基于预聚类主动半监督的作战体系效能评估

针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题,提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程,以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法,首先,结合作战仿真实验数据的特点,对未评估样本进行预聚类,选择最有价值的样本供专家标注;然后,使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器;最后,利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估,并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明,该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价,能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。     

跨区域学习支持服务视角下电子商务共享专业网络教学团队建设与运行

甘肃开放大学“一村一名大学生计划”电子商务（农副产品营销方向）共享专业针对“强化师资队伍与教学团队建设”整改任务,在充分调研的基础上,着重打造四类网络教学团队,包括专家团队、专业教学团队、课程教学团队、实践教学团队,通过网络教学团队建设和有效运行,实现全省跨区域学习支持服务。     

基于语义相似度改进的少样本终身主题模型

对于终身主题模型而言,先验知识的正确性对后续的建模任务起到了至关重要的作用.因此,提出了一种基于语义相似度改进的少样本终身主题模型SS-AMC(Semantic Similarity-AMC),利用BERT获取共现词对的词向量,计算其语义相似度,通过设置相似度阈值进而优化知识库中的先验知识,以提升少样本终身主题模型的性能.在中英文数据集上的实验结果表明,SS-AMC模型的主题一致性较基线模型有了明显的提升.     

基于软件Agent技术的分布式网络监控系统的研究与设计

针对现有的集中式网络监控系统存在的不足,应用软件Agent技术,将网络监控系统的智能和控制分布到整个网络之中,使得整个网络管理系统具有应激性、自治性特性。与传统的网络监控系统相比,不仅提高了监控的效率,而且能够适应分布式动态变化的网络环境。此种结构的系统更易于扩充,并提高了管理服务的复用性。     

BP网络自适应学习率研究

分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。     

图书馆与学习型社会的建构

探讨了创建学习型社会的时代意义,介绍了图书馆在建构学习型社会中的优势,阐述了图书馆为构建学习型社会应采取的举措。     

图书馆在学习型社会建设中的定位分析

指出学习型社会是和谐社会的重要组成部分,构建学习型社会是图书馆精神的体现。具体介绍了图书馆在构建学习型社会中的4个定位。     

终身学习与高校图书馆员职业素质的提升

分析了终身学习时代高校图书馆员的角色定位,阐述了高校图书馆员应具备的职业素质,并提出了提升高校图书馆员职业素质的途径。     

一种基于IBDP-GRU模型的热带果树寒冻害预警技术

针对热带果树寒冻害预警中涉及的气象数据不平衡问题,提出一种结合不平衡数据处理和门控循环单元的热带果树寒冻害预警模型(IBDP-GRU)。按照设定的低温阈值,将数据样本按其最低气温分为高于阈值(通常为多数)和低于阈值(通常为少数)2类;利用提出的欠抽样算法对多数类样本进行欠抽样,并为不同类的训练样本赋予不同的权重;将训练样本和权重输入到GRU模型中训练;结合未来一天的最低气温预测值和相关热带果树的寒冻害指标判断这些果树在未来一天是否会受害。实验结果表明,IBDP-GRU能在不显著影响多数类样本预测的同时更加注重少数类样本的预测;在预测果树一天是否会受害时,IBDP-GRU对香蕉寒冻害预警的正报率分别比GRU、LSTM、CNN-GRU和BP模型的高16.4%、19.3%、20.3%、31.3%,对莲雾寒冻害预警的正报率分别比上述模型高18.7%、18.6%、20.5%、32.2%。     

基于特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络

主流网络在提取图片特征过程中易受其他目标干扰导致特征鲁棒性降低,而现有的基于噪声抗干扰机制有着伪特征与真实特征相似度不高这一劣势;注意力机制的运用可以提升道路场景特征的空间上下文关系从而增强特征的抗干扰能力,但现有的注意力机制缺乏像素级的特征筛选。针对上述问题提出了基于图像特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络,该网络分为主干分割网络和特征自干扰网络两部分,主干的分割网络包含像素注意力模块,可实现真实特征的提取和像素级的增强;自干扰网络输入原始图像随机裁剪和插值放大后得到的局部图生成伪特征,此外提出了融合模块用于实现伪特征与真实特征的融合并对主分割网络中间特征进行干扰。在KITTI和Cityscapes道路数据库上的实验表明：基于图像特征自干扰与像素注意力机制的分割方法与DeepLab V3分割方法相比,在KITTI数据集上的分割精度由88.02%提升至90.55%,在Cityscapes数据集上的分割精度由87.15%提升至90.16%。