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题名基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析
被引量：101
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作者
高玉明
张仁津
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机构
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州师范大学多媒体cai研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第4期187-191,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41161065)
贵州省省长基金资助项目(黔省专合字(2009)115)
贵州省科技创新人才团队基金资助项目(黔科合人才团队(2012)4009)
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文摘
针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。
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关键词
BP神经网络
遗传算法
优化
权值
房价
预测模型
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Keywords
BP neural network
Genetic Algorithm（GA）
optimization
weight
house price
prediction model
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名3D游戏场景绘制和管理的特殊技术
被引量：5
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作者
张仁津
刘彬
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机构
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州师范大学多媒体cai研究所
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第1期74-77,87,共5页
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基金
贵州省优秀科技教育人才省长资金资助(黔省专合字(2009)115号)
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文摘
计算机三维游戏动画技术作为计算机图形实时动画技术的一个分支,广泛运用在三维视频游戏中。在三维游戏中的真实感处理与普通的真实感处理不同,游戏中的真实感技术必须以游戏的运行速度为主,在保证游戏运行流畅的基础完成真实感的处理。将围绕三维场景制作和组织的方法,从建模、光照、纹理等方面探究真实感的场景制作和组织技术。
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关键词
游戏
真实感
三维游戏
建模
光照
纹理
粒子系统
分形
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Keywords
game, sense of reality, 3D game, modeling, illumination, texture, particle system, fractal
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Honeypot技术的入侵检测模型的研究
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作者
徐莉莎
张仁津
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机构
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州师范大学多媒体cai研究所
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第3期79-83,共5页
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基金
贵州省自然科学基金(黔科合J字[2008]2124号)
贵州省省长基金(黔省专合字[2008]115号)
校级学生课题
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文摘
近年来,随着信息时代的到来,网络成为了一把双刃剑,为人们的学习和生活带来了极大便利的同时,也给不法分子的网络入侵提供了途径。这就需要计算机安全防护由被动防御转向主动,因此蜜罐技术作为一种应用诱骗思想的主动防御技术引起了人们很大的关注。将蜜罐技术与IDS结合,使信息安全管理者在新增的电子邮件报警功能中,通过发送处理后的日志记录,准确地了解攻击情况。给出了一个基于蜜罐技术的入侵检测模型。很大程度上提高了入侵检测系统对安全事件的响应能力,体现了蜜罐技术在互联网安全威胁方面的优势和价值。
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关键词
信息安全
入侵检测系统
网络防御
蜜罐技术
报警
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Keywords
Information Security
IDS
Honeypot
DDN
Alarm
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名报表工具在项目管理系统中的研究与应用
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作者
张方霞
张仁津
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机构
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州师范大学多媒体cai研究所
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第2期115-118,共4页
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基金
贵州省科技基金资助项目(黔科合J字[2008]2124号)
贵州师范大学学生科研研究基金项目
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文摘
介绍了在项目管理系统中报表工具的选择和应用。提出了一种动态设计、可重用的报表系统,并在基于Webwork框架的项目管理系统中加以应用,提高了整个系统的开发效率,并且使系统在扩展性、复用性和维护性方面上有了很大提高。
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关键词
可重用
报表
项目管理系统
Webwork框架
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Keywords
reusable
report
project management system
Webwork framework
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名粒子群优化算法的改进与应用
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作者
李振宇
张仁津
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机构
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州师范大学多媒体cai研究所
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出处
《科技与企业》
2014年第17期313-313,317,共2页
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文摘
粒子群优化算法是今年来快速发展的一种新的进化算法。本文以标准粒子群优化算法的缺陷为出发点,从不同的角度来展现粒子群算法的改进方向和研究进展。讨论其在不同领域内的应用。最后对粒子群优化算法的发展趋势进行了展望。
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关键词
粒子群优化算法
改进算法及应用
发展趋势
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
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