刘兆英

作品数：3被引量：2H指数：1
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供职机构：北京工业大学更多>>
发文主题：卷积神经网络网络训练网络舰船遥感图像更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机辅助设计与图形学学报》《北京工业大学学报》《工业和信息化教育》更多>>
所获基金：中国博士后科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金北京市博士后工作经费资助项目更多>>
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研究生“模式识别”课程教学改革研究
《工业和信息化教育》2024年第9期77-83,共7页刘兆英 张婷 冀俊忠 马伟 
2024年北京工业大学研究生思政教育进科研团队项目“深度学习理论与应用研究科研团队”(项目编号:040000514124624);2023年北京工业大学研究生教育教学优秀成果培育项目(重点)“基于‘OBE+思政’的人工智能研究生培养模式研究与探索”(项目编号:313000546322500);2023年北京工业大学信息学部研究生课程群建设项目“基于‘OBE+思政’的人工智能课程群建设与改革”(项目编号:040000513224);2021年北京工业大学—华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目(项目编号:40310790202101)。
首先,提出了研究生课程教学改革新思路;其次,将此新思路应用于研究生“模式识别”课程的教学改革中,围绕转变课程教学理念、重构课程教学内容、丰富课程教学方式、推进产教研相融合、构建多元化课程评价机制及深化课程思政建设等6个方面...
关键词：模式识别 教学改革 课程教学 
基于边特征的学习完全图匹配模型被引量：1
《计算机辅助设计与图形学学报》2017年第2期236-243,共8页曾少锋 李玉鑑 刘兆英 
国家自然科学基金(61175004);中国博士后科学基金资助项目(2015M580952);高等学校博士学科点专项科研基金(20121103110029);北京市博士后工作经费资助项目(2016ZZ-24)
传统的线性学习图匹配模型具有易于训练和能够求解最优匹配的优点,但是没有考虑图的结构信息,从而限制了其匹配精度.为克服这一缺点,提出一种新的线性学习图匹配模型——基于边特征的学习完全图匹配模型(ELC-GM),其中,边特征由边上采样...
关键词：图匹配 边特征 监督 旋转 Hungarian解码 
深层感知器结构设计的逐层主成分分析方法被引量：1
《北京工业大学学报》2017年第2期230-236,共7页李玉鑑 杨红丽 刘兆英 
国家自然科学基金资助项目(61175004);高等学校博士学科点专项科研资助项目(20121103110029);中国博士后科学基金资助项目(2015M580952)
为了解决深层感知器的结构设计问题,提出了一种逐层主成分分析方法.该方法根据训练数据集的分布特点,在适当控制信息损失的条件下,可以有效地确定每层神经元的个数.首先,依据样本维数和标签类数分别确定输入层和输出层神经元的个数;然后...
关键词：深层感知器 结构设计 神经元个数 主成分分析 
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