陕西省教育厅科研计划项目(08JK241)

作品数：9被引量：55H指数：4
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相关机构：陕西理工大学西北工业大学华北电力大学宁夏医科大学更多>>
相关期刊：《系统仿真技术》《计算机工程与应用》《电脑开发与应用》《计算机科学》更多>>
相关主题：支持向量机聚类分析J2EE基于遗传算法考试系统更多>>
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具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法被引量：8
《计算机工程与应用》2010年第26期7-10,共4页周涛 
国家自然科学基金No.60472072;陕西省教育厅科研项目(No.08JK241)~~
粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法,这里通过分析粗糙k-means算法,指出了其中3个参数wl,wu和ε设置时存在的缺点,提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法,该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果,降低对"噪声"的敏感程度,...
关键词：粗糙集 K-MEANS聚类算法 自适应 
基于改进PSO的SVM文本分类研究被引量：3
《电脑开发与应用》2010年第10期3-5,8,共4页拓守恒 
陕西省教育厅科研项目(08JK241);陕西理工学院科研基金资助项目(SLG0818)
提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出改进PSO算法,该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择,对支持向量机进行训练,使用训练后的分...
关键词：微粒子群 支持向量机 文本分类 向量空间模型 
基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现被引量：6
《西华大学学报（自然科学版）》2010年第5期31-34,37,共5页拓守恒 
陕西省教育厅科研项目(08JK241);陕西理工学院科研基金资助项目(SLG0818)
在分析目前网络考试系统发展现状的基础上,采用遗传算法智能组卷,提出基于F lex与J2EE多层架构的R IA智能网络考试系统的技术解决方案,应用F lex作为表示层实现,H ibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(R...
关键词：遗传算法 J2EE 富英特网 智能 考试系统 
基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究被引量：5
《系统仿真技术》2010年第3期202-208,240,共8页拓守恒 
陕西省教育厅科研资助项目(08JK241);陕西理工学院科研基金资助项目(SLG0818)
针对训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于量子微粒群的支持向量机(QPSO-SVM)核函数集成学习算法。该方法首先采用K-Means算法对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并通过基于...
关键词：微粒子群 支持向量机 集成学习 量子行为 聚类 
云计算与云数据存储技术研究被引量：23
《电脑开发与应用》2010年第9期1-3,9,共4页拓守恒 
陕西省教育厅科研项目(08JK241);陕西理工学院科研项目(SLG0818)
在介绍了现有的云计算定义和特点的基础上,设计出了通用云计算的体系结构,针对云计算与其存储技术,给出了云存储系统的结构模型,分析了两种新型存储技术:GFS(Google File System)和HDFS(Hadoop Distributed File System);最后深入分析...
关键词：云计算 云存储 GFS HDFS 
基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现
《铁路计算机应用》2010年第8期49-52,共4页拓守恒 
陕西省教育厅科研项目(08JK241);陕西理工学院科研项目基金(SLG0818)资助
分析目前网络考试系统发展的现状,提出基于Flex与J2EE多层架构的RIA智能网络考试系统的技术解决方案,应用Flex作为表示层实现,Hibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(RIA)系统模型。采用遗传算法智能组卷...
关键词：遗传算法 J2EE 英特网 智能 考试系统 
变背景下红外目标的跟踪被引量：3
《中国体视学与图像分析》2009年第2期116-119,共4页郗润平 周涛 陆惠玲 张艳宁 
航天科技创新基金项目(06CASC0404);国家863计划(2009AA01Z315);国家自然科学基金(60872145);陕西省教育厅科研项目(08JK241);西工大青年科技创新基金(W016227)
采用粒子滤波跟踪变背景下红外目标时,粒子的规模和模板的更新方法对粒子滤波是非常重要的,针对上述问题本文提出了一种基于动态粒子和自适应多模板更新策略的粒子滤波方法,首先通过动态去除权值较小的粒子,不仅防止了粒子的退化,而且...
关键词：粒子滤波 红外目标 动态粒子 多模板 
基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法被引量：4
《计算机科学》2009年第3期215-219,共5页周涛 张艳宁 袁和金 陆惠玲 李秀秀 
国家自然科学基金(No:60472072);航天科技创新基金(No:06CASC0404);陕西省教育厅科研项目(No:08JK241)资助
针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算...
关键词：聚类分析 HU矩 集成神经网络 序列图像 多目标识别 
基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法被引量：4
《计算机科学》2009年第1期148-152,共5页周涛 张艳宁 袁和金 陆惠玲 李秀秀 
国家自然科学基金(No:60472072);航天科技创新基金(No:06CASC0404);陕西省教育厅科研项目(No:08JK241)资助
针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择...
关键词：粒子群算法 支持向量机 聚类分析 对手竞争惩罚学习算法 集成 
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