高尚

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基于相对密度信息的模糊代价敏感极限学习机
《计算机与数字工程》2023年第8期1800-1805,共6页刘毅鹏 高尚 
代价敏感学习是为了尽可能使得少数类样本不被误分,采用针对各个类别的样本设置不一样的误分代价的方法,是解决类别不平衡问题的重要方法之一。但是,其缺陷是未考虑样本在特征空间中的具体分布情况。针对这一问题,论文基于加权极限学习...
关键词：类别不平衡学习 相对密度信息 模糊集 代价敏感 极限学习机 
基于传播特征的微博流行度预测算法研究
《计算机与数字工程》2023年第4期763-768,964,共7页胡俊睿 邹海涛 郑尚 于化龙 高尚 
微博的传播特征通常比较复杂,已有的微博流行度预测研究或者是基于分类算法,其模型对于流行度的定义较为主观,或者仅考虑微博转发速度对其流行度的影响,模型的构建仍存在很大的改进空间。论文引入传播加速度的概念,将微博的转发加速度...
关键词：流行度预测 线性回归 加速度 
综合个人兴趣和平均偏好的矩阵分解推荐算法被引量：1
《计算机与数字工程》2022年第12期2715-2719,2745,共6页张潇艺 高尚 邹海涛 
国家自然科学基金项目(编号:61572242)资助。
传统的兴趣推荐模型提升用户推荐精度的同时增加了计算耗时,没有考虑商品本身的平均偏好特性,导致推荐系统的表现不够理想。为解决上述问题,文中提出采用预分解方法快速计算得出用户的兴趣向量,可以加快模型运算速度,同时提升预测结果精...
关键词：推荐系统 隐因子模型 矩阵分解 用户兴趣 平均偏好 
基于3D骨骼数据的课堂个人行为识别研究被引量：2
《计算机与数字工程》2022年第8期1662-1666,1685,共6页徐苏杰 高尚 张梦坤 朱乐俊 
课堂作为教育学生的平台,有着至关重要的作用。学生在课堂上的表现很大程度上影响着他们对知识的接受度,所以课堂行为识别对教学有着重要的意义,不仅能提高教学的效率,也能提高教学的质量。论文使用Kinect传感器在课堂环境中获取深度图...
关键词：Kinect传感器 课堂行为识别 SVM 
基于用户覆盖及评分差异的多样性推荐算法被引量：3
《计算机科学》2022年第5期159-164,共6页陈壮 邹海涛 郑尚 于化龙 高尚 
传统的推荐算法着重于提高推荐结果的精确度,对于推荐列表的多样性则有所忽略。但很多研究表明,用户对产品的多样性需求也是影响用户体验的重要因素之一。针对该问题,在用户覆盖定义的基础上,提出了一个基于产品评分差异的用户覆盖模型...
关键词：推荐系统 多样性 用户覆盖 评分差异 相似度 
席位分配的数学规划模型研究
《数学的实践与认识》2022年第5期143-149,共7页高尚 潘澔 
国家自然科学基金(62176107)。
研究了席位分配的数学规划模型,在此基础上提出了48种席位分配数学规划模型,通过分析,模型之间有等价性,去除等价的模型,最后得到12种不同的数学模型.给出了解法,通过实例与先前的方法作了比较.
关键词：席位分配 数学规划 范数 
行业特色型大学课程思政聚合行动实施思路与举措探索被引量：1
《高教学刊》2022年第2期181-184,共4页史金龙 王琦 滕玮 钱萍 高尚 
江苏省教育厅2019年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目“基于图像识别的无人机辅助河道水体监测关键技术研究”(编号:19KJB520031);江苏省教育科学“十三五”规划2020年度课题“‘互联网+’背景下网络安全类课程思政研究与实践”(编号:B-b/2020/01/43)的研究成果
文章首先对课程思政的特点进行了思考和分析,列举了课程思政聚合行动本身的几个重要特点及其指导意义。同时提出,行业特色型大学开展课程思政聚合行动时,需要对行业特色型大学本身的特点和优势进行梳理,总结此类高校本身所蕴含的可供课...
关键词：行业特色型大学 课程思政聚合行动 三全育人 校企融合 
GM(1,1)模型的性质及改进被引量：12
《山东大学学报（理学版）》2021年第11期38-42,60,共6页潘澔 高尚 
在对GM(1,1)模型进行分析的基础上,经过理论推导,得出了初始数对预测没有影响的结论,对GM(1,1)模型进行改进,给出了GM(1,1)模型Ⅰ。当向原始序列添加相同的数字时,预测值将更改,由此提出了GM(1,1)模型Ⅱ,利用粒子群算法,得到最佳的增加...
关键词：GM(1 1)模型 简化 精度 粒子群优化算法 
对不连续帕累托前沿的一种改进的MOEA/D被引量：2
《计算机与数字工程》2021年第11期2189-2193,共5页张宁 高尚 
国家自然科学基金项目(编号:61772244)资助。
提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,用于解决不连续帕累托前沿的多目标优化问题中出现帕累托近似前沿分布不均匀与不完整的问题。主要的思想是通过基于密度的聚类算法将尽量逼近帕累托前沿的种群划分为若干个子种群,将不连续帕...
关键词：进化算法 多目标优化 密度聚类 分解 
一种代价敏感的旋转森林分类算法被引量：1
《计算机与数字工程》2021年第9期1763-1766,1883,共5页周尔昊 高尚 
分类器集成通过将弱学习器提升为强学习器,提高了分类器分类的准确性。但当它面对不平衡数据问题时,虽然比单个分类器效果要好,但依旧无法达到预期效果。基于此提出了一种代价敏感的旋转森林算法(CROF),利用旋转森林进行数据预处理,并...
关键词：集成 不平衡数据 代价敏感 代价函数 旋转森林 
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