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1+X证书制度下应用型本科院校实践教学优化建议——以计算机类专业为例
1
作者
张亮敬
王晓亮
+1 位作者
吴柳强
吴作洲
《科教文汇》
2024年第15期68-71,共4页
在1+X证书制度背景下,应用型本科院校的实践教学已经无法满足行业对人才的需求。该文以计算机类专业为例,针对当前应用型本科院校实践教学中存在的问题,提出改进和优化的建议,以期有效提升应用型本科院校的教学质量和办学水平,同时为应...
在1+X证书制度背景下,应用型本科院校的实践教学已经无法满足行业对人才的需求。该文以计算机类专业为例,针对当前应用型本科院校实践教学中存在的问题,提出改进和优化的建议,以期有效提升应用型本科院校的教学质量和办学水平,同时为应用型本科院校的实践教学改革提供新的思路,也为1+X证书制度的落实和高质量发展提供借鉴。
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关键词
1+X证书制度
实践教学
校企合作
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职称材料
应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法
被引量:
1
2
作者
李志明
周加全
+2 位作者
黄秀芳
谢永盛
吴柳强
《计算机科学与应用》
2020年第5期860-867,共8页
飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法,其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低,所以借鉴精英反向学习策略,提出一种应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法(...
飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法,其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低,所以借鉴精英反向学习策略,提出一种应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法(EOMFO)。新算法不仅增加了群体的多样性,并且提高了算法的综合性能。通过对7组标准测试函数的实验仿真,结果表明应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法具有更高的收敛精度,从而验证了新算法是有效的和可行的。
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关键词
横向定位
飞蛾扑火优化算法
反向学习
精英
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职称材料
基于深度学习的石油污染物三维荧光光谱识别技术研究
被引量:
2
3
作者
王忠东
张云刚
+1 位作者
张亮敬
吴柳强
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第15期376-385,共10页
石油油品在一定的激发光照射下可产生相当强度的三维荧光光谱,是鉴别和分析石油污染物的重要依据。由于石油油品的荧光光谱特征复杂、数据庞大,不宜直接用数学模型描述,也不宜简单依靠人工观察分析。因此,根据深度学习的卷积神经网络(C...
石油油品在一定的激发光照射下可产生相当强度的三维荧光光谱,是鉴别和分析石油污染物的重要依据。由于石油油品的荧光光谱特征复杂、数据庞大,不宜直接用数学模型描述,也不宜简单依靠人工观察分析。因此,根据深度学习的卷积神经网络(CNN)理论提出了一种直接利用石油油品原始荧光数据进行CNN建模的方法,利用其强大的非线性运算能力、自适应表示学习能力,自动隐性地从训练数据中进行特征学习,实现水环境中石油污染物种类识别。通过大量的荧光实验构建了石油油品(汽油、机油、柴油)的训练和验证光谱数据集,基于Python深度学习框架Keras建立了CNN模型,并对CNN模型在光谱数据集上进行了训练、验证与测试实验,实现了被测油品的种类判别。实验结果表明:该CNN模型对3种油品的训练集与验证集三维荧光光谱的分类准确率都达到了99.76%,综合测试分类准确率达到82.65%,对单物质分类准确率为100%,验证了三维荧光技术结合深度学习算法能够实现对石油油品准确可靠的判别分类,也为进一步研究基于深度学习的水环境污染物智能识别系统提供了技术支持,为环境检测提供了一种新思路与新方法。
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关键词
三维荧光光谱
深度学习
卷积神经网络
分类识别
石油污染物
原文传递
题名
1+X证书制度下应用型本科院校实践教学优化建议——以计算机类专业为例
1
作者
张亮敬
王晓亮
吴柳强
吴作洲
机构
广西科技师范学院
出处
《科教文汇》
2024年第15期68-71,共4页
基金
广西教育科学规划项目“校企合作模式下1+X证书制度试点建设管理工作机制提质增效研究与实践”(2022ZJY2246)。
文摘
在1+X证书制度背景下,应用型本科院校的实践教学已经无法满足行业对人才的需求。该文以计算机类专业为例,针对当前应用型本科院校实践教学中存在的问题,提出改进和优化的建议,以期有效提升应用型本科院校的教学质量和办学水平,同时为应用型本科院校的实践教学改革提供新的思路,也为1+X证书制度的落实和高质量发展提供借鉴。
关键词
1+X证书制度
实践教学
校企合作
Keywords
1+X certificate system
practical teaching
school-enterprise cooperation
分类号
G642.0 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法
被引量:
1
2
作者
李志明
周加全
黄秀芳
谢永盛
吴柳强
机构
广西科技师范学院 数学与计算机科学学院
北京中科特瑞科技有限公司
出处
《计算机科学与应用》
2020年第5期860-867,共8页
基金
广西高校中青年教师基础能力提升项目(No. 2018KY0701, 2019KY0874),广西科技厅基地和人才专项(No. AD16450003).
文摘
飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法,其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低,所以借鉴精英反向学习策略,提出一种应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法(EOMFO)。新算法不仅增加了群体的多样性,并且提高了算法的综合性能。通过对7组标准测试函数的实验仿真,结果表明应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法具有更高的收敛精度,从而验证了新算法是有效的和可行的。
关键词
横向定位
飞蛾扑火优化算法
反向学习
精英
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的石油污染物三维荧光光谱识别技术研究
被引量:
2
3
作者
王忠东
张云刚
张亮敬
吴柳强
机构
广西科技师范学院数学与计算机科学学院
燕山大学电气工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第15期376-385,共10页
基金
国家自然科学基金(62175208)
中央引导地方科技发展基金(216Z1701G)
广西创新驱动发展专项基金(桂科AA21077018-2)。
文摘
石油油品在一定的激发光照射下可产生相当强度的三维荧光光谱,是鉴别和分析石油污染物的重要依据。由于石油油品的荧光光谱特征复杂、数据庞大,不宜直接用数学模型描述,也不宜简单依靠人工观察分析。因此,根据深度学习的卷积神经网络(CNN)理论提出了一种直接利用石油油品原始荧光数据进行CNN建模的方法,利用其强大的非线性运算能力、自适应表示学习能力,自动隐性地从训练数据中进行特征学习,实现水环境中石油污染物种类识别。通过大量的荧光实验构建了石油油品(汽油、机油、柴油)的训练和验证光谱数据集,基于Python深度学习框架Keras建立了CNN模型,并对CNN模型在光谱数据集上进行了训练、验证与测试实验,实现了被测油品的种类判别。实验结果表明:该CNN模型对3种油品的训练集与验证集三维荧光光谱的分类准确率都达到了99.76%,综合测试分类准确率达到82.65%,对单物质分类准确率为100%,验证了三维荧光技术结合深度学习算法能够实现对石油油品准确可靠的判别分类,也为进一步研究基于深度学习的水环境污染物智能识别系统提供了技术支持,为环境检测提供了一种新思路与新方法。
关键词
三维荧光光谱
深度学习
卷积神经网络
分类识别
石油污染物
Keywords
three-dimensional fluorescence spectrum
deep learning
convolutional neural network
classification and identification
petroleum pollutant
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
1+X证书制度下应用型本科院校实践教学优化建议——以计算机类专业为例
张亮敬
王晓亮
吴柳强
吴作洲
《科教文汇》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法
李志明
周加全
黄秀芳
谢永盛
吴柳强
《计算机科学与应用》
2020
1
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的石油污染物三维荧光光谱识别技术研究
王忠东
张云刚
张亮敬
吴柳强
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023
2
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