童新安
- 作品数:20 被引量:69H指数:5
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- 发文基金:河南省自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学文化科学自然科学总论更多>>
- 无线传感器网络LEACH簇头选择的一种改进方法研究
- 2012年
- 以LEACH算法为基础,针对传感器节点能量消耗不均衡的问题,综合考虑剩余能量、与sink节点的距离、当选次数等因素,提出一种改进的簇头选择阈值公式。经仿真计算,改进后的算法有效地改善了节点能耗的均衡性,延长了网络的生存时间。
- 张娜童新安
- 关键词:无线传感器网络LEACH簇头选择
- 可视化数据挖掘在信贷欺诈检测中的应用被引量:1
- 2010年
- 检测和防止信贷欺诈行为对于规范和维护合理的金融秩序具有重要意义。对于银行中的信贷行为,应用异常检测和人工神经网络等数据挖掘方法,检测和分析其中可能存在的欺诈行为;借助于Clementine软件对信贷数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化。应用实例表明,该方法直观并且有效。
- 童新安刘永王云鹏
- 关键词:异常检测人工神经网络欺诈检测CLEMENTINE可视化
- 基于非线性主成分和聚类分析的综合评价方法被引量:22
- 2008年
- 针对传统主成分在处理非线性问题上的不足,阐述了传统方法在数据无量纲化中"中心标准化"的缺点和处理"线性"数据时的缺陷,给出了数据无量纲化和处理"非线性"数据时的改进方法,并建立了一种基于"对数中心化"的非线性主成分分析和聚类分析的新的综合评价方法。实验表明,该方法能有效地处理非线性数据。
- 童新安许超
- 关键词:主成分分析聚类分析
- 数值计算方法课程网络教学改革探讨被引量:2
- 2010年
- 传统的数值计算方法教学注重课堂理论的讲解,忽视网络学习和MATLAB程序算法的应用,本文探讨了在网络环境下建立计算方法课程学习网站的必要性,并对网络环境下MATLAB实验教学和网络指导方面进行了探讨,并对教师角色的调整提出了建议。
- 郭石磊童新安
- 关键词:计算方法网络学习MATLAB教师角色
- 基于最小一乘准则的离散GM(1,1)模型
- 2018年
- 针对最小二乘法则在灰色模型参数估计时稳健性较差的特点,提出基于最小一乘准则估计离散GM(1,1)模型的参数,给出了求解最小一乘问题的规划模型,得到了一种新的预测公式。通过计算实例表明,基于最小一乘准则的离散GM(1,1)模型对于有无异常点的原始序列,都具有较高预测精度和稳健性。
- 童新安王云鹏运士伟
- 关键词:参数估计稳健性
- 基于布尔矩阵表示的粗糙集属性约简算法被引量:4
- 2009年
- 介绍了粗糙集的布尔矩阵表示及其重要性,重点研究了基于条件区分能力的属性约简及其改进算法,构造了基于核与条件区分能力、加权条件区分能力的两种属性约简算法,提高了数据挖掘速度。通过实例证明了该算法的有效性。
- 童新安运士伟张永胜
- 关键词:粗糙集布尔矩阵属性约简
- 数学史融入高校数学教学研究被引量:9
- 2009年
- 论述了数学史在高校数学教学中重要意义,阐明了在高校数学教学中融入数学史的发展现状和存在的不足,给出了加强高校数学史教学的方法和建议.
- 童新安李晓培张永胜
- 关键词:数学史数学教学高校
- 基于核主成分-聚类分析的土壤质量评价方法被引量:5
- 2009年
- 针对传统主成分分析处理非线性问题的不足,采用基于核主成分-聚类分析的评价方法对土壤质量进行评价并分类。先利用核主成分分析剔除原始数据中存在线性相关和信息重叠的指标,再利用得到的主成分代替原来的评价指标,对土壤质量进行聚类分析。结果表明,该方法准确客观,可为土壤评价提供参考依据。
- 童新安王云鹏
- 关键词:土壤质量
- 立德树人视域下的高等数学教学创新与实践
- 2022年
- 教育的根本任务是立德树人,本文通过双线混融、创新课堂教学,学生中心、优化课程体系,三方促进、提升教师水平,有机融入、推进课程思政等四个方面,积极探索高等数学教学创新与实践路径,构建面向未来的《高等数学》教学新形态,充分发挥高等数学课程独特的育人效应,助力学生的全面发展,从而实现“以数化人、立德树人”。
- 任铭童新安秦玉琨
- 关键词:立德树人教学创新混合式教学数学建模
- 两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型被引量:1
- 2012年
- 为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.
- 童新安齐小刚
- 关键词:城市用水量GM(1,1)模型BP神经网络非线性映射