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王英新

作品数:7 被引量:39H指数:2
供职机构:承德石油高等专科学校更多>>
发文基金:河北省教育厅科研基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 5篇理学
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇定理
  • 2篇数学
  • 2篇教学
  • 2篇高职
  • 2篇关键定理
  • 1篇院校
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声影响
  • 1篇职教
  • 1篇职业院校
  • 1篇属性约简
  • 1篇数学建模
  • 1篇数学课
  • 1篇数学课程
  • 1篇统计学习
  • 1篇统计学习理论
  • 1篇模糊推理
  • 1篇教学手段
  • 1篇教育
  • 1篇教育体系

机构

  • 7篇承德石油高等...
  • 2篇中国地质大学...
  • 1篇河北大学

作者

  • 7篇王英新
  • 2篇唐世星
  • 2篇杜二玲
  • 1篇毛羽强
  • 1篇郝海燕
  • 1篇李俊华
  • 1篇郝春蕾
  • 1篇蔡谋全

传媒

  • 6篇承德石油高等...
  • 1篇模糊系统与数...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
粗糙学习过程一致收敛速度的界被引量:1
2010年
考虑到现实世界的不确定性,结合粗糙随机理论和粗糙统计学的知识,对粗糙随机样本情况下的统计学习理论一致收敛速度的界进行了推广,提出了粗糙学习问题的一般表示;给出了粗糙风险泛函、粗糙经验风险泛函以及粗糙经验风险最小化归纳原则等概念;最终证明了粗糙随机学习过程一致收敛速度的界。
王英新唐世星
关键词:统计学习理论
构建适应高职教育的大学生数学建模教育体系
2012年
结合多年来我校数学建模教育的实践,从教学内容、教学手段、质量保障等方面探讨了数学建模教育体系的构建方法,逐步形成了具有我校特色的数学建模教育体系。
蔡谋全王英新
关键词:数学建模教育体系教学内容教学手段
粗糙集在Petri网中的应用被引量:1
2011年
利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简算法,对专家知识系统进行化简,获得最小有效规则,建立了一种Petri网模型。该模型可以有效降低网络结构的复杂性。本文的算法利用模糊Petri网络实现模糊推理,并用实例验证了这种智能结合的有效性。
王英新毛羽强
关键词:粗糙集属性约简PETRI网模糊推理
拟概率空间上样本受噪声影响的SLT关键定理被引量:2
2015年
概率空间上基于随机样本的统计学习理论被公认为是解决小样本学习问题的最佳理论,但它难以处理非概率空间上基于受噪声影响的随机样本学习问题。基于此,引入了拟概率空间上样本受噪声影响的经验风险泛函、期望风险泛函、经验风险最小化原则严格一致性的定义,提出并证明了拟概率空间上样本受噪声影响的学习理论关键定理,为系统建立拟概率空间上基于噪声影响下的随机样本的统计学习理论奠定了基础。
杜二玲王英新李俊华
关键词:噪声关键定理
高等职业院校高等数学课程翻转课堂的教学模式设计被引量:29
2015年
结合高职院校的数学教学现状及教学改革方向,提出了高职院校高等数学课程翻转课堂的实施必要性,并在实践的基础上,设计出了适合高职院校高等数学课程的翻转课堂教学模式,并围绕课程具体实施过程中遇到的问题进行了反思。课堂教学设计应坚持贯彻"以学生为中心"的教育理念,实现教师从"知识传授者"向"学习指导者"的转型,符合教育的内在发展规律,可以显著提高高等数学课程的教学效率。
郝春蕾郝海燕王英新
关键词:高等数学高职院校
基于粗糙随机样本学习理论的关键定理
2009年
结合粗糙随机理论和粗糙统计学的知识,对粗糙随机样本下的统计学习理论学习过程的一致性和关键定理等进行了推广,提出了粗糙风险泛函、粗糙经验风险最小化归纳原则(RERM)和非平凡一致性的概念,并给出了粗糙随机样本下的学习理论的关键定理及其证明。
王英新杜二玲
关键词:关键定理
GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究被引量:6
2010年
建立了GM(1,1)循环残差修正模型,并与经典GM(1,1)进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM(1,1)模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM(1,1)模型,且预测效果更好。基于经典GM(1,1)模型建立了GM(1,1)循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。
唐世星王英新张艳华
关键词:GM(1,1)模型
共1页<1>
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