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一种改进的SAM-ShuffleNet明青花龙纹断代模型
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作者 赵谦 屈佳伟 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期116-123,共8页
青花瓷作为瓷器中的明珠,其独特的纹饰承载着深厚的文化底蕴。在众多青花瓷纹饰中,明代龙纹颇具代表性,对明代前、中、后三期的青花瓷龙纹进行断代识别有着极高的历史文化研究价值。文中针对明代龙纹断代问题提出一种改进的深度学习模型... 青花瓷作为瓷器中的明珠,其独特的纹饰承载着深厚的文化底蕴。在众多青花瓷纹饰中,明代龙纹颇具代表性,对明代前、中、后三期的青花瓷龙纹进行断代识别有着极高的历史文化研究价值。文中针对明代龙纹断代问题提出一种改进的深度学习模型,该模型引入空间注意力机制(SAM)改进原网络ShuffleNetV2,能够捕获图像中的长距离依赖关系,用于增强模型的表达能力,并利用迁移学习策略、交叉熵损失函数和RMSProp自适应学习率优化器在青花瓷龙纹数据集上进行实验验证,用于准确年代鉴定。实验表明,在迭代100次、批次大小为16、学习率为0.001以及权重衰减为10-5的条件下,明代前、中、后期断代总体准确率为95.67%,召回率为95%,F1-Score为95%。与VGG16、ResNet18等8个模型对比,所提模型在识别准确率上显著提高,运算速度约是ResNet18的4.9倍,是VGG16的5.9倍,这证明该模型不仅实现了明代青花瓷龙纹的精确断代,还具备快速识别、体积紧凑的特点,为文化遗产保护和鉴定提供了新的技术方法。 展开更多
关键词 龙纹断代 深度学习 ShuffleNet 空间注意力机制 RMSProp 迁移学习策略
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基于SURF-BoVF特征与主动学习EQB-LightGBM的发电机局部放电模式识别方法
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作者 毕光均 龙世兴 +3 位作者 罗明兴 王洪雨 彭小圣 戚士伟 《高压电器》 北大核心 2025年第10期159-167,共9页
为构建高效且高精度的发电机局部放电分类模型,提出了一种基于PRPD图谱SURF特征的视觉词袋表征方法以及主动学习EQB-LightGBM模式识别方法。首先,从5种发电机典型局部放电类型的PRPD图谱中提取SURF特征,这些特征被用于构建视觉词袋模型... 为构建高效且高精度的发电机局部放电分类模型,提出了一种基于PRPD图谱SURF特征的视觉词袋表征方法以及主动学习EQB-LightGBM模式识别方法。首先,从5种发电机典型局部放电类型的PRPD图谱中提取SURF特征,这些特征被用于构建视觉词袋模型。通过该模型,发电机局部放电样本可以高效地量化为一个高维特征向量,从而有效地表征放电模式的特征组成。然后,将放电样本训练集划分为初始训练集和候选样本集,使用初始训练集训练分类投票模型,并通过EQB策略从候选样本集中筛选高价值样本,优化训练集参与模型迭代训练。通过动态更新训练集,提高了训练样本的代表性,从而提升了模型的分类识别性能。最后,在满足预设停止条件后,结束样本筛选与模型训练,得到高效且精准的识别模型。实验结果表明,文中所提方法筛选全训练集38%的样本进行训练即可达到98%的识别精度,与全训练集的识别精度相当,显著提高了模型识别效率,有效降低了训练时间和计算成本。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 主动学习 EQB策略
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混合学习环境下中小学校长信息化领导力培训对策研究 被引量:12
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作者 庞敬文 高琳琳 +2 位作者 唐烨伟 钟绍春 解月光 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2016年第6期20-27,共8页
随着互联网+教育的提出,我国教育信息化的不断变革,中小学校长信息化领导力面临新的挑战。因而,提升中小学校长信息化领导力的培训受到越来越多的关注。本文根据中小学校长信息化领导力培训的实际调研情况,设计了混合学习环境下中小学... 随着互联网+教育的提出,我国教育信息化的不断变革,中小学校长信息化领导力面临新的挑战。因而,提升中小学校长信息化领导力的培训受到越来越多的关注。本文根据中小学校长信息化领导力培训的实际调研情况,设计了混合学习环境下中小学校长信息化领导力培训的模型,着重介绍了培训的流程,提出了培训的策略。本文探讨了如何在混合学习环境的支持下促进中小学校长信息化领导力培训的开展、改进中小学校长信息化领导力培训的组织方式的可行之路,为我国中小学信息化领导队伍建设提供借鉴。 展开更多
关键词 混合学习环境 中小学校长信息化领导力 培训模型 培训策略
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一种多策略联合信息抽取方法 被引量:2
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作者 肖明军 张巍 +1 位作者 邹翔 蔡庆生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第4期614-617,共4页
介绍了一种多策略联合信息抽取方法———MSCIE(MultiStrategyCombinationInformationExtraction).MSCIE将对表格式网页的信息抽取分为基于网页结构特征分析的信息抽取和基于模式匹配的信息抽取,提出了一种对网页DOM(DocumentObjectMod... 介绍了一种多策略联合信息抽取方法———MSCIE(MultiStrategyCombinationInformationExtraction).MSCIE将对表格式网页的信息抽取分为基于网页结构特征分析的信息抽取和基于模式匹配的信息抽取,提出了一种对网页DOM(DocumentObjectModel)树的冗余信息进行剪枝分析的方法和一种实体特征模式发现算法分别用于这两种信息抽取方法,并通过两种策略联合完成信息抽取工作.应用于互联网竞争情报监测系统中,从大量网站中抽取多种商品的供求信息,取得了较高的准确率和召回率(平均在95%以上). 展开更多
关键词 机器学习 信息抽取 模式匹配 多策略
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基于个人网络化学习体系的学习策略探讨 被引量:3
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作者 罗华 阮建海 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2006年第6期107-109,共3页
本文在对个人网络化学习体系进行分析的基础上,提出对个人网络化学习各要素进行整合,进而构建基于个人网络化学习体系的学习策略,以帮助学习者达到更好的网络化学习效果。
关键词 网络化学习 个人网络化学习体系 学习模式 学习策略
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研究性学习能否成为学生新的课业负担——从美国学生的口头报告看研究性学习的性质及其实施策略 被引量:5
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作者 杨颖秀 《外国教育研究》 CSSCI 北大核心 2004年第5期41-43,共3页
美国学生的口头报告(presentation)是被学生喜欢的研究性学习方式,已经自然地融于学生的学习活动之中,为我国研究性学习的开展提供了借鉴。研究性学习应当定位于学习方式,而不是一门课程,它需要与学科课程融于一体,使学生在与自然、社... 美国学生的口头报告(presentation)是被学生喜欢的研究性学习方式,已经自然地融于学生的学习活动之中,为我国研究性学习的开展提供了借鉴。研究性学习应当定位于学习方式,而不是一门课程,它需要与学科课程融于一体,使学生在与自然、社会和生活相结合的过程中,在与教师和同学的交往中形成积极的学习态度和良好的学习策略,培养创新精神和实践能力。 展开更多
关键词 研究性学习 课业负担 美国 口头报告 实施策略 创新精神 中小学
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从认知角度谈读写结合的学习策略 被引量:2
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作者 方碧姬 朱虹蒨 《重庆工学院学报》 2006年第11期184-186,共3页
从认知角度出发,对读写结合,以读促写的二语学习策略的认知基础、培养及其意义进行了讨论和分析.说明了阅读和写作构成了完整的输入-输出的信息处理过程,二者的有益结合将从多个方面提高学习者的写作能力.
关键词 读写结合 学习策略 认知心理过程 信息处理模式
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学习策略实现的条件和加法器通路时延故障测试生成
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作者 杨德才 陈光 谢永乐 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1577-1582,共6页
时延故障对高速运算电路性能有着关键性的影响,本文对高速加法器之一的条件和加法器的通路时延故障作了研究。首先对其提出了一种可测性设计,主要特点是硬件成本低和测试向量少,且实现了完全的无险象强健时延故障可测性。在此基础上,进... 时延故障对高速运算电路性能有着关键性的影响,本文对高速加法器之一的条件和加法器的通路时延故障作了研究。首先对其提出了一种可测性设计,主要特点是硬件成本低和测试向量少,且实现了完全的无险象强健时延故障可测性。在此基础上,进一步提出了一种学习策略的方法,实现了任意位数条件和加法器通路时延故障的测试生成,使得测试难度下降,测试时间缩短,测试效率提高。仿真实验结果表明了该方案的有效性。 展开更多
关键词 条件和加法器 可测性设计 学习策略 通路时延故障 双向量测试
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基于策略模式的特征选择算法工具库FSLS的设计 被引量:3
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作者 施佳 夏骄雄 张武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期181-184,197,共5页
在机器学习的研究中,特征选择对于提高学习机器的性能和效率具有重要的意义。各种特征选择算法的不断提出和应用,给各领域科研工作的实施带来极大的帮助,但是当前各种算法普遍存在着具体实现独立性较强、可扩展性差的问题,使得算法的使... 在机器学习的研究中,特征选择对于提高学习机器的性能和效率具有重要的意义。各种特征选择算法的不断提出和应用,给各领域科研工作的实施带来极大的帮助,但是当前各种算法普遍存在着具体实现独立性较强、可扩展性差的问题,使得算法的使用者难以对多种算法的性能进行统一的对比评估,算法的替换和扩展工作量也相应较大。论文以面向对象的设计理念为指导,基于设计模式中的策略模式,提出了特征选择算法工具库FSLS(FeatureSelectionLibrarybasedonStrategy-pattern)的设计构想,通过将特征选择方法中一些常用的算法按照策略模式进行包装,以此方便机器学习算法用户的使用,同时确保算法工具库的本身具有较强的可扩展性。 展开更多
关键词 机器学习 特征选择 策略模式
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