毕孝儒
- 作品数：33 被引量：84H指数：5
- 供职机构：四川外国语大学重庆南方翻译学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目重庆市高等教育教学改革研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理理学更多>>
- 大数据环境中资源优化配置策略研究被引量：2
- 2019年
- 要提高科技的自主创新能力,资源优化配置是关键。分析现阶段我国资源配置存在的突出问题;运用大数据工具与智能化服务,探索资源优化配置的对策,让有限的资源发挥出最大的效能,从而为解决我国科技创新管理体制机制存在的长期性、结构性问题提供参考,为科技管理决策方式的转变提供支持。
- 谢从晋杨柳毕孝儒
- 关键词：大数据资源优化配置自主创新
- 面向用户兴趣密度分布的协同过滤推荐算法被引量：1
- 2014年
- 针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种面向用户兴趣密度分布的协同过滤推荐算法.在计算项目类别相似度的同时,引入类别的信息熵以确定项目之间距离,在此基础上采用Parzen窗估计方法获取用户在整个项目空间上的兴趣密度分布,最后结合用户属性差异性和兴趣密度之间相对熵以确定目标用户的最近邻居用户集.实验结果表明,该算法在避免数据填充所引入误差的同时,有效提升数据稀疏情况下的推荐质量.
- 毕孝儒
- 关键词：协同过滤相对熵用户属性
- 基于AHP的《计算机应用基础》智慧学习教学质量评价体系研究
- 2018年
- 针对当前智慧学习教学质量评价体系缺失的问题,以层次分析法理论为依据,将定性分析和定量分析相结合,建立智慧学习教学质量评价体系模型,并通过计算获得各指标权重与排序,以便为准确评价智慧学习教学质量提供客观依据。
- 毕孝儒谢从晋胡洪林
- 关键词：层次分析法教学质量评价体系
- 面向无等待多目标柔性车间调度问题的遗传蜂群优化算法被引量：4
- 2015年
- 为了解决无等待柔性车间调度的多目标优化问题,构建以最大完工时间、生产成本、总拖延时间为目标函数的多目标调度模型,结合灰色关联分析和熵理论,提出灰互信息适应度值分配策略,以评价Pareto解的优劣。在此基础上,运用遗传蜂群优化算法求解,该算法给出以关键路径为导向的变异操作,并将该变异操作和遗传算子中的IPOX和MPX交叉操作嵌入到人工蜂群算法中,以增强其全局寻优能力,提升搜索后期收敛速度。一个车间调度实验验证调度模型和算法的有效性和适应性。
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- 关键词：多目标优化
- 单幅雷达图像阴影控制点坡度矫正方法仿真
- 2019年
- 在雷达成像的过程中,会发生地形重合遮掩等情况,所成图像上的像素点在地形图上对应的部分不存在线性等比关系,同时分辨率不能保持一致,获取坡度采用人工测量方法耗时费力,同时也存在较大的误差。现提出一种单幅雷达图像阴影控制点坡度矫正方法。首先处理前期雷达图像,获得较为平滑的二值图像;然后确定图像特征较明显的像素值在地形图中相应的位置,再依据地形图上相应点距山脊的位置对控制点进行调节;最后选取控制点,迭代矫正优化坡度。经过仿真证明,所提方法对控制点位置和坡度的矫正较为合理,节省时间和物力,同时测量结果准确,可以为相关工作提供很大帮助。
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- 基于快速属性约简的网络入侵特征选择被引量：4
- 2011年
- 高维网络数据中的无关属性和冗余属性会导致入侵检测速度慢及效率低下。为解决该问题,提出一种基于快速属性约简的网络入侵特征选择方法。以网络数据的条件属性与类别属性之间的互信息为度量去除无关属性,采用基于粗糙集正区域的属性重要性计算公式作为启发信息,设计一种快速属性约简算法去除网络数据的冗余属性,实现网络入侵特征子集的优化选择。在KDD CUP1999数据集上的仿真实验结果表明,该方法能有效去除网络数据中的无关属性和冗余属性,具有较高的入侵检测率和较低的误报率。
- 牟琦龚尚福毕孝儒厍向阳
- 关键词：互信息粗糙集属性约简网络入侵检测
- 基于粗糙集属性约简和加权SVM的入侵检测方法研究
- 作为一种主动的网络安全技术，入侵检测不仅能够发现外部入侵者的攻击，而且也能检测到内部合法用户的非授权操作，被誉为继防火墙之后的第二道网络安全闸门。
目前，许多学者将支持向量机(Support Vector Mach...
- 毕孝儒
- 关键词：入侵检测粗糙集属性约简加权SVM
- 文献传递
- 基于云模型的增量SVM入侵检测方法被引量：7
- 2013年
- 针对支持向量机增量算法中边界样本的提取机制效率不高的问题,提出基于云模型的增量SVM入侵检测方法。该算法利用云模型稳定性和不确定性的特点,将异类样本间的特征距离映射成隶属度函数,对初始集中边界向量进行提取。分析新增样本对支持向量集的影响,淘汰无用样本。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证分类精度的同时有效地提高了检测速度。
- 张永俊牟琦毕孝儒
- 关键词：入侵检测支持向量机云模型边界向量
- 项目子相似度融合的协同过滤推荐算法被引量：3
- 2015年
- 针对用户评分数据稀疏性和项目最近邻寻找的不准确性问题,提出了一种项目子相似度融合的协同过滤推荐算法.该算法根据目标用户每一属性取值,选取与该属性值一致的用户作为用户子空间,并在此空间上计算目标项目与其他项目之间的相似度(称其为项目子相似度).在此基础上,以项目子相似度为依据选取目标项目的 K最近邻,计算其预测评分;最后对用户不同属性上的预测评分进行加权求和,得到目标项目的最终评分.实验结果表明,该算法能准确地选取目标项目的最近邻,明显改善了推荐质量.
- 毕孝儒
- 关键词：协同过滤
- 复杂情境感知下用户聚类协同推荐算法
- 2018年
- 针对传统协同过滤推荐算法计算量大、项目推荐精度不高的问题,提出复杂情境感知下用户聚类协同推荐算法,首先,定义用户复杂情境信息相似因子,并将其嵌入到传统用户相似性度量公式,实现对其改进。然后,对用户历史评分信息与复杂情境信息进行聚类分析以降低算法计算量,并产生用户类别所属度矩阵;最后,在类别所属度矩阵上确定目标用户最近邻居,进行项目推荐。实验结果显示,该算法在降低推荐计算量的同时,提升推荐质量。
- 毕孝儒
- 关键词：协同过滤用户聚类
