关于应用型本科人才培养模式的若干思考——以景德镇陶瓷大学信息管理与信息系统专业为例

文章以景德镇陶瓷大学信息管理与信息系统专业为例,对应用型本科人才培养模式的改革提出若干建议,主要包括明确专业培养目标、深入开展校企合作、加强师资队伍建设、完善学生评价体制、强化实践教学环节等。

基于权重扰动机制模拟退火遗传算法的景德镇陶瓷文化景区旅游路径规划

针对景德镇陶瓷文化景区设计一条合理的旅游路线,有利于提高该城市知名度和文化传承度,而传统路径规划算法在旅游路线规划方面往往存在规划精度较低、时间复杂度高等缺陷。为此,提出一种基于权重扰动机制的模拟退火遗传算法(WDMAGA)。WDMAGA在路径评价准则中引入权重扰动机制的路径长度变化函数,融入模拟退火算法中的温度退火因子,使每条路径的评价值更接近真实环境。同时,根据余弦函数和指数函数的变化规律,分别设计含有模拟退火因子的交叉与变异过程,使种群适应度随搜索过程自适应变化。仿真测试结果表明,在对景德镇陶瓷文化景区进行旅游路径规划过程中,WDMAGA算法能够快速有效地规划出一条较为符合实际情况的旅游路径。

双碳战略对陶瓷生产行业的影响分析

陶瓷行业被国家发改委列入“高能耗高排放”行业,是首批重点被“双控”的对象。本文从企业从业人员及企业层面进行考量,为提高“双碳”政策认知度,减少企业碳排放量,通过问卷调查法、访谈法等方法对景德镇市的陶瓷生产行业人员进行调查,再用交叉分析、对应分析和决策树等方法分析调查对象的基本信息、对双碳战略的认知度、双碳战略对调查对象及其所在企业的影响。

陶瓷领域人工智能图像处理的研究进展

大数据与人工智能技术持续的深化发展及其在陶瓷领域的广泛应用,推动了产业的创新进程和效率的显著提升。本文综述了近年来陶瓷图像智能处理方面的重要研究进展,涵盖了图像修复、质量检测、图像识别、图像检索等多方面关键技术的应用,揭示了人工智能技术如何提升陶瓷设计创新和生产过程的质量。此外,细致分析了智能图像处理技术在优化制造工艺、提高生产效率以及促进陶瓷艺术与文化遗产保护等方面的应用。最后,展望了未来大语言模型如何在陶瓷领域中开拓前沿的创新路径,成为推动行业进步的关键力量。

基于Django的陶瓷商品评论情感分析系统设计

随着互联网的兴起,各大电商平台上的商品评价对消费者的购买决策产生了重大影响,特别是在购买文化和艺术价值较高的陶瓷商品时。为了帮助消费者和企业更好地利用和分析这些评论信息,本文设计并实现了一个基于Django框架的陶瓷商品评论情感分析系统,该系统通过数据挖掘技术和机器学习算法对消费者评论进行模型的训练和情感分析。系统后端使用Python进行开发,前端则利用Bootstrap和Pyechart等技术,实现了对分析结果的直观可视化展示,帮助消费者更全面地了解所要购买的商品。

基于陶瓷产品评论的情感分析

本文基于陶瓷产品的评论数据进行了评论文本情感分析,本文主要研究的是应用机器学习方法对陶瓷产品评论文本进行情感分类,采用的机器学习情感分类模型有:朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)。在情感分类后进行了对比分析,对比分析后发现:1) 在此数据集下,Word2vec词向量文本特征表示方法相比于词频矩阵和TF-IDF这两种文本特征表示方法更适合于文本特征表示;2) 在此数据集下,四种情感分类模型中,人工神经网络(ANN)的分类效果最差,支持向量机(SVM)的分类效果最好。综上所述,对于陶瓷产品评论文本情感分类,在此数据集下,这三种文本特征表示方法和四种机器学习情感分类模型的所有组合中,Word2vec词向量方法和支持向量机的组合的情感分类效果最好。

基于多种算法融合的个性化定制陶瓷图像识别应用研究

目前,在个性化定制陶瓷产品中,有着众多图像一致但局部文本不同的情况出现(例如:班级聚会合影留念的纪念瓷盘,仅是落款姓名不同),通过传统的图像识别技术难以进行有效识别。提出一种基于CTPN和CRNN两种深度学习模型的陶瓷图像中文本的识别方法,同时辅以传统SIFT算法,实现对无文本或文本识别难度高的图像识别。具体识别流程为,系统通过调用CTPN和CRNN模型,对其中的文本进行识别,并将文本信息与存储在数据库中的文本信息进行匹配并返回最佳结果。如果识别文本效果不佳,则利用SIFT算法提取出图像的特征点,并与库中的图像进行逐一对比,返回相似度较高的结果。通过研究实验测试,对于个性化定制陶瓷产品的图像识别,在性能上提升9倍以上,既解决了个性化定制陶瓷图像识别中识别耗时较长的问题,又解决了对只有局部文字不同的定制图像识别效果较弱的问题。

基于Web信息抽取的陶瓷企业竞争情报系统的开发

信息化时代陶瓷企业竞争面临着情报所带来的新问题,笔者基于Web信息抽取,研究了企业竞争情报系统结构体系。改进的竞争情报处理流程中增加了Web信息抽取子系统,这是陶瓷企业竞争情报系统能够实现智能化的基石。将陶瓷企业竞争情报的抽取子系统与分析子系统、服务子系统相结合,为陶瓷企业提供可靠的竞争情报服务系统。

轻量化陶瓷图案的精准的检测方法

陶瓷图案能否精准检测对陶瓷图案的识别起到了至关重要的作用。为了进一步提高陶瓷图案检测的精准性,并且能够适用于移动端环境,本文提出了一种滤波器响应归一化的陶瓷图像检测模型FRNCID。实验结果表明,FRNCID算法的平均精度均值可以达到57.6%。与YOLOV3相比,该模型在检测精度和轻便性方面都有了较好的提高。

基于工程教育认证背景下的《概率论与数理统计》的教学探索

《概率论与数理统计》作为工科的公共基础课程,广泛应用于工程领域。工程教育认证作为保证工程专业教育质量的重要手段,对于概率论与数理统计课程的教学也提出了更高的要求。本文结合景德镇陶瓷大学教学实际,通过深入研究《概率论与数理统计》课程的教学方法与内容,探讨如何提高学生的学习效果与能力。

基于陶瓷电商产品评论的情感分析研究

本文以天猫商城的景德镇红叶陶瓷青花瓷餐具盘碗碟套装为研究对象。通过爬取该研究对象的评论并对其进行文本挖掘预处理和词云绘制,采用基于BosonNLP和SnowNLP情感词典的两种情感倾向性分析方法进行情感分析和可视化展示,通过对比BosonNLP和SnowNLP两组方法得出的实验结果,从而为买家提供选购的参考标准,为卖家提供建设性的改进方向。此外,再进行相应的预处理后采用LDA主题模型进行分析。最后,利用交互可视化的方式把语句情感分数的分布情况再次直观展示,有效地验证了该产品情感偏向积极,得出了消费者可放心购买的实验结论。

基于多层次信息反馈的混合蛙跳算法

基于多层次信息反馈的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algoriyhm based on the interation of Multi-level information, MSFLA),吸收遗传算法的交叉算子及粒子群算法(PSO)的粒子进化方式,将整个优化过程划分为标准混合蛙跳优化层、青蛙进化与学习层、外部档案信息交换层。混合蛙跳优化层保证青蛙进行正常的局部搜索优化(蛙跳算法);青蛙进化与学习层保证青蛙每次迭代结束时都能得到更好的自身位置(PSO粒子进化方式);外部档案信息交换层可以保证青蛙种群获得最优解(交叉算子)。通过各层次之间的信息交流,提高算法的性能。从实验结果对比能够得出,改进后的MSFLA算法可以有效地改善早熟收敛问题,具有更好的收敛速度和更高的寻优精度。

陶瓷与教育领域的知识图谱构建和智能问答应用研究

随着现代社会产生的信息量呈指数级增长,用户通过搜索引擎等手段获取信息越来越难,知识图谱凭借其强大的信息构建能力,得到了众多行业的青睐。基于BiLSTM-CRF、TextCNN等算法模型对陶瓷领域相关知识进行了命名实体识别、关系识别等工作,构建了陶瓷领域知识图谱并将其用于陶瓷知识智能问答服务。

基于SMACE模式大学数学课程教学改革探析

随着现代信息技术的发展,教育模式也呈现网络化、信息化趋势。在此背景下,文章探讨如何将在线资源和课堂教学进行有机结合,构建适合大学数学教学的SMACE教学新模式。SMACE教学模式包含五个模块:自主探究、多重反馈、答疑解惑、案例教学和拓展延伸。该课程的教学改革将打造教学活动中的师生共同体,并促进师生能力双螺旋提升。

改进粒子群算法在陶瓷配方问题上的应用

为更好地求解陶瓷配方设计问题,本文提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法采用一种新的自适应惯性权重策略及设置学习因子随迭代次数非线性变化,有效平衡了粒子种群的全局和局部搜索性能。在一组陶瓷配方设计问题的仿真实验的结果表明,该算法比其他测试算法在收敛速度、配方精度上有均有明显的优势,能有效应用于陶瓷配方设计问题。

专利视域下“卡脖子”关键技术识别及突破策略——以OLED技术领域为例

[研究目的]建立科学高效的“卡脖子”技术识别框架,有效识别关键核心技术领域的“卡脖子”技术,可以为中国实现“卡脖子”关键核心技术攻关和高水平科技自立自强提供科学依据。[研究方法]该研究首先对“卡脖子”技术的内涵和特征进行了剖析,明晰“卡脖子”技术的概念。其次采用改进PageRank算法和HITS算法对核心专利及关键核心技术进行识别,在此基础上从技术差距、产业安全和战略竞争三个维度设计识别指标和研判标准筛选出“卡脖子”技术。最后,采用“卡脖子”技术突破策略矩阵,提出“卡脖子”关键核心技术的突破路径。[研究结论]以OLED技术领域为样本,共识别出3项优势技术、4项轻度“卡脖子”技术和23项重度“卡脖子”技术,结果表明识别结果与我国OLED技术领域的发展现状一致,证明了模型的有效性和科学性。最后,论文也分别为重度“卡脖子”关键核心技术提供了颠覆、攻坚、挖壕和卡位4种不同的技术突破策略。

基于改进狼群算法的无人机协同任务规划

多无人机在现代化作战中的运用日渐增多,无人机任务规划在无人机智能作战中至关重要。针对子系统能力约束下的无人机任务分配问题,提出一种Levy Flight(LF)优化下基于拍卖机制的混沌反向学习狼群优化算法CRL-AMIWPA。首先,定义无人机能力矩阵和任务场景,对无人机异构性、任务执行能力、执行任务能力最低需求建立同一矩阵描述,根据距离油耗和最迟任务完成时间的加权和建立目标函数,建立子系统约束下的任务分配模型;然后,设计狼群个体编码,每个编码方案包含一种任务分配策略,针对未达到任务需求最低能力的解,采用基于合同网的拍卖策略予以修正。另外,在狼群初始化阶段,采用Tent混沌算子和反向学习策略,将狼群个体均匀地分布在解空间中,以提高初始种群的多样性,最后,利用LF策略优化寻优过程,提高跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明,所提算法能有效解决在子系统约束场景下无人机任务分配问题,相比其他群智能算法和狼群算法,具有更优的寻优性和收敛速度。

iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点

氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确地鉴定出氧化还原敏感半胱氨酸。在此,我们开发了一种名为iRSC-PseAAC的有效预测器,它采用降维算法LDA结合支持向量机来预测氧化还原敏感半胱氨酸位点。在交叉验证中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)的结果分别为0.841、0.868、0.859和0.692。在独立数据集的结果中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)分别为0.906、0.882、0.890和0.767。与现有的预测方法相比,iRSC-PseAAC具有明显的改进效果。本研究提出的方法还可用于计算蛋白质组学中的许多问题。

基于DSSI理论的信息易感用户动态提取模型

在线社交网络信息扩散研究有助于用户获取信息、企业推广产品、政府调控舆情,其理论及应用价值巨大.该文主要针对在线社交网络中商业信息的扩散问题,在分析用户转发行为随机性和不确定性的基础上,利用通用发生函数(Universal Generating Function,UGF)方法及离散压力-应力(Discrete Stress-Strength Interference,DSSI)理论,提出了一种新颖的信息易感用户动态提取模型.模型中,首先将用户的随机转发行为量化为节点易感性(Node Susceptibility,NS),然后基于UGF方法及DSSI理论计算出不同用户不同时期关于不同信息的NS值,最后通过NS值的动态排序提取信息易感用户.模型的决策结果有效地解决了以下三个问题:(1)哪些用户最易受信息影响?(2)他们最易受哪类信息影响?(3)他们何时最易受影响?这三个问题的答案可为有效信息扩散策略的制定提供理论依据.案例分析和模型对比说明了该模型的可行性及有效性.

融合差分进化的网页暗链集成分类检测方法

“暗链”也称黑链,是一种在网站中不易被搜索引擎察觉的链接,其通过隐蔽植入高权重的网站外链扰乱搜索引擎排名,破坏网络环境。它和友情链接有着相似之处,虽然可以有效并快速提高网站的PR值,但是在网站中存在一定的风险性。针对目前网页暗链检测方法中特征集合存在冗余和维数灾难的状况,提出一种基于融合差分进化算法的集成分类器的机器学习网页暗链检测方法。对提取到的初始特征集合首先进行过滤式特征选择,其次通过主成分分析法对特征进行二次提取,最后对决策树、随机森林、AdaBoost以及支持向量机四种分类器利用差分进化方法进行投票集成。实验结果表明,上述方法具有较高的准确度和可靠性,正确识别率达99.8442368%,可为搜索引擎检测暗链行为提供有力的实践支撑。