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基于超图神经网络以多角度概念特征融合的概念先决学习被引量：2: 1; 作者张鹏杜洪霞代劲《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期155-166,共12页; 概念之间的先决条件关系是智慧教育领域开展个性化学习相关工作的基础性任务,具有至关重要的作用。现有研究中基于特征计算的方法依赖于手工特征提取,受限于本文结构,基于二元图结构方法则忽略了概念和文档对象两两之间的复杂高阶关系... 展开更多; 关键词先决关系概念依赖超图关系识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于代数多重网格的图像传感器物体识别技术: 2; 作者黄颖王文斌郑弘晖《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期743-748,共6页; 物联网中的物体识别可以减少人为的参与,提高物物相连的效率。该文针对物联网环境中的物体识别进行了初步研究,提出了一种结合代数多重网格的物体识别的方法,降低了物理存储和网络传输的代价。首先运用代数多重网格方法对不同模糊程度... 展开更多; 关键词代数多重网格特征提取图像重建物体识别物联网; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进遗传规划的混凝土路面裂缝检测算法被引量：14: 3; 作者瞿中陈宇翔《计算机工程与设计》北大核心 2019年第6期1660-1664,共5页; 针对在光照复杂环境下裂缝检测困难的问题,提出改进遗传规划的混凝土表面裂缝检测算法,将训练集图像进行光照的归一化处理,消除光照影响,根据裂缝图像特征筛选出训练集,利用改进选择算子的遗传规划算法训练图像处理模型,使用图像处理模... 展开更多; 关键词裂缝检测遗传规划选择算子块状干扰去除归一化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于KNN算法的约会对象喜好程度预测实现被引量：1: 4; 作者牟瑞明付明阳屈太国《南方农机》 2020年第3期32-32,39,共2页; KNN是分类数据最简单最有效的算法。笔者结合KNN算法原理用Python实现其对约会对象喜欢程度预测的算法过程,并支持用户输入未知对象的属性信息进行预测,方法就是将用户输入的数据处理成程序提供的数据格式,然后作为测试样本在本应用的... 展开更多; 关键词 KNN 预测分类人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超图神经网络以多角度概念特征融合的概念先决学习被引量：2: 1; 作者张鹏杜洪霞代劲; 机构重庆邮电大学软件工程学院智能信息技术与服务创新实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期155-166,共12页; 基金国家自然科学基金(61936001) 重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0849)。; 文摘概念之间的先决条件关系是智慧教育领域开展个性化学习相关工作的基础性任务,具有至关重要的作用。现有研究中基于特征计算的方法依赖于手工特征提取,受限于本文结构,基于二元图结构方法则忽略了概念和文档对象两两之间的复杂高阶关系。为了解决以上问题,该文提出HyperCPRL,基于超图编码高阶拓扑结构的能力,从三个角度构造基于概念结构、概念语义距离和文档-概念隶属关系三个超图,以捕捉建模对象之间具有的复杂关系特征,再融合三个超图结点表征,并利用自注意力机制在概念全域进一步挖掘先决关系,利用孪生网络实现先决关系预测。在四个真实数据集上进行了大量实验对比,HyperCPRL取得了较好的效果,且对包含低度概念样本的识别能力更强。; 关键词先决关系概念依赖超图关系识别; Keywords prerequisite relation concept dependency hypergraph relationship recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于代数多重网格的图像传感器物体识别技术: 2; 作者黄颖王文斌郑弘晖; 机构重庆邮电大学软件工程学院重庆南岸区北京邮电大学电子工程学院北京海淀区; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期743-748,共6页; 基金重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400408,KJ1400407) 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyj A40043,cstc2014jcyj A10051) 重庆市大学生创新训练计划项目(渝教高(2013)27号); 文摘物联网中的物体识别可以减少人为的参与,提高物物相连的效率。该文针对物联网环境中的物体识别进行了初步研究,提出了一种结合代数多重网格的物体识别的方法,降低了物理存储和网络传输的代价。首先运用代数多重网格方法对不同模糊程度的图像进行重建,在此基础上进行特征检测;然后运用"词袋"模型对使用了代数多重网格方法与未使用该方法的物体识别进行了对比试验。实验结果表明,运用一定程度的模糊图像识别物体能得到较高的稳定性,并且提升了与非同一场景的物体识别的区分度;运用代数多重网格方法的"词袋"模型提高了物体识别的准确率。; 关键词代数多重网格特征提取图像重建物体识别物联网; Keywords algebraic multigrid feature extraction image reconstruction object recognition the internet of things; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进遗传规划的混凝土路面裂缝检测算法被引量：14: 3; 作者瞿中陈宇翔; 机构重庆邮电大学软件工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第6期1660-1664,共5页; 基金重庆市科委基础科学与前沿技术研究重点基金项目(cstc2015jcyjBX0090) 重庆市基础与前沿计划基金项目(cstc2014jcyjA40033、cstc2015jcyjA40034、cstc2014jcyjA10051); 文摘针对在光照复杂环境下裂缝检测困难的问题,提出改进遗传规划的混凝土表面裂缝检测算法,将训练集图像进行光照的归一化处理,消除光照影响,根据裂缝图像特征筛选出训练集,利用改进选择算子的遗传规划算法训练图像处理模型,使用图像处理模型对图像裂缝进行提取并去除块状干扰得到最终检测结果。仿真结果表明,改进选择算子能在保证裂缝检测精度的情况下,加速图像处理模型的训练时间,能够精确、快速、有效地检测出混凝土表面裂缝。; 关键词裂缝检测遗传规划选择算子块状干扰去除归一化; Keywords crack detection genetic programming selection operator block interference removal normalization; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于KNN算法的约会对象喜好程度预测实现被引量：1: 4; 作者牟瑞明付明阳屈太国; 机构重庆邮电大学软件工程学院; 出处《南方农机》 2020年第3期32-32,39,共2页; 基金 2019年重庆邮电大学大学生科研训练计划项目; 文摘 KNN是分类数据最简单最有效的算法。笔者结合KNN算法原理用Python实现其对约会对象喜欢程度预测的算法过程,并支持用户输入未知对象的属性信息进行预测,方法就是将用户输入的数据处理成程序提供的数据格式,然后作为测试样本在本应用的分类模型中进行预测,经过运行验证算法,分类效果良好。; 关键词 KNN 预测分类人工智能; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于超图神经网络以多角度概念特征融合的概念先决学习	张鹏杜洪霞代劲	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于代数多重网格的图像传感器物体识别技术	黄颖王文斌郑弘晖	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进遗传规划的混凝土路面裂缝检测算法	瞿中陈宇翔	《计算机工程与设计》北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于KNN算法的约会对象喜好程度预测实现	牟瑞明付明阳屈太国	《南方农机》	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料