,消除传统SOAP-WSDL-UDDI技术中不必要的交互,增强了系统平台的兼容性和扩展性,具有更好的交互性和运行性能,可对现存异构数据库进行无缝链接而降低相关开发成本投入。本研究方法对精品课程资源平台及其他相关设计和研究有一定的借鉴作用。
- 盛伟翔王昊董晓睿谢桂华
- 关键词：精品课程REST架构
- 采用熵权和模糊集的特征评价方法及应用被引量：9
- 2012年
- 针对传统评价方法主观性过大,人为因素影响评价结果的问题,提出一种基于熵权和模糊理论的评价方法。该方法对属性特征与评价结果之间的映射关系和指标权重向量进行模糊化处理,采用隶属度矩阵表达评价因子和评价结果之间的映射,再利用信息熵定量计算各影响因素的权重,克服了在传统评价过程中人工设定权重系数的主观性。以起重机械的安全评价为例,验证了该方法的有效性。
- 饶泓董晓睿何宇东李祥文
- 关键词：熵权
