自适应过滤算法在社区E-learning的个性化服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进,提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法．通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值．然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值．该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度．该算法已在个性化知识服务系统中进行验证,结果表明是有效的．     

基于自适应模板的匹配算法在跟踪系统中的应用

基于模板匹配的跟踪算法具有提取信息全面、算法简捷的优点,但目前采用固定模板匹配的算法在实际跟踪过程中容易发生误判,作者经过研究提出了自适应模板匹配的算法,该算法能有效的克服上述的问题,在此基础上作者给出了初始模板的捕获和目标物位置预测的具体算法,采用了基于自适应模板跟踪算法的"DX-1"系统在实际跟踪过程中取得了很好的跟踪效果.     

一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法

针对现有的移动背景下的目标检测算法存在检测速度较慢、自适应性差和检测准确度不高的问题,提出了一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法;该算法融合了阈值自适应规则和基于优化检测结果的反馈机制。首先采用Lucas-Kanade光流跟踪算法和DBSCAN聚类算法提取出前景目标,然后采用改进的凝聚层次聚类算法将前景目标分类。在第一级聚类时建立基于初始聚类结果的自适应规则,实现了自适应地检测目标;在第二级聚类后,通过去除错误匹配特征点和阴影区域特征点优化检测结果;并将优化后的检测结果反馈给第一级聚类过程以更新适用阈值,使目标检测更准确。在多个视频库上进行验证,实验结果证明该算法检测速度快、自适应性良好、检测准确度高。     

一种基于优化模板匹配的红外目标跟踪算法

为了在红外环境下进一步提高目标图像在环境变化或受干扰时跟踪的准确性,提出了一种有效的红外目标跟踪方法.该方法基于归一化互相关距离的相似性度量方法,设计了匹配跟踪置信度,并在此基础上实现了基于匹配跟踪置信度加权的自适应模板更新算法.在模板更新方面,提出了自适应阈值调整策略,在目标跟踪过程中根据匹配置信度动态调整阈值,避免了固定阈值对跟踪精度的影响.通过实验证明,算法对环境变化的适应能力和跟踪稳定性方面得到了较大的提高.     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

基于梯度直方图的图像自适应滤波去噪

为了解决自适应滤波器在图像去噪中因需要噪声检测以及人工设置阈值，从而影响去噪效果的问题，提出基于梯度直方图的自适应滤波方法。首先，对噪声图像均值滤波后的初始去噪图进行计算，得到梯度直方图。然后，通过对梯度直方图曲线形状进行分析，计算出分割性最优的点作为阈值。最后，用计算得到的阈值与图像信息的局部变化率相结合，建立尺度自适应调节的滤波模板，对噪声图像进行滤波去噪。实验结果表明，本文算法针对不同噪声类型和不同强度的含噪图像去噪效果均有提升，并且可与其他算法相融合，对自适应类算法的改进具有普适性价值。     

基于PAM和簇阈值的改进K-Means聚类算法

为了弥补K-Means算法对孤立点数据敏感的缺陷,提高K-Means算法对包含孤立点数据集的聚类效果,在深入研究K-Means算法的基础上,提出了基于PAM和簇阈值的改进K-Means聚类算法。该算法首先对待聚类数据进行抽样,然后利用PAM算法获取样本数据的聚类中心,以样本数据的聚类中心作为KMeans算法的初始聚类中心。在聚类迭代过程中动态计算各簇阈值,利用簇阈值准确地过滤孤立点数据。实验结果表明,本文提出的算法不仅聚类时间短,而且具有较高的聚类准确率。     

一种基于ECG的改进型差分算法设计

提出一种基于差分阈值自适应的ECG波形检测算法.算法对ECG信号进行数字滤波预处理,利用自学习算法求出相应的初始阈值,采用双阈值自适应更新法实现对差分阈值的自动更新和对R波以及Q、S波的检测,通过对检测窗口宽度的自适应更新法实现对P波和T波的检测.算法检测精度高,适合实际应用.     

视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法

在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆.     

基于自适应模板的匹配算法在跟踪系统中的应用

基于模板匹配的跟踪算法具有提取信息全面,算法简捷的优点,但目前采用固定模板匹配的算法在实际过程中容易发生误判.作者经过研究提出了自适应模板匹配的算法,并在此基础上给出了初始模板的捕获和目标物位置预测的具体算法,采用此算法,能有效克服上述问题,在实际跟踪过程中获得了很好的跟踪效果.     

E-learning环境下的个性化学习行为研究

随着信息化社会的快速发展,基于互联网技术的网络教育逐渐成为一种有效利用社会教育资源、促进学习化社会构建的积极途径.E-learning使学习不再受到时间和空间的限制,令学习者获取知识和信息的方式发生了巨大变化.笔者针对当前在E-learning的应用与实践中存在的个性化服务方面的不足,提出对E-learning环境中的学习者主体的学习行为、学习兴趣度进行分析和研究的方法,为建立基于E-learning的网络个性化教学体系提供有力的理论依据.     

基于改进ReliefF算法的哑铃动作识别

为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的ReliefF特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明：系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础     

基于Agent的个性化智能Web信息检索

介绍了Web信息检索的定义，并对web信息检索的原理、技术进行分析，针对存在的问题，结合智能Agent技术、神经网络、最好优先算法、信息过滤、相关反馈等多种算法，提出了一个基于Agent的个性化智能Web信息检索系统模型。     

基于群智能的电子学习资源过滤及收敛性分析

运用基于信息素挥发因子自适应变化的蚁群算法来优化电子学习资源的组织顺序,体现群体智能在资源共享和过滤中的优势作用,并且在此基础上运用教学实例实验研究将群体智能技术应用于解决电子学习资源过滤时的收敛性问题。实验结果表明利用群体智能来组织资源可以找到和领域专家干预基本相同的解决方案,同时学生参与数不需要很多即可获得好的收敛性。     

基于用户隐式数据的个性化酒店推荐算法Symbol`@@

在基于物品协同过滤的基础上,对隐式反馈数据进行挖掘建模,设计了隐式反馈偏好评分规则,并据此赋予了计算酒店相似度公式的新定义。考虑到用户的基本特征也会对用户个性化需求产生影响以及单一算法的局限性,进一步引入了XGBoost模型,利用XGBoost训练对改进后的推荐结果进行过滤,得到较好的个性化酒店推荐系统。文中采用真实的脱敏数据,证明利用层叠模型构建个性化酒店推荐系统的推荐效果更加精准,对于酒店在线平台的个性化服务具有较强的参考价值。     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

一种新颖的协作式自组织学习社区算法

远程教育为学生和教师提供了巨大的方便，但同时也导致了许多“孤独”的学习者．提出一种基于信任奖励和动态交换机制的协作式自组织学习社区算法．该算法是基于动态学习行为，将具有相同兴趣的学生自动组成学习社区，帮助其分享学习资源．实验证明，本算法具有较高的效率和良好的可扩展性．     

Personalized Service System Based on Hybrid Filtering for Digital Library

Personalized service systems are an effective way to help users obtain recommendations for unseen items, within the enormous volume of information available based on their preferences. The most commonly used personalized service system methods are collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid filtering. Unfortunately, each method has its drawbacks. This paper proposes a new method which unified partition-based collaborative filtering and meta-information filtering. In partition-based collaborative filtering the user-item rating matrix can be partitioned into low-dimensional dense matrices using a matrix clustering algorithm. Recommendations are generated based on these low-dimensional matrices. Additionally, the very low ratings problem can be solved using meta-information filtering. The unified method is applied to a digital resource management system. The experimental results show the high efficiency and good performance of the new approach.     

基于Web2．0用户个性化推荐系统分析

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库．采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2．0用户个性化推荐系统．以提高推荐结果的准确性。     

E-learning中的个性化服务研究

E-learning已经成为现代教育的重要手段，但是现有的E-learning系统的教学模式、教学过程还过分单一，缺乏个性化．如何根据学习对象的学习基础、掌握程度等建立个性化的学习环境，实施自适应学习成为E-learning重要的研究课题．为此提出了一种基于知识点管理的教育资源管理模式，建立了个性化的E-learning学习模型，并实现了学习过程的个性化推荐．