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李秦

作品数:29 被引量:101H指数:6
供职机构:兰州交通大学数理与软件工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金兰州市科技发展计划项目更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

文献类型

  • 27篇期刊文章
  • 2篇科技成果

领域

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机构

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作者

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年份

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  • 2篇2020
  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 2篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
  • 5篇2013
  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2008
  • 5篇2007
  • 1篇2006
  • 1篇2004
29 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
关于马氏距离模糊聚类的有效性指标研究被引量:6
2018年
为了研究基于马氏距离模糊聚类算法的有效性,首先对比分析了基于数据集模糊划分与几何结构的模糊聚类有效性指标,确定了将紧致度、分离度与清晰度结合的有效性研究方向,然后针对基于马氏距离的模糊聚类提出新的度量标准,构造有效性指标,最后结合算法在真实数据集上进行实验,结果表明新指标能准确识别马氏距离模糊聚类算法在多维数据上的最佳聚类数目。
祖志文李秦
关键词:模糊聚类有效性指标最佳聚类数
基于Matlab的数学可视化问题研究及实践被引量:1
2013年
可视化是同理论、实验、计算一样的重要的科学研究方法.通过对二元函数泰勒公式近似计算中误差控制及计算区域的确定问题进行可视化求解,展示了利用Matlab的符号可视化及数值可视化进行数学可视化的方法.利用Matlab非数nan等实现了曲面的裁剪,可广泛应用于曲面的可视化问题中.
李秦
关键词:曲面裁剪
基于蚁群觅食原理的聚类算法的研究及改进被引量:2
2017年
针对基于蚁群觅食原理的聚类算法初期收敛速度较慢的问题,以及未区分各维特征主次的缺陷,本文提出了一种两阶段蚁群聚类算法,以解决上述问题。第一阶段引入各只蚂蚁的实时信息素更新规则改善算法初期收敛速度较慢问题,并为第二阶段提供合理的初始隶属度矩阵;第二阶段利用隶属度矩阵自适应地赋予各维特征不同的权重,再用信息素强度和加权欧氏距离共同指导各只蚂蚁构造解。经过人工数据集和UCI数据集的测试,结果表明两阶段蚁群聚类算法可以加快算法初期收敛速度,同时提高聚类的准确率。
张梦佳李秦王菲菲
关键词:蚁群聚类收敛速度自适应权重
建构主义教学模式与算法设计与分析课程教学
2013年
算法设计与分析课程是计算机科学、软件工程及相关信息处理专业的核心课程之一。结合本科教学实践经验,针对该门课程教学特点及目前教学中存在的问题,对建构主义教学模式与传统教学模式在该门课程的实践进行了讨论。
李秦
关键词:算法设计与分析教学模式建构主义教学模式
高等数学实验化教学的实践
2013年
本文用误差概念解读数列极限的定义,直观体验无穷小的阶的变化速度及对数值计算收敛速度的影响,展示了实验性教学的特色.
李秦
关键词:高等数学收敛速度
我国网络营销发展的现状与对策被引量:17
2010年
网络营销的产生,是科技发展、消费者价值变革、商业竞争等综合因素所促成的.随着网络技术的发展,人类已走向"网络经济时代".网络营销作为一种新兴的营销模式,我们研究他有什么意义和目的,他和传统的营销模式有什么不同.这些都是我们要认真讨论的问题.对我国目前网络营销发展进行调查研究,全面细致的对我国目前网络营销发展现状和存在的问题进行分析,并进行充分比较,有利于提高我国网络营销的水平和效益.
同甲佳李秦
关键词:网络营销互联网
k-means聚类算法的改进研究被引量:8
2017年
聚类分析是数据挖掘的一个重要运用方法,它是一个把数据对象划分成子集的过程。k-means算法是一个基于划分且应用非常广泛的聚类算法,具有原理简单、便于理解和实现、能处理大数据集等优点。但是,该算法也存在着一些不可避免的缺点,本论述针对在多维空间k-means算法中聚类数需要事先给定以及该算法对初始中心点选取的敏感性这两方面的缺点给出了改进算法,并选取数据集对改进算法进行试验。结果表明笔者提出的改进算法比传统的k-means算法和基于最大最小距离算法的k-means聚类算法具有更高的有效性和稳定性。
王菲菲李秦张梦佳
关键词:聚类分析K-MEANS
计算机辅助高等数学教学的研究及实践被引量:3
2013年
本文论述了使用计算机在大学高等数学教学过程中的作用及方法.结合本科教学实践经验,对高等数学的概念及方法、探究式教学及空间图形研究方法进行了计算机辅助教学的研究及实践.
李秦
关键词:高等数学MATLAB计算机辅助教学
基于t-SNE降维的密度峰值聚类算法
2023年
为了提高密度峰值聚类(DPC)算法处理复杂高维数据的能力,提出了一种基于t-SNE降维的密度峰值聚类算法(t-SNE-DPC)。该算法用t-SNE算法对数据进行预处理,将高维数据点间的关系用概率分布映射到低维空间中,通过最小化相对熵最大化保留数据的本质特征,使用密度峰值聚类算法进行聚类操作。仿真实验结果表明,t-SNE-DPC可以高效地对高维数据进行聚类,在AMI指标上的聚类结果可达0.828。
何婷霭李秦
关键词:聚类分析
基于一类Daubechies小波自相关函数的研究
2007年
讨论了一类Daubechies小波自相关函数的基本性质,着重对Daubechies尺度函数的自相关函数的插值分析做了仔细研究,得出了关于Daubechies小波尺度空间中的若干结果,并将其进一步推广。
陈克斌李秦邓桂梅
关键词:尺度函数自相关函数多尺度分析小波函数插值
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