王桂芝
- 作品数：9 被引量：47H指数：3
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- 发文基金：河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 支持k-离群度的边界点检测方法被引量：7
- 2011年
- 边界是一种有用的模式,为了有效识别边界,根据边界点周围密度不均匀,提出了一种边界点检测算法——BDKD。该算法用数据对象的k-近邻距离与其邻域内数据对象的平均k-近邻距离之比定义其k-离群度,当k-离群度超过阈值时即确定为边界点。实验结果表明,BDKD算法可以准确检测出各种聚类边界,并能去除噪声,特别是对密度均匀的数据集效果理想。
- 王桂芝李井竹狄志超
- 关键词：聚类边界点
- 基于无线传感网络的森林火灾准确预警系统设计被引量：2
- 2013年
- 针对当前森林火灾报警系统只能发出报警无法准确获得着火点的缺陷,设计了一个基于无线传感网络的森林火灾准确预警系统。通过Zigbee无线通信技术得到各无线传感器采集的数据信息,然后利用改进的核模糊聚类算法对该数据集进行聚类分析,从而得到准确的聚类结果,最后把着火点具体位置发送至火灾报警控制中心。实验结果表明,与其它方法相比,该系统实现了数据的准确采集和高速传输,能够实现森林火灾实时监测并自动识别着火点,检测灵敏度及准确率高,对预防火灾和消防救灾具有重要的意义。
- 张红红王桂芝
- 关键词：森林火灾传感网络着火点聚类分析
- 计算机高级智能问题刍议
- 2003年
- 计算机高级智能问题一直处于计算机学科的最前沿 ,对该问题的研究充满了挑战。在目前计算机结构机制上实现人类的高级智能 ,如形象思维、模糊处理、价值观及情感等方面还存在着许多困难。但许多迹象表明计算机高级智能是可能实现的 ,人类大脑有可能创造出“人工生命”。
- 王桂芝张建伟
- 关键词：计算机形象思维价值观情感人工智能
- 快速DBSCAN算法的研究与实现被引量：1
- 2010年
- 提出了一种基于密度的快速聚类算法IF-DBSCAN。该算法在不丢失对象的基础上,选取核心对象邻域中的代表对象来扩展类,从而提高算法的时间性能。重点介绍了基于邻接表的IF-DBSCAN算法的详细实现过程,实验结果表明,IF-DBSCAN算法是正确和高效的。
- 王桂芝王广亮
- 关键词：数据挖掘聚类DBSCAN
- 支持CSCW的系统集成框架的设计与实现被引量：10
- 2004年
- 结合CSCW系统的开发,对集中式CSCW系统结构的特点进行综合和提炼,设计并实现了一个基于构件及构件代理的应用集成框架。这个集成框架不仅对个体工作提供支持,同时对协同工作也提供支持。首先论述该框架的基本组成及各组成模块的主要功能,然后对该框架所提供的诸如工作流管理、电子会议等通用工具的功能进行了介绍。
- 徐爱琴王桂芝
- 关键词：CSCW系统协同工作工作流管理系统集成
- ACAutoCAD:一个支持群体协同绘制的图形编辑系统
- 2006年
- 本文主要就通过应用协同技术对个人绘图软件AutoCAD改造和扩充而成的一个支持群体协同绘制的图形编辑系统ACAutoCAD的实现方法以及冲突协调的策略等内容进行介绍。
- 王桂芝连卫民
- 关键词：CSCW群体感知并发控制
- 改进的快速DBSCAN算法被引量：25
- 2009年
- 针对DBSCAN算法时间性能低效的问题,分析快速聚类过程中丢失对象的原因,提出一种新的改进算法IF-DBSCAN。该算法在不丢失对象的基础上,通过选取核心对象邻域中的代表对象来扩展类,从而减少邻域查询次数,提高了算法的时间性能。实验结果表明,IF-DBSCAN算法是正确和高效的。
- 王桂芝王广亮
- 关键词：聚类DBSCAN算法
- 模拟退火算法在模糊模式识别中的应用研究被引量：2
- 2005年
- 本文首先对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;然后,采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法,文中分析了格贴近度的不足之处,并对之进行了改进;最后,详细设计了上述各算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为种子的在线检测提供了一种新思路,也拓展了模糊理论的应用范围。
- 胡声艳王桂芝
- 关键词：模拟退火算法模式识别模糊C-均值聚类
- 简谈计算机“思维”
- 1999年
- 思维是人脑的机能,而计算机就是模拟人的思维活动,模仿人进行逻辑推理.计算机“思维”是通过人创造的计算机语言实现的,“思维” 的整个过程是由计算机语言所编定的逻辑程序加以控制的.
- 王桂芝
- 关键词：结构特征逻辑推理逻辑程序计算机语言人工语言教学方法
