徐家宁
- 作品数：13 被引量：22H指数：3
- 供职机构：河南科技大学更多>>
- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目湖南省教育厅科研基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于免疫网络和SOM的文本聚类算法研究被引量：3
- 2010年
- 文本聚类的核心问题是找到一种优化的聚类算法对文本向量进行聚类,是典型的高维数据聚类,提出一种基于自组织神经网络SOM和人工免疫网络aiNet的两阶段文本聚类算法TCBSA。新算法先用SOM神经网络进行聚类,把高维的文本数据映射到二维的平面上,然后再用aiNet对文本聚类。该方法利用SOM神经网络对高维数据降维的优点,克服了人工免疫网络对高维数据的聚类能力差的缺点。仿真实验结果表明该文本聚类算法不仅是可行的,而且具有一定的自适应能力和较好的聚类效果。
- 张立文徐家宁李进李孝闯
- 关键词：文本聚类向量空间模型人工免疫网络自组织神经网络
- 基于免疫网络的文本挖掘方法研究
- 随着Internet的飞速发展及其在全世界范围内的普及和应用，网络上存储了海量的信息资源，这些信息资源数量与日俱增，尤其以Web页面为载体的文本数据呈爆炸式的增长并越来越成为人们关注的主要信息来源。如何从数量庞大的文本信...
- 徐家宁
- 关键词：文本聚类向量空间模型K均值聚类算法
- 文献传递
- 基于JXTA的P2P分布式存储系统的研究
- 2009年
- 分布式存储是P2P的一个重要研究方向。借助JXTA技术平台与内容管理服务(CMS)在网络信息存储和交换等方面优势,对P2P系统中的资源发现、防火墙穿越、通信安全和内容管理等问题进行了研究,在此基础上设计了一种基于JXTA的P2P分布式存储系统模型,并完成了该系统模型的编码工作,实现了基于JXTA平台的分布式存储功能。
- 李赵兴徐家宁杨建雄
- 关键词：对等网络JXTA分布式存储
- 现代大学生理想信念缺失的原因
- 2014年
- 我国当代大学生的理想信念蕴含了一定的时代特征，其主流是积极、健康、向上的。树立正确的理想信念，在宏观层面关系到国家和民族的发展，在微观层面关系到个人的成长成才。一些大学生不同程度地存在政治信仰迷茫、理想信念模糊、价值取向扭曲、精神支柱倾斜等问题。因而，有必要针对当今大学生理想信念教育的现状及原因进行深入分析，为重建大学生理想信念教育提供依据。
- 徐家宁
- 关键词：大学生理想信念
- 试析高校思想政治教育教学形式的多元化改革趋势被引量：1
- 2014年
- 高校思想政治教育教学的传统形式,在现代化背景下,尤其是现代信息传递工具的迅速发展下,面临诸多挑战。改革思想政治教育教学的传统形式,发展适应现代大学生需求的思想政治教育模式具有重大意义。
- 程光耀徐家宁
- 关键词：思想政治教育教学改革
- 高校电工学RC移相电路设计实验的开发与实践被引量：1
- 2011年
- 电工学是一门实践性很强的课程,其中的实验教学是该课程教学体系的重要组成部分。本文以高校电工学中的RC移相电路原理为基础,利用DZX-1型电子学综合实验装置,开发了一个设计性实验——亮度稳定的调光台灯实验,并在实验教学中进行了实践,取得了良好效果。
- 李娜徐家宁张立文王新勇周鲁英侯义铭
- 关键词：电工学实验教学
- 基于免疫网络的k-means文档聚类算法研究被引量：1
- 2008年
- 提出了一种把人工免疫网络(aiNet)和k-means算法结合的文档聚类算法。先把文档集预处理成向量集表示,基于向量之间的余弦相似度,用aiNet算法对文档进行聚类,用得到的相似度矩阵初始化k-means的聚类中心,再用k-means算法对文档聚类。实验结果表明,该算法是可行的,并且能改善聚类质量。
- 陈曦徐家宁杨建雄
- 关键词：文档聚类人工免疫网络向量空间模型余弦相似度
- 基于免疫遗传的K-Means聚类算法分析被引量：4
- 2008年
- 聚类算法是数据挖掘中的一个重要研究领域,在所有的聚类算法中K-Means算法应用得最为广泛。针对K-Means算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了基于免疫遗传的K-Means聚类算法来避免这个问题。理论分析和实验表明,该算法比传统的K-Means聚类有更好的效果。
- 王艳华杨建雄徐家宁
- 关键词：聚类分析免疫原理K-均值聚类中心
- 改进遗传算法的K-均值聚类算法研究被引量：11
- 2010年
- 传统的k-均值算法对初始聚类中心的敏感很大,极易陷入局部最优值;利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但后期容易出现收敛速度缓慢。为了克服上述缺点,文章将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,使个体浓度和适应度同时对个体的选择施加影响,以此提出基于改进遗传算法的K-均值聚类算法,该方法利用K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化搜索能力,较好地解决了聚类中心优化问题。试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量,并且具有较好的收敛速度。
- 徐家宁张立文徐素莉李进
- 关键词：聚类分析遗传算法免疫机制K-均值
