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深度学习在故障诊断中的应用综述 被引量：20
1
作者 李春林 熊建斌 +3 位作者 苏乃权 张清华 梁琼 叶宝玉 《机床与液压》 北大核心 2020年第13期174-184,共11页
阐述了深度学习在故障诊断和图像分析、语音识别和文本理解等领域的应用;介绍卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码网络、递归神经网络4种典型的深度学习模型;综述近几年深度学习在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方... 阐述了深度学习在故障诊断和图像分析、语音识别和文本理解等领域的应用;介绍卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码网络、递归神经网络4种典型的深度学习模型;综述近几年深度学习在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方面的研究新进;探讨深度学习在故障诊断中的理论分析、特征提取、优化训练和研究拓展等。 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 特征识别 神经网络
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基于语义信息的人脸特征匹配方法
2
作者 叶培楚 杨伟钧 曾宪贤 《广州城市职业学院学报》 2023年第3期91-95,共5页
人脸识别在图像处理领域是一个非常重要的研究方向,如何准确地从大量的人脸图像中识别出特定的人脸,是一个非常重要且迫切的问题。为此,提出一种能够有效提高识别准确率的辅助人脸识别方法。基于深度学习的人脸识别方法,是将人脸图像输... 人脸识别在图像处理领域是一个非常重要的研究方向,如何准确地从大量的人脸图像中识别出特定的人脸,是一个非常重要且迫切的问题。为此,提出一种能够有效提高识别准确率的辅助人脸识别方法。基于深度学习的人脸识别方法,是将人脸图像输入到一个训练好的卷积网络中,网络输出一个关于输入图像的特征描述向量。因此在人脸识别的过程中,只需计算两帧图像的描述向量间的相似性即可。但研究发现,识别准确率还有提升空间,因此利用第五层卷积特征图的特征,结合深度学习方法最终生成的图像描述向量,可以在人脸识别过程中显著提高识别准确率。大量实验证明,本方法可用于辅助基于深度学习方法的图像识别问题,能够有效提高识别准确率。 展开更多
关键词 人脸识别 辅助识别 卷积特征图 深度学习
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一种高效且鲁棒的网格化特征提取和匹配方法 被引量：1
3
作者 叶培楚 杨伟钧 曾宪贤 《广州城市职业学院学报》 2022年第4期61-65,共5页
在农业三维重建任务中,特征提取和匹配环节是极为重要的一环,对于重建精度和重建效率有较大的影响。文中提出的高质量网格化特征提取和特征匹配方法通过将图像网格化处理,逐块进行特征提取并自适应阈值处理,确保每个图像块中提取到足够... 在农业三维重建任务中,特征提取和匹配环节是极为重要的一环,对于重建精度和重建效率有较大的影响。文中提出的高质量网格化特征提取和特征匹配方法通过将图像网格化处理,逐块进行特征提取并自适应阈值处理,确保每个图像块中提取到足够多的特征点,并实现特征分布均匀化,提高三维重建算法的精度;通过对最近邻比例法的特征匹配结果进行网格化处理,并基于特征响应值和匹配分数两个维度对匹配对进行筛选,保留所有质量较高且空间分布均匀的匹配对,提高三维重建算法的精度和效率。在现有农业场景中进行实验验证,比较原始特征提取和匹配方法和文中提出的网格化处理的特征提取和匹配方法,证实文中提出的方法可以提取空间分布均匀且质量较高的匹配对,并且可以有效剔除冗余匹配对,提高三维重建匹配效率。 展开更多
关键词 特征提取 特征匹配 网格化 三维重建
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面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络 被引量：15
4
作者 刘少鹏 洪佳明 +3 位作者 梁杰鹏 贾西平 欧阳佳 印鉴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2588-2602,共15页
医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习... 医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIoU)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型. 展开更多
关键词 医学图像 深度学习 生成对抗网络 半监督学习 青光眼筛查
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基于深度学习的图像语义分割技术综述 被引量：14
5
作者 卢旭 刘钊 《软件导刊》 2021年第1期242-244,共3页
图像分割是计算机视觉领域的一个重要方向,是图像处理的核心环节。伴随深度学习技术的发展,结合深度学习的图像分割技术在精确度上远超传统图像分割方法。卷积神经网络(CNN)与全卷积神经网络(FCN)的提出极大促进了图像语义分割技术发展... 图像分割是计算机视觉领域的一个重要方向,是图像处理的核心环节。伴随深度学习技术的发展,结合深度学习的图像分割技术在精确度上远超传统图像分割方法。卷积神经网络(CNN)与全卷积神经网络(FCN)的提出极大促进了图像语义分割技术发展,研究人员提出了很多新型网络模型,分割精准度大幅度提升。从传统语义分割方法、深度学习与传统方法相结合的图像语义分割、基于深度学习的语义分割3个方面阐述图像语义分割技术研究进展,为基于深度学习的图像语义分割技术研究提供参考。 展开更多
关键词 图像分割 语义分割 深度学习 卷积神经网络
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学术社交网络中的权威学者推荐模型 被引量：10
6
作者 李春英 汤庸 +1 位作者 肖政宏 李天送 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2594-2599,共6页
目前,学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容,同时,学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导... 目前,学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容,同时,学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导向作用,因此提出一种融合学术社区检测的权威学者推荐模型(ISRMACD)来为学术社交网络中的低影响力学者提供推荐服务。首先,利用影响力大的学者圈作为社区的核心结构对学术社交网络中学者间的关系纽带——好友关系所产生的复杂网络拓扑关系进行学术社区检测;然后,对社区内的学者计算影响力,并实现社区内部的权威学者推荐服务。在学者网数据集上的实验结果表明,该推荐模型在不同的权威学者推荐数量下均取得了较高的推荐质量,并且每次推荐10名权威学者取得的推荐精度最高,达到70%及以上。 展开更多
关键词 学术社交网络 学者网 推荐系统 学术社区检测 权威学者推荐
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面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络 被引量：4
7
作者 刘少鹏 赵慧民 +5 位作者 洪佳明 吴晓航 许发宝 欧阳佳 梁鹏 熊建斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期427-437,共11页
医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模... 医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型. 展开更多
关键词 医学图像 图像生成 生成对抗网络 对抗样本 投影梯度下降
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基于Mask R-CNN的人脸检测与分割方法 被引量：10
8
作者 林凯瀚 赵慧民 +3 位作者 吕巨建 詹瑾 刘晓勇 陈荣军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期274-280,共7页
针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的人脸检测及分割方法。通过ResNet-101结合RPN网络生成候选区域,再利用RoIAlign算法实现像素级的特征点定位,... 针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的人脸检测及分割方法。通过ResNet-101结合RPN网络生成候选区域,再利用RoIAlign算法实现像素级的特征点定位,旨在提高定位精度。根据全卷积网络生成相应的人脸二值掩码,实现图像中人脸信息与背景的分割。此外,构建了一个具有分割标注信息的人脸数据集用于训练相应模型。在通用人脸检测数据集的实验结果表明,该方法具有较好的人脸检测效果,并能在准确检测的同时实现像素级的人脸信息分割。 展开更多
关键词 人脸检测 Mask R-CNN算法 实例分割 RoIAlign算法 全卷积网络
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基于计算思维的中职《计算机应用基础》课程教学改革研究 被引量：10
9
作者 郑伟俊 詹瑾 陈丹妮 《中国教育信息化》 2019年第12期37-40,共4页
计算思维是信息技术学科核心素养要素之一,学生掌握计算思维方法能提高利用计算机对信息进行有效获取和处理的能力。文章分析了中职《计算机应用基础》课程当前教学中存在的问题并对计算思维进行阐述,根据教学问题和学生特征,提出以任... 计算思维是信息技术学科核心素养要素之一,学生掌握计算思维方法能提高利用计算机对信息进行有效获取和处理的能力。文章分析了中职《计算机应用基础》课程当前教学中存在的问题并对计算思维进行阐述,根据教学问题和学生特征,提出以任务为驱动进行教学分组,将计算思维方法融进教学过程的教学模式。经过教学实践得出,这种教学模式不仅弥补了传统教学的不足,提高了学生的计算思维和信息素养,也改善了教师课堂的管理,提高了教学质量,为其他计算机相关课程提供了教学借鉴。 展开更多
关键词 计算思维 任务驱动 计算机应用基础 中职课程
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基于二阶分段式的Apriori算法优化 被引量：9
10
作者 刘丽娜 吴新玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期1940-1947,共8页
针对数据的复杂多样性以及Apriori算法的低效问题,提出依托Spark计算框架的二阶分段式算法优化模型。基于K-Means方法设计并行聚类分析算法,采用该算法对多维多属性值数据类型进行聚类分析,提高数据差异性,降低数据规模。通过“字典表... 针对数据的复杂多样性以及Apriori算法的低效问题,提出依托Spark计算框架的二阶分段式算法优化模型。基于K-Means方法设计并行聚类分析算法,采用该算法对多维多属性值数据类型进行聚类分析,提高数据差异性,降低数据规模。通过“字典表”化存储模式压缩数据量,采用“与”操作降低I/O和去候选频繁项集优化Apriori算法,利用优化后的Apriori算法挖掘聚类后数据的关联规则。通过算法分析及实验验证,当数据量达到“拐点”时优化后的算法模型相对于原Apriori算法执行效率提高47%以上,且不受数据复杂度和噪声影响,提高了规则的形成效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 关联规则 聚类分析 分段式 算法优化 多维多属性值
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基于IF和SHAP的无监督机械故障检测和诊断方法 被引量：4
11
作者 沈阳 黄文豪 +1 位作者 俞龙 郑志硕 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期66-73,共8页
为实现标签数据不可用情况下对机械故障的早期准确检测和诊断,提出了基于孤立森林(Isolation forest,IF)模型和可解读人工智能工具Shapley加法解释(Shapley additive explanation,SHAP)的无监督旋转机械故障检测方法。提取出时域和频域... 为实现标签数据不可用情况下对机械故障的早期准确检测和诊断,提出了基于孤立森林(Isolation forest,IF)模型和可解读人工智能工具Shapley加法解释(Shapley additive explanation,SHAP)的无监督旋转机械故障检测方法。提取出时域和频域中的振动特征。在故障检测阶段,以无监督方式基于IF模型检测到早期机械故障。在故障诊断中,使用SHAP对IF模型的预测结果进行解读,通过特征重要性排序得到故障成因,并根据特征与故障位置的对应关系执行故障分类或根因分析。在轴承故障数据集上的试验结果表明,所提方法能够准确及时地检测到早期机械故障的发生,并给出故障发生的原因和位置,所提方法可有效提高机械设备运行和维护的稳定性和自动化。 展开更多
关键词 故障检测 故障诊断 孤立森林 可解读人工智能 无监督检测
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软件测试技术及其测试工具的研究与应用 被引量：5
12
作者 林生旭 盘茂杰 《现代计算机》 2023年第12期37-43,共7页
软件开发的质量随着计算机技术的快速发展而显得日益重要,软件测试是确保软件质量的重要手段之一。软件测试(software testing)是软件开发过程中不可或缺的一环,旨在通过各种方法和工具提高软件质量,提高软件可靠性。介绍软件测试技术... 软件开发的质量随着计算机技术的快速发展而显得日益重要,软件测试是确保软件质量的重要手段之一。软件测试(software testing)是软件开发过程中不可或缺的一环,旨在通过各种方法和工具提高软件质量,提高软件可靠性。介绍软件测试技术的概念和工具应用,并介绍常用的软件测试工具,如QTP、LoadRunner,结合具体案例进行应用。最后,对今后测试技术和测试工具的走向进行总结。 展开更多
关键词 软件测试 测试技术 测试工具
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融合知识图谱的学习者个性化学习资源推荐 被引量：1
13
作者 李春英 武毓琦 +2 位作者 汤志康 林伟杰 汤庸 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第2期285-292,共8页
针对学习资源个性化推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题,本文提出了一种基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模型(LPRM).LPRM模型利用在线学习中学生与课程的历史交互信息以及在线课程的属性信息构建课程知识图谱,辅助课程资源... 针对学习资源个性化推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题,本文提出了一种基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模型(LPRM).LPRM模型利用在线学习中学生与课程的历史交互信息以及在线课程的属性信息构建课程知识图谱,辅助课程资源的个性化推荐;针对RippleNet框架中实体关系传播未考虑实体影响力的问题,提出节点影响力计算模型衡量知识图谱中实体的影响力,构建LPRM模型框架得到学习者对学习资源的评分.大量对比实验结果表明,本文提出的基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模在AUC和ACC评价指标上均表现出最优的性能,模型参数分析结果表明LPRM模型能有效地提升学习者学习资源个性化推荐性能,较好地缓解了数据稀疏和冷启动引起的学习者个性化资源推荐不准确等问题. 展开更多
关键词 在线学习 知识图谱 推荐模型 节点影响力 RippleNet
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基于知识图谱卷积网络的学习资源推荐
14
作者 汤志康 武毓琦 +1 位作者 李春英 汤庸 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期153-160,共8页
针对现有知识图谱卷积网络(KGCN)推荐模型随机采样选择邻域容易导致推荐结果不稳定的缺点,构建基于结构洞和共同邻居的重要性排序采样模型(SHCN),结合KGCN处理高维异构数据的优势,提出基于结构洞和共同邻居的KGCN推荐模型(KGCN-SHCN)。... 针对现有知识图谱卷积网络(KGCN)推荐模型随机采样选择邻域容易导致推荐结果不稳定的缺点,构建基于结构洞和共同邻居的重要性排序采样模型(SHCN),结合KGCN处理高维异构数据的优势,提出基于结构洞和共同邻居的KGCN推荐模型(KGCN-SHCN)。首先使用SHCN模型对知识图谱中的实体邻域进行排序采样,其次根据图卷积网络将实体信息与邻域采样信息进行聚合得到学习资源的特征表示,最后将学习者的特征表示和学习资源的特征表示依据预测函数得到交互概率。在3个学习资源数据集上的实验结果表明,所提模型尤其是使用求和聚合(Sum)方式时,评价指标AUC和ACC总体优于KGCN、RippleNet等基于知识图谱的推荐模型,证明了所提KGCN-SHCN模型的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 图卷积网络 图采样 推荐算法 学习资源
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基于结构方程模型的农业农村现代化影响因素分析 被引量：8
15
作者 肖冰 吴诗翩 《江苏农业科学》 北大核心 2021年第4期231-236,共6页
根据乡村振兴战略需求,对目前农业农村现代化建设存在的一些不足,提出了一种利用结构方程模型(SEM)探讨农业农村现代化建设影响因素的分析方法。将农业农村现代化看作一个系统,分析该系统的影响因素,并运用熵值法探讨了各影响因素的权重... 根据乡村振兴战略需求,对目前农业农村现代化建设存在的一些不足,提出了一种利用结构方程模型(SEM)探讨农业农村现代化建设影响因素的分析方法。将农业农村现代化看作一个系统,分析该系统的影响因素,并运用熵值法探讨了各影响因素的权重,识别出其中最重要的影响因素;同时,通过构建结构方程模型,分析农业农村现代化对各影响因素的依赖性。研究结果表明,农业现代化在农业农村现代化影响因素中所占权重最大,为0.161 7;经济和交通对农业农村现代化的驱动力较大,其作用系数分别为0.36、0.22。因此,实现农业农村现代化应以农业为主线,利用经济和交通驱动农业的发展,再通过这三者的发展带动农业农村现代化其余子系统的发展,从而实现农业农村现代化的全面发展。 展开更多
关键词 农业农村现代化 影响因素 权重 熵值法 结构方程模型
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基于树莓派和OpenCV的视觉识别与分拣系统 被引量：4
16
作者 王展栋 卢依思 +3 位作者 詹玮仪 盘茂杰 黄恺天 曾景豪 《电脑编程技巧与维护》 2023年第1期159-160,167,共3页
由于传统的人工分拣技术在物流分拣环节中具有成本高、效率低、易出错等缺点,随着物件的增加,分拣难度越来越大,因此各行各业都在研究如何提高分拣效率和精确度。基于树莓派和OpenCV的物品分拣系统,具有成本低、效率高、易部署、可维护... 由于传统的人工分拣技术在物流分拣环节中具有成本高、效率低、易出错等缺点,随着物件的增加,分拣难度越来越大,因此各行各业都在研究如何提高分拣效率和精确度。基于树莓派和OpenCV的物品分拣系统,具有成本低、效率高、易部署、可维护等优点。该系统利用摆轮分拣机灵活可操作性的特点,采用方向分拣和树形分拣两种结构,通过树莓派和OpenCV的结合应用,识别出对应物品后,向摆轮机传输指令,摆轮机对物品进行不同方向的快速分类操作,可以有效解决传统人工分拣的问题。 展开更多
关键词 人工分拣技术 树莓派 OPENCV 摆轮机
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1990—2020年缅甸红树林时空演变特征遥感分析
17
作者 夏艺菲 刘凯 +2 位作者 闻馨 王子予 曹晶晶 《湿地科学与管理》 2024年第1期14-19,24,共7页
缅甸红树林长时序时空演变特征分析对于有效管理和保护红树林资源具有重要意义。利用全球红树林数据集与潮间带数据生成红树林潜在分布区,基于Landsat系列卫星数据结合多种红树林指数,构建了基于多指数的概率阈值分类方法,提取1990年、1... 缅甸红树林长时序时空演变特征分析对于有效管理和保护红树林资源具有重要意义。利用全球红树林数据集与潮间带数据生成红树林潜在分布区,基于Landsat系列卫星数据结合多种红树林指数,构建了基于多指数的概率阈值分类方法,提取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年及2020年的缅甸红树林空间分布,分析了缅甸红树林时空演化特征。结果表明:1)集成多指数概率阈值方法红树林分布提取效率及精度高,可有效提取红树林信息。2)1990—2020年,缅甸红树林面积呈先减少后增加的趋势,30年来有超过30%的红树林消失,其中,伊洛瓦底省红树林面积变化最为剧烈。3)1990—2020年,从空间形态演变情况来看,缅甸红树林分割度指数呈波动上升趋势,红树林破碎程度不断上升。缅甸红树林时空演变特征分析为保护缅甸红树林生态系统提供基础信息,也为其他地区红树林演变分析提供技术参考。 展开更多
关键词 红树林 缅甸 红树林指数 时空变化 遥感
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面向频繁项集挖掘的本地差分隐私事务数据收集方法 被引量：7
18
作者 欧阳佳 印鉴 +4 位作者 肖政宏 赵慧民 刘少鹏 梁鹏 肖茵茵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3541-3562,共22页
事务数据常见于各种应用场景中,如购物记录、页面浏览历史等.为了提供更好的服务,服务提供商收集用户数据并进行分析,但收集事务数据会泄露用户的隐私信息.为了解决上述问题,基于压缩的本地差分隐私模型,提出一种事务数据收集方法.首先... 事务数据常见于各种应用场景中,如购物记录、页面浏览历史等.为了提供更好的服务,服务提供商收集用户数据并进行分析,但收集事务数据会泄露用户的隐私信息.为了解决上述问题,基于压缩的本地差分隐私模型,提出一种事务数据收集方法.首先,定义了一种新的候选项集分值函数;其次,基于该函数,将候选项集的样本空间划分为多个子空间;然后,随机选择其中一个子空间,基于该子空间随机生成事务数据并发送给不可信的数据收集者;最后,考虑到隐私参数的设置问题,基于最大后验置信度攻击模型设计启发式隐私参数设置策略.理论分析表明,该方法能够同时保护事务数据的长度与内容,满足压缩的本地差分隐私要求.实验结果表明,与目前最优的工作相比,所收集的数据具有更高的效用性,隐私参数设置更具有语义性. 展开更多
关键词 隐私保护 数据收集 事务数据 本地差分隐私 隐私参数
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基于机器学习的演化多任务优化框架 被引量：1
19
作者 麦伟杰 刘伟莉 钟竞辉 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期29-51,共23页
演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向... 演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性. 展开更多
关键词 演化多任务优化 机器学习 任务间相似性 知识转移 辅助任务
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基于OBE理念的HTML5课程教学设计 被引量：3
20
作者 李苏 肖政宏 鲁清敏 《计算机教育》 2023年第1期167-171,共5页
针对HTML5教学以知识点讲解为核心的传统教学方法存在的诸多问题,提出基于OBE理念的HTML5课程教学设计,以HTML5移动应用开发课程为例,介绍运用ADDIAI模式分析学生职业能力、确定成果目标、设计教学内容、选择实现策略、进行考核评估、... 针对HTML5教学以知识点讲解为核心的传统教学方法存在的诸多问题,提出基于OBE理念的HTML5课程教学设计,以HTML5移动应用开发课程为例,介绍运用ADDIAI模式分析学生职业能力、确定成果目标、设计教学内容、选择实现策略、进行考核评估、改进提升各环节的具体教学实践过程,最后说明教学效果。 展开更多
关键词 OBE理念 ADDIAI模式 HTML5课程 教学设计
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