病理实验教学方法探讨

对于医学桥梁学科的《病理学》来说,一定的病理实践课是全面完成病理教学任务、提高教学效果的一项重要环节,不同形式、不同内容的实践课能使学生在新的理念、新的状态和新的思考中比较轻松的掌握重点内容,提高教学效果,同时也是对学生提高素质和综合能力在全方位的锻炼。     

一种自适应确定隐层节点数的增量半监督超限学习机算法

单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素.在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题.在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点...     

高职教育《高等数学》教学改革探讨

本文探讨了高职专业《高等数学》课程教学的现状,就其教学方法和考试方法的改革,提出了一些建议。     

一种面向动态不平衡数据流的集成超限学习机分类算法

随着数据收集、存储和传输技术的快速发展，数据流的挖掘处理技术正在成为机器学习中的一个热点问题。在许多情形下，持续到达的数据之间可能会呈现出不平衡的态势，甚至是动态不平衡，这给许多机器学习算法造成了困难。文中提出面向动态不平衡数据流的集成超限学习机算法，设计了数据流中不平衡率变化的快速监测方法，修正了历史数据不平衡率的计算方式，使其更接近不平衡率的实时变化，并结合超限学习机的特点，将增量学习与集成学习结合。定期剔除权重低的基分类器，利用新到达的数据更新集成中的基分类器和训练新的基分类器。该方法针对动态不平衡数据流设计，具有很好的学习能力，同时也能适用于静态或者平衡的数据流的分类。实验中，将该方法与其他几种常用的方法在一些不同类型的数据流上进行了比较，结果表明，文中方法的分类性能更好。     

前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能.     

PKI信任模型比较分析

信任在PKI中扮演着重要的角色,信任模型反映了现实世界中的信任关系。介绍了几种广泛使用的安全模型,并且运用比较研究方法从不同的方面对各个模型各自的优缺点进行了比较分析,最后就各个模型的应用范围提出了指导性建议。     

基于改进小生境免疫遗传算法的船体建造板材图形排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的不规则图形排样问题,提出一种基于排挤机制的小生境技术结合传统改进免疫遗传算法的方法.通过实例比较,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对排样问题的解决和优化.经过船体建造板材套料实验研究,在大规模不规则图形排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的应用中,具有较好的全局寻优表现和收敛速度,该算法是有效、可行的.     

高职病理学实验教学体会

病理学是联系基础医学和临床医学的桥梁课程,通过改革教学方法和手段、加强讲授、实验和复习等教学环节,有助于提高课堂教学效果。     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题，提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路，分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析，实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度，算法有效、可行.     

基于ELM特征映射的kNN算法

研究了基于ELM特征映射的kNN算法,利用ELM特征映射,将原始数据映射到这种高维特征空间当中,使得数据间变得更加线性可分,即数据结构会变得简单,因此,在利用kNN算法进行分类时,利用ELM特征空间中对应的特征数据代替原始空间中的数据进行分类将会取得更好的分类效果.最后,来自MNIST和UCI中的几个数据集的仿真实验进一步验证了该算法的优良性能.