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基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法——以算法设计与分析课程为例
被引量：
2
1
作者
张春霞
牛振东
+1 位作者
施重阳
商建云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期58-62,共5页
教育目标包括认知领域目标、动作技能领域目标和情感领域目标。情感领域目标教育已受到越来越多教育者和众多领域学者的关注和研究。学习者的情感在传统教育和网络教育中都起着十分重要的作用,影响着学习者的学习主动性、积极性、创造...
教育目标包括认知领域目标、动作技能领域目标和情感领域目标。情感领域目标教育已受到越来越多教育者和众多领域学者的关注和研究。学习者的情感在传统教育和网络教育中都起着十分重要的作用,影响着学习者的学习主动性、积极性、创造性以及学习效果。基于多年承担本科生和硕士生的算法相关课程的教学实践,构建了细粒度学习情感本体,提出了基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法。细粒度学习情感本体的特点是引入了课程知识点之间的多种语义关系,构建了基于知识点的教师情感反馈行为分类。学习效果评估方法的特点是构建了基于细粒度学习情感本体中知识点关系路径的学习情感演化模型,并应用该模型来评估学习效果。
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关键词
细粒度学习
情感本体
学习
效果评估
学习
情感演化模型
算法课程
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职称材料
基于改进深度相对距离学习框架的车辆再识别算法
被引量：
6
2
作者
胡聪
李超
+2 位作者
周甜
朱爱军
许川佩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期245-252,共8页
随着智慧交通的快速发展,摄像头下的车辆重新识别任务受到了计算机视觉界研究者的高度关注。本文提出一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别算法。首先,针对原先深度相对距离学习框架中特征提取网络简单、难以提取车辆特征,提...
随着智慧交通的快速发展,摄像头下的车辆重新识别任务受到了计算机视觉界研究者的高度关注。本文提出一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别算法。首先,针对原先深度相对距离学习框架中特征提取网络简单、难以提取车辆特征,提出采用RepNet网络替代原网络架构中的网络。然后,提出在模型中使用焦点损失函数Focal Loss,减少简单样本在训练中所占的权重,解决在车辆再识别数据库中常会出现的正负样本不平衡问题。最后,利用余弦相似度量判断图像之间的相似度。在VehicleID数据集上的实验表明,所提算法的模型车辆型号识别率为98.18%,较原DRDL模型提高了约14.7%,车辆颜色的识别率是96.28%。在车辆再识别任务中,所用模型的MAP值达0.709,较原模型提高约0.16,证明了所提算法的有效性。
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关键词
卷积神经网络
车辆再识别
细粒度学习
焦点损失函数
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职称材料
题名
基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法——以算法设计与分析课程为例
被引量：
2
1
作者
张春霞
牛振东
施重阳
商建云
机构
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期58-62,共5页
基金
北京理工大学学位与研究生教育发展研究课题(YJYJG2015-B16)
北京理工大学研究生学术型精品课程课题(XSKC2016020)
北京理工大学研究生教学团队建设课题(YJXTD-2015-A03)资助
文摘
教育目标包括认知领域目标、动作技能领域目标和情感领域目标。情感领域目标教育已受到越来越多教育者和众多领域学者的关注和研究。学习者的情感在传统教育和网络教育中都起着十分重要的作用,影响着学习者的学习主动性、积极性、创造性以及学习效果。基于多年承担本科生和硕士生的算法相关课程的教学实践,构建了细粒度学习情感本体,提出了基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法。细粒度学习情感本体的特点是引入了课程知识点之间的多种语义关系,构建了基于知识点的教师情感反馈行为分类。学习效果评估方法的特点是构建了基于细粒度学习情感本体中知识点关系路径的学习情感演化模型,并应用该模型来评估学习效果。
关键词
细粒度学习
情感本体
学习
效果评估
学习
情感演化模型
算法课程
Keywords
Fine granularity learning emotion ontology
I.earning effect evaluation
Evolutional model of learningemotion
Algorithm course
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进深度相对距离学习框架的车辆再识别算法
被引量：
6
2
作者
胡聪
李超
周甜
朱爱军
许川佩
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
桂林航天工业学院电子信息与自动化学院
广西自动检测技术与仪器重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期245-252,共8页
基金
国家自然科学基金(61861012)
广西自然科学基金(2017GXNSFAA198021)
+2 种基金
广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ18109)
桂林航天工业学院校级科研基金(XJ20KT09)
桂林电子科技大学创新项目(2019YXW08)资助。
文摘
随着智慧交通的快速发展,摄像头下的车辆重新识别任务受到了计算机视觉界研究者的高度关注。本文提出一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别算法。首先,针对原先深度相对距离学习框架中特征提取网络简单、难以提取车辆特征,提出采用RepNet网络替代原网络架构中的网络。然后,提出在模型中使用焦点损失函数Focal Loss,减少简单样本在训练中所占的权重,解决在车辆再识别数据库中常会出现的正负样本不平衡问题。最后,利用余弦相似度量判断图像之间的相似度。在VehicleID数据集上的实验表明,所提算法的模型车辆型号识别率为98.18%,较原DRDL模型提高了约14.7%,车辆颜色的识别率是96.28%。在车辆再识别任务中,所用模型的MAP值达0.709,较原模型提高约0.16,证明了所提算法的有效性。
关键词
卷积神经网络
车辆再识别
细粒度学习
焦点损失函数
Keywords
convolutional neural network
vehicle re-recognition
fine-grained learning
focal loss function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH-39 [机械工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法——以算法设计与分析课程为例
张春霞
牛振东
施重阳
商建云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进深度相对距离学习框架的车辆再识别算法
胡聪
李超
周甜
朱爱军
许川佩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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