Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）神经网络的语音识别方法。该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整，然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别。首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法，然后给出DTW／LVQ混合模型的系统结构和学习算法，最后给出三种语音识别算法的实验结果。大量实验表明，混合模型的识别率，皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率。     

积极开展科研工作促进国际化为背景的应用型人才培养

从高等学校所承担的任务、浙江省经济发展对人才需求以及德国应用科学大学发展的情况,多角度探讨了高等学校开展科研工作对培养高层次应用型人才的必要性。笔者结合浙江科技学院实际,分析了科研工作对办学特色形成、师资队伍建设、扩大对外合作办学的内涵及学科特色形成的作用。     

Web Quest在计算机技能教学中的应用研究

在校园网络迅速发展的今天，基于探究性学习理论的网络主题探究学习模式Web Quest得到了越来越多的教育者关注。把Web Quest引进计算机技能课教学中，探索出了一条适合计算机教学的Web Quest模式。     

论教师的主导作用与学生的主体性

论述了在教学过程中教师的主导作用和学生学习的主体性 ,主导与主体的关系 ,在教学中如何发挥教师的主导作用和学生的主体性 .     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。     

建构主义数学学习观研究

建构主义教育思想在近几年引起了人们广泛的关注,它所提出的教学观、学生观以及学习观等为现代教育的改革提供了很多有价值的参考。本文则试图通过对建构主义学习观的考察,寻找其对数学学习的借鉴,从而树立一种建构主义数学学习观,为学生的数学学习提供一个新的视角。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.