面向不平衡数据集的线性分类方法研究

近年来,面向不平衡数据集的分类器学习与推广问题越来越受到人们的关注,在此以机器学习数据库、美国邮政编码、2维元音等国际上典型的分类问题为应用背景,重点研究如何用线性分类器解决样本数不平衡的问题;对Fisher、伪逆和单层感知器等3种典型的线性分类器做了深入的研究,并将这3种线性分类方法应用到不平衡数据集的分类中;通过实验及分析,这些新方法对平衡数据集的线性分类起到了良好的分类效果。     

基于FCM和BP神经网络的棉麻纤维识别方法研究

提出一种基于模糊c均值(FCM)和BP神经网络的棉麻纤维识别方法。首先,根据纤维横向和纵向截面形态的不同,提取6个特征参数,然后运用模糊c均值算法将样本聚类成3类,再将聚类后的数据作为BP神经网络的输入进行训练和预测,最后进行仿真实验。结果表明,将两种算法结合起来用于纤维的识别具有明显优势,是值得推广的纤维识别方法。     

基于Visual Basic和Access的考试系统设计

考试是教育教学活动中的重要环节,为了弥补传统考试方式的不足,采用Visual Basic和Access相结合的方法探讨了考试系统的开发.在实际应用中,考试系统发挥了很重要的作用,实践证明基于Visual Basic和Access开发的考试系统是切实可行的.     

高职院校专业资源库建设与共享

专业资源库在提高高职院校教学质量、促进高职院校教育教学改革中发挥着越来越重要的作用。专业资源库建设的目标是搭建一个网络学习平台,汇聚数字化专业资源和课程资源,在此基础上形成数字化学习中心和专业教学资源共享平台,满足广大师生的需要。专业资源库建设是高职院校教学信息化建设的核心内容。     

现代教育技术下高职院校情景教学的构建研究

通过现代教育技术以及情景教学相关理论的分析，基于教学睛景创建的真实性、手段性、趣味性、贯穿性、多样性的原则，提出加强基础设施建设、转变教育教学观念、勇于探索实践等现代教育技术构建情景教学的有效途径。     

物联网技术在智慧校园建设中的应用

为了智能化管理校园,用物联网技术建设校园,以实现智慧校园.提出物联网技术下的智慧校园层次结构以及建设过程中的一些关键技术,并设计了智慧校园系统,阐述了各模块的功能,总结当前智慧校园建设中遇到的几个问题.     

《信息技术》课程教学资源的校本化建设与研究

在信息化时代,运用现代教育技术进行课程教学资源的校本化建设,可以提高学生的学习兴趣和自主学习能力。通过分析现代教育技术下课程教学资源的校本化建设原则,论述现代教育技术下《信息技术》课程教学资源的校本化建设内容和体系结构,重点突出现代教育技术的使用,以期对于其他专业教学资源的校本化建设具有一定的参考作用。     

面向多类学习问题的核最近表面分类方法

虽然最邻近决策规则能很好地解决数据集的非线性和非平衡性问题,但其没有学习过程.在此基础上,提出了一种利用聚类方法来浓缩训练样本,再根据最近邻准则进行决策的方法——核最近表面分类方法.通过实验将其与几种常用的统计分类方法进行对比,结果表明,核最近表面分类方法具有决策速度快、存储空间需求小等优点,同时也能够很好地处理非平衡...     

Keil和Proteus在单片机实验教学中的应用

单片机课程教学的实践性强,首先分析了目前单片机实验教学的实际情况;为了提高单片机实验的教学效果、培养学生的实验技能和创新能力,在此引入了Keil和 Proteus两个软件,将两者结合起来用于单片机的仿真实验,它们的特点分别是电子元件丰富、支持第三方的软件编辑、强大的原理图绘制功能和系统资源丰富、硬件投入少、形象直观等,最后通过彩灯循环的实验教学实例说明仿真的效果,并以此证明用仿真实验在单片机实验教学改革中的良好效果.