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王振友

作品数：35 被引量：179H指数：7
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  • 2篇2009
  • 5篇2008
  • 3篇2007
  • 1篇2006
  • 2篇2005
共 35 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
信息网络安全技术初探被引量：5
2005年
信息网络技术已经成为代表国家综合国力的一个重要标志。本文论述了信息网络安全的主要内涵和主要任务,详细分析了信息网络安全问题的成因和隐患,深入探讨了信息网络安全的关键技术,最后总结并预测了未来信息网络安全技术的解决方案与发展方向。
王振友
关键词：信息网络网络安全信息安全防火墙计算机网络
大气中臭氧含量分析预测的支向量机模型被引量：2
2008年
以俄亥俄州(O h io)的气象、臭氧监测数据为基础,对一个监测点数据进行了分析处理,运用支持向量机回归方法,对气象指标的多参数样本进行学习,获得精确的支持向量机映射关系,并对臭氧含量进行预测.预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好的解决实际问题,说明支持向量机回归在预测上具有小的结构风险与强的泛化能力.
王振友叶丽婷牛庆敏
关键词：支持向量机
一种PET图像感兴趣区域体积特征的计算方法
2013年
针对14张脑瘤(Positron Emission Tomogrophy,PET)图像切片,将感兴趣区域分割出来,利用积分原理计算其体积特征.首先提取出图片所有点的像素值,然后利用自组织神经网络将像素值进行分类,其中自组织神经网络的输入节点经过多次的试验确定为2×2.通过自组织神经网络,可以将各个元素点进行标志,使得图片的分离简单精确并且计算出目标区域的元素点数.最后通过Matlab对14个切片构建出目标区域的三维立体图,利用积分原理算出该目标区域的体积为9.9 cm3.该方法合理,计算结果有效,且计算结果可对临床诊断有辅助作用.
王振友郑少杰何远才林洁芝苏娜龙洁丽
关键词：自组织神经网络正电子发射断层扫描感兴趣区域图像分割
一种新的遗传算法求解有等式约束的优化问题被引量：6
2007年
针对有等式约束的优化问题,提出了一种新的遗传算法。该算法是在种群初始化、交叉、变异操作过程中使用求解参数方程的方法处理等式约束,违反不等式约束的个体用死亡罚函数进行惩罚设计出的实数编码遗传算法。数值实验结果表明,新算法性能优于现有其它算法;它不仅可以处理线性等式约束,而且还可以处理非线性等式约束,同时提高了收敛速度和解的精度,是一种通用强、高效稳健的智能算法。
刘伟蔡前凤王振友
关键词：等式约束遗传算法
基于本体的智能Web服务
2006年
介绍了Web服务以及本体论,用Protégé建立了一个计算机硬件的本体,同时研究了基于本体的Web服务,描述了一种基于本体的智能Web服务,实现了一个简单的基于本体的Web服务系统。
王振友相洪贵赵娟
关键词：智能WEB服务OWL
主分量分析法在影响因子赋权中的应用被引量：3
2008年
利用主分量分析方法,对于废水混凝反应过程中影响反应因素的影响力大小不同的问题,在输入、输出变量的影响权矩阵基础上,对该权矩阵进行变换处理和分析.变换处理和分析结果表明,跟传统经验吻合较好,更重要的是对影响因子的赋权方面提供了强有力的理论依据,对混凝反应的实验设计分析提供了新的思路.
王振友陈莉娥
关键词：主分量分析权矩阵
网络资源驱动型的数据挖掘课程教改探讨
2016年
在互联网这种大环境下，利用网络资源驱动型教学促进多学科交叉和融合，尤其显得重要，同时这本身就是数据挖掘课程的特点和要求。本项目将以数据挖掘的教与学为切入口，采取了一系列的改革措施，通过建立数据挖掘网络资源驱动型平台来充分利用网络资源。
徐圣兵王振友张良均
关键词：数据挖掘教改
基于JADE的自动聚类算法被引量：1
2016年
JADE算法是传统差分进化算法(DE)的一种改进算法,其收敛速度更快、优化性能更好,拥有一套完整的自适应参数调整机制有效加强了算法的全局搜索优化能力.本文将自适应差分进化算法(JADE)用于聚类,提出了一个新的基于JADE的自动聚类算法(AC-JADE).首先,本文采用双交叉策略,在传统的两点式交叉操作之后,针对DE用于自动聚类时的特定的编码方式,添加了一种基于个体间聚类中心随机交换交叉策略;其次,针对聚类中心选取方法的随机性导致的聚类中心有可能偏离数据集或者聚类中心过于集中的缺陷做出了相关改进,通过先对聚类中心进行筛选在进行聚类,有效避免了因算法本身的随机性导致的错误聚类划分.通过对UCI的4个数据集的仿真实验比较,该种双交叉操作的聚类算法明显好于同类算法.
唐亚王振友
关键词：自动聚类差分进化
“高等数学”教学中引入数学建模思想和方法的研究被引量：9
2007年
探讨了"高等数学"课程的教学中适当地引入了建模思想和方法的问题,提出了从对于教学过程中的几个环节——授课内容、授课过程、授课对象入手,逐步培养学生学习高等数学的兴趣,提高学生分析问题和解决实际问题的能力。
王振友
关键词：高等数学数学建模教学过程
基于数据密度的半监督自训练分类算法被引量：8
2019年
在实际的分类任务中,无标记样本数量充足而有标记样本数量稀少的情况经常出现,目前处理这种情况的常用方法是半监督自训练分类算法。提出了一种基于数据密度的半监督自训练分类算法,该算法首先依据数据的密度对数据集进行划分,从而确定数据的空间结构;然后再按照数据的空间结构对分类器进行自训练的迭代,最终得到一个新的分类器。在UCI中六个数据集上的实验结果表明,与三种监督学习算法以及其分别对应的自训练版本相比,提出的算法分类效果更好。
艾震鹏王振友
关键词：半监督学习
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