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基于决策树的手写数字识别的应用研究 被引量：6
1
作者 赵力衡 《软件》 2018年第3期90-94,共5页
随着信息化技术的迅速发展,社会各个行业对信息化技术的依赖与日俱深,其中一个重要的场景就是将用户的手写信息识别到计算机系统中,而在这一场景中一个常见识别内容就是识别手写数字。传统方法难以准确识别手写数字,深度学习则计算量较... 随着信息化技术的迅速发展,社会各个行业对信息化技术的依赖与日俱深,其中一个重要的场景就是将用户的手写信息识别到计算机系统中,而在这一场景中一个常见识别内容就是识别手写数字。传统方法难以准确识别手写数字,深度学习则计算量较大,因此提出使用机器学习中决策树模型来分析手写数字。实验结果表明,所提方法能在保持计算量较小的前提下精确、快速地识别出各种手写数字,可作为手写数字的有效识别手段。 展开更多
关键词 大数据 机器学习 决策树 手写数字
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大数据下网络资源信息丢失优化识别仿真 被引量：4
2
作者 陈虹君 罗福强 +1 位作者 赵力衡 李瑶 《计算机仿真》 北大核心 2017年第9期358-361,共4页
大数据下网络资源信息丢失的优化识别,能够保证网络稳定正常运行。对丢失资源信息的识别,需要得到浓缩点组成的新数据碎片样本,由此进行训练获得决策函数,完成网络资源丢失信息的识别。传统方法获得网络资源信息组合特征向量,对信息组... 大数据下网络资源信息丢失的优化识别,能够保证网络稳定正常运行。对丢失资源信息的识别,需要得到浓缩点组成的新数据碎片样本,由此进行训练获得决策函数,完成网络资源丢失信息的识别。传统方法获得网络资源信息组合特征向量,对信息组合特征向量进行丢失识别,但忽略了获取决策函数,导致识别精度偏低。提出基于模糊C均值聚类的大数据下网络资源信息丢失识别算法,采集大数据下不同类型的网络资源信息样本,对不同类型的网络资源信息样本进行特征提取,通过模糊C均值聚类理论对碎片样本进行聚类分析,利用信息浓缩准则对碎片样本聚类中心进行处理,得到浓缩点组成的新数据碎片样本,并使用新数据碎片样本进行训练获得决策函数,以此为依据完成网络资源信息丢失识别。实验结果表明,所提算法能够有效提高网络资源信息识别精度,实用性较强。 展开更多
关键词 大数据 网络资源 丢失信息识别
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去中心化加权簇归并的密度峰值聚类算法 被引量：3
3
作者 赵力衡 王建 陈虹君 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1910-1922,共13页
快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(DPC)是近年来提出的一种基于密度的聚类算法,具有原理简单、无需迭代并能实现任意形状聚类的优点。但该算法仍存在一些缺陷:围绕聚类中心点聚类,使聚类结果受中心点影响显著,且聚类中心点数量仍需人为指... 快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(DPC)是近年来提出的一种基于密度的聚类算法,具有原理简单、无需迭代并能实现任意形状聚类的优点。但该算法仍存在一些缺陷:围绕聚类中心点聚类,使聚类结果受中心点影响显著,且聚类中心点数量仍需人为指定;截断距离仅考虑了数据的分布密度,忽略了数据的内部特征;聚类过程中若有样本存在分配错误,会导致其后续样本聚类出现跟随错误。针对上述问题,尝试提出一种去中心化加权簇归并的密度峰值聚类算法(DCM-DPC)。该算法引入权重系数重新定义了局部密度,并由此划分出位于不同局部高密度区域的核心样本组,用于取代聚类中心点成为聚类的依据。最后将剩余样本按其近邻样本所在类簇的众数,或分配到最高耦合的核心样本组代表的类簇中或标注为离散点以完成聚类。在人工和UCI数据集上的实验结果表明,提出算法的聚类效果优于对比算法,对相互纠缠的类簇的边界样本划分也更加精确。 展开更多
关键词 密度峰值 聚类 去中心点 邻域 簇归并
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关于破损区域全局优化的图像修复方法研究 被引量：4
4
作者 周红 赵力衡 +1 位作者 刘浩 曾强宇 《计算机仿真》 北大核心 2020年第9期469-473,共5页
对于破损图像的修复,现有方法通常无法有效保证破损区域结构平滑、准确高效的补全。为此提出了全局优化的破损区域修复方法。方法分析了修复模型存在的缺陷,充分考虑到图像结构与图像关联性的同时,设计了由数据项、可信项与关联项共同... 对于破损图像的修复,现有方法通常无法有效保证破损区域结构平滑、准确高效的补全。为此提出了全局优化的破损区域修复方法。方法分析了修复模型存在的缺陷,充分考虑到图像结构与图像关联性的同时,设计了由数据项、可信项与关联项共同描述的优先级计算,同时将像素标记候选状态,迭代过程不断刷新优先级与状态,直至破损区域全部像素状态均被标记完成。为进一步提高修复质量,对图像采取全局增强处理,针对破损区域具有的模糊属性,引入模糊理论处理图像灰度的隶属度,同时通过灰度梯度,构造辅助图像,最终实现对破损图像轮廓和细节的增强。通过仿真,证明了全局优化修复方法能够对图像破损区域进行更加准确、连续的填充,并且具有更好的保真性与修复效率。 展开更多
关键词 图像破损区域 全局优化 图像修复 优先级计算 灰度梯度
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基于CNN-RNN深度学习的图片描述方法与优化 被引量：2
5
作者 陈虹君 罗福强 +2 位作者 赵力衡 张杰 李瑶 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 2018年第2期67-70,共4页
为了提高模型的泛化能力,将机器翻译的编-解码模型引入图片描述中.首先,提出了CNN-RNN模型:CNN负责编码,RNN负责解码,RNN模型采用LSTM网络.接着,考虑到该模型一定程度上忽略了图片的局部区域特征和图片语义信息,因此又提出改进的CNN-MIL... 为了提高模型的泛化能力,将机器翻译的编-解码模型引入图片描述中.首先,提出了CNN-RNN模型:CNN负责编码,RNN负责解码,RNN模型采用LSTM网络.接着,考虑到该模型一定程度上忽略了图片的局部区域特征和图片语义信息,因此又提出改进的CNN-MIL-DRN模型.该模型考虑了属性概率向量,并将多个时刻状态堆叠在一个时刻的计算中,加深了非线性变换的复杂深度.最后,采用MS COCO C5进行模型测试,以AP及5个不用的阈值测试不同指标,同时选取一些目前较新的模型作对比,从而得到CNN-MIL-DRN模型的最优效果. 展开更多
关键词 神经网络 CNN RNN MIL LSTM DRN
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数据结构课程中面试式教学模式探索与实践 被引量：1
6
作者 赵力衡 李丽华 《电脑知识与技术》 2021年第14期152-153,共2页
专业课程知识的实用性一直都是教育教学中关注的重点,许多专业课程以项目指导等方式来强化课程知识的实用性,但数据结构作为一门较为前期的专业课程,学生此时还缺乏足够的专业技能,项目导向等方式不容易取得较为满意的结果。本文提出了... 专业课程知识的实用性一直都是教育教学中关注的重点,许多专业课程以项目指导等方式来强化课程知识的实用性,但数据结构作为一门较为前期的专业课程,学生此时还缺乏足够的专业技能,项目导向等方式不容易取得较为满意的结果。本文提出了一种面试式教学模式,将面试中关注的重点引入教学过程,并作为检验学习成果的更高标准,以此提高数据结构的实用性。方法在实际教学中已应用3年,实践证明,该教学模式能有效提高学生实践能力、提升学生学习兴趣,显著提高了教学效果。 展开更多
关键词 数据结构 教学模式 面试 教改
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基于SPSS Modeler的股票走势预测建模及应用研究 被引量：1
7
作者 赵力衡 《电脑知识与技术》 2018年第3期256-257,共2页
随着信息化技术的迅速发展,社会生活中产生的数据在近年来呈现出指数式的增长,这些数据也对当前社会生产和生活产生了越来越重要的活动。在股市中采取大数据建模的方法来分析未来股票走势也越来越显得重要。鉴于此,提出使用大数据中时... 随着信息化技术的迅速发展,社会生活中产生的数据在近年来呈现出指数式的增长,这些数据也对当前社会生产和生活产生了越来越重要的活动。在股市中采取大数据建模的方法来分析未来股票走势也越来越显得重要。鉴于此,提出使用大数据中时间序列模型的方法来分析预测股票走势。实验结果表明,所提方法能较准确地反映出股票的走势,可作为股票分析的有效依据。 展开更多
关键词 大数据 MODELER 时间序列 预测 股票
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单帧图像局部差异特征多目标分离仿真 被引量：1
8
作者 陈虹君 赵力衡 +1 位作者 罗福强 李瑶 《计算机仿真》 北大核心 2018年第6期246-249,共4页
对单帧图像差异特征的多目标分离,能够有效提高图像处理效果。对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,需要将差异度较小区域合并至相邻区域中,并获取图像分离算法最优的阈值参数,完成差异特征的多目标分离。传统方法结合分水岭的分离方... 对单帧图像差异特征的多目标分离,能够有效提高图像处理效果。对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,需要将差异度较小区域合并至相邻区域中,并获取图像分离算法最优的阈值参数,完成差异特征的多目标分离。传统方法结合分水岭的分离方法,对图像特征进行分离及提取,但无法对图像分离阈值参数进行获取,导致图像目标分离精度偏低。提出基于粒子群的区域生长分水岭的单帧图像局部差异特征的多目标分离算法。将区域生长和分水岭的图像分离算法进行结合,依据香农熵对目标函数进行构建,对区域生长的参数进行确定,利用特征值对区域间的差异度进行计算,将较小的区域合并至相邻差异度区域中,得出图像分离算法最优的阈值参数,完成对单帧图像局部差异特征多目标的分离。实验证明,所提方法能有效对单帧图像局部差异特征进行多目标分离,并高效提高了图像处理速度。 展开更多
关键词 单帧图像 局部差异特征 多目标分离
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基于Apriori算法的图书推荐应用研究 被引量：1
9
作者 赵力衡 陈虹君 《电脑知识与技术》 2018年第4X期211-212,共2页
随着机器学习技术的不断发展,机器学习在社会各个邻域的应用也越来越广泛。在校园图书馆中使用机器学习的方法来实现对学生借阅方面的画像,把握学生阅读规律,精确地向不同的学生推荐其感兴趣的书籍,从而提升学生的学习兴趣就越发显得重... 随着机器学习技术的不断发展,机器学习在社会各个邻域的应用也越来越广泛。在校园图书馆中使用机器学习的方法来实现对学生借阅方面的画像,把握学生阅读规律,精确地向不同的学生推荐其感兴趣的书籍,从而提升学生的学习兴趣就越发显得重要。鉴于此,提出使用机器学习中Apriori模型的方法来分析不同学生的阅读兴趣,并推荐其可能感兴趣的书籍。实验结果表明,所提方法能较准确地分析出学生的借阅兴趣,可作为图书馆书籍推荐分析的有效依据。 展开更多
关键词 大数据 机器学习 APRIORI 推荐 图书
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