段桂芹
- 作品数：19 被引量：50H指数：4
- 供职机构：广东松山职业技术学院更多>>
- 发文基金：韶关市科技计划项目高等学校教学质量与教学改革工程广东省教育科学规划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 多Agent通信机制与策略分析被引量：2
- 2013年
- 通过分析多Agent通信的基本过程,以JADE为例对Agent请求和接收消息的过程进行了详细的剖析,重点分析了通信策略和传递方式。在传递方式中,应答方可以直接回复,也可以间接回复,简要地分析了这些方式的优缺点。
- 段桂芹
- 关键词：AGENTAGENT通信AGENT通信语言
- 基于优化初始聚类中心的K中心点算法被引量：5
- 2019年
- 针对K中心点算法的初始聚类中心可能过于临近、代表性不足、稳定性差等问题,提出一种改进的K中心点算法。将样本集间的平均距离与样本间的平均距离的比值作为样本的密度参数,精简了高密度点集合中候选代表点的数量,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的K个样本作为初始聚类中心,兼顾聚类中心的代表性和分散性。在UCI数据集上的实验结果表明,与传统K中心点算法和其他2种改进聚类算法相比,新提出的算法不仅聚类结果更加准确,同时也具有更快的收敛速度和更高的稳定性。
- 段桂芹邹臣嵩刘锋
- 关键词：初始聚类中心
- 网络地址转换(NAT)技术在Intranet中的应用被引量：1
- 2007年
- 随着INTERNET技术的不断发展,网络已经应用到工作、生活的各个方面,IP地址资源也就愈加显得捉襟见肘,网络地址转换技术在某种程度上解决了这一问题,本文以企业内部网为例,分析解决NAT的应用问题。
- 段桂芹
- 关键词：网络地址转换技术IP地址
- 图书馆网络防火墙的设计与实现
- 随着图书馆自动化、数字化以及网络化的发展，图书馆工作的运行模式、业务管理、文献信息资源的服务对网络的依赖程度也越来越大，由于数字化图书馆的开放性和共享性的原因，在给用户提供大量信息的同时，也成为了恶意攻击者非法入侵数的目...
- 段桂芹
- 关键词：图书馆网络网络防火墙防火墙系统访问控制机制防火墙技术
- 文献传递
- 基于近邻传播聚类的职业能力评价模型
- 2022年
- 针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题,提出一种新的聚类有效性指标,用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度,用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度,通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系,实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明,新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上,结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型,使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析,结果表明:新模型能够准确地给出聚类数目k,有效地挖掘出学生的职业倾向,可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。
- 段桂芹邹臣嵩
- 关键词：近邻传播算法聚类有效性指标数据挖掘
- 在WINDOWS 2003 SERVER下DHCP服务器的安装和设置被引量：2
- 2007年
- DHCP作为一种广泛使用的IP协议,主要用来在网络中自动的配置网络计算机和其他的设备,本文简要介绍DHCP服务器在WINDOWS 2003 SERVER系统中的安装和使用。
- 段桂芹
- 关键词：动态主机配置协议HOSTCONFIGURATIONSERVER
- 大数据视域下高职学生职业能力评价探索被引量：2
- 2022年
- 针对当前高职院校职业能力评价结果表现形式单一、缺乏多维度的学生成长数据等教学实际,阐述使用大数据技术完善高职学生职业能力评价的意义,提出大数据视域下高职学生职业能力评价路径实施方法,以物联网应用技术专业为例,介绍大数据视域下高职学生职业能力评价实施路径,为学生的就业选择、企业的人才培养提供科学依据。
- 段桂芹邹臣嵩
- 关键词：职业能力评价聚类分析
- 脚本技术在网络考试系统中的应用研究
- 2011年
- 针对广东松山职业技术学院当前上机考试中面临的一些常见问题,采用脚本技术、域环境与组策略相结合的方式,构建基于活动目录的网络考试系统,详细介绍了该系统的设计思路并提供了核心部分的脚本代码,该方案的实施结果表明,该系统功能实用、服务器端设置方便,考试过程中客户端能够正确执行登录与注销脚本,并能按照DC的指令进入倒计时状态,完成试卷的自动上传。实现了对网络考试环境的有效管理,解决了网络考试工作中的一些棘手问题。
- 邹臣嵩段桂芹
- 关键词：脚本技术网络考试域服务器组策略
- 改进K中心点聚类算法在成绩评价中的应用被引量：4
- 2019年
- 针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的k个样本作为初始聚类中心,在此基础上,结合聚类评价指标DB设计了聚类质量评价模型。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该模型能够准确地给出聚类数k,有效地挖掘出学生多门课程成绩的分布情况,可以为个性化教学的实施提供一种新的解决方案。
- 段桂芹刘锋邹臣嵩
- 关键词：聚类分析
- 基于改进密度的簇内均值最小距离聚类算法被引量：1
- 2021年
- 针对密度聚类算法在聚类过程中存在的参数设置敏感、收敛时间长等问题,提出了一种改进密度聚类算法。首先使用自定义密度公式计算样本密度,得出候选代表点集合;再选取与其它候选代表点距离之和最小对象为首个初始聚类中心,使用最大乘积法完成初始中心选择;在簇中心更新环节,将与簇内均值最小距离的对象作为该簇的临时中心,使用最小距离法划分样本至所属簇中;重复该环节,直到收敛。在UCI数据集上的测试结果表明,改进密度算法相对K-means算法和其它两种改进算法具有更好的稳定性、更高的聚类准确率和更少的聚类耗时。
- 段桂芹
- 关键词：聚类密度聚类
