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题名基于项目的网络团队学习过程模型
被引量：8
- 1
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作者
王新法
牛有田
刘震
王飞
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机构
河南科技学院网络信息中心
河南师范大学物理与信息工程学院
郑州市科技工业学校
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出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2011年第3期50-54,共5页
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文摘
项目是目前开展科学研究和新产品新技术开发的基本活动,而且一个项目需要专业团队的所有成员合作来完成。随着网络技术的发展和网络的普及,网络团队学习已逐渐成为未来网络环境下学习的主流模式之一。在项目实施过程中,通过系统科学的项目管理和学习管理,以项目为学习活动中心来实现网络团队学习不仅能够加速团队学习成果的转化,也会大大提升团队学习的品质。本文在深入分析项目、项目管理、项目团队、网络学习团队及网络团队学习相关概念的基础上,对学习团队和项目团队进行了区分,进一步探讨了项目团队与学习团队之间的关系,提出了以项目过程和项目团队成长过程为基础的基于项目的网络团队学习过程模型,试图为网络学习团队提供一种更有效的学习参考模型。
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关键词
项目
项目管理
团队学习
学习模式
学习管理
远程教育
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名基于移动通信数据的用户移动轨迹预测方法
被引量：25
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作者
刘震
付俊辉
赵楠
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机构
河南科技学院网络信息中心
北京大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第2期10-13,17,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60703066)
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文摘
随着无线移动通信设备的发展,获取用户位置的手段更加多样,如何对轨迹进行建模并预测人类行为成为研究热点。现有方法主要针对GPS轨迹等连续轨迹进行建模预测,而对移动通信场景中人行为轨迹预测方法尚未研究。针对移动话单数据这种离散程度极大的轨迹数据建模,提出Match算法对人类轨迹进行预测。实验证明,85%的人类轨迹可以利用该算法正确预测。在此基础上,提出轨迹合并的方法,进一步提高了预测的准确率,并发现人类在以天为单位的尺度上,有30%的行为是自相似的。
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关键词
移动数据
轨迹预测
行为分析
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Keywords
Mobile data Trajectory predicting Behaviour analysis
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名自适应细菌觅食算法在优化问题中的应用
被引量：2
- 3
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作者
肖文显
褚镭郦
王俊阁
刘震
马孝琴
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机构
河南科技学院网络信息中心
合肥工业大学宣城校区信息工程系
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出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第4期31-36,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71171151)
河南省教育厅自然科学研究计划(13B520011)
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文摘
细菌觅食算法在求解优化问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量.针对上述问题,论文提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,分别根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,从而使算法在保证种群多样性的前提下,保持细菌个体具有较高觅食能力,促进算法局部搜索和全局优化的平衡.对标准测试函数和TSP问题的测试结果表明:基于自学习的细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解高维复杂优化问题.
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关键词
优化问题
细菌觅食算法
自适应
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Keywords
optimization problems
bacterial foraging algorithm
self-adaptive
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于隐马尔可夫随机场的社区结构发现算法
被引量：2
- 4
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作者
刘栋
刘震
张贤坤
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机构
河南师范大学计算机与信息技术学院
河南科技学院网络信息中心
天津科技大学计算机科学与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第9期3481-3484,共4页
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基金
天津市科技型中小企业创新基金项目(11ZXCXGX07700)
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文摘
针对社区结构发现问题,提出了一种基于隐马尔可夫随机场社区发现算法。该方法将网络中的顶点度数映射为顶点信息值,用马尔可夫随机场模型描述网络中上下文信息并构造系统能量函数,使用迭代条件模式算法对能量方程进行优化。该方法在Zachary空手道俱乐部网络、海豚关系网络以及美国大学足球联赛网络上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。
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关键词
社区发现
隐马尔可夫随机场
复杂网络
顶点度数
迭代条件模式
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Keywords
community detection
hidden Markov random field
complex network
vertex degree
iterated conditional modes
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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