期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向工艺品的创新设计系统
被引量:
7
1
作者
江辉
孙守迁
+2 位作者
潘云鹤
李纶
徐卉慧
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期357-360,共4页
介绍一种面向工艺品的创新设计系统。它综合应用了虚拟设计技术、人工智能技术、数据库技术、智能布局技术和插件扩展技术等多种成熟的计算机应用技术 ,并加以扩展 ,同时从软件工程的角度 ,将系统功能模块化 ,并且考虑了艺术品创作的整...
介绍一种面向工艺品的创新设计系统。它综合应用了虚拟设计技术、人工智能技术、数据库技术、智能布局技术和插件扩展技术等多种成熟的计算机应用技术 ,并加以扩展 ,同时从软件工程的角度 ,将系统功能模块化 ,并且考虑了艺术品创作的整个过程 ,对 3维扫描和快速成形提供有力的支持 ,是一个 CAD/CAM紧密集成的系统。理论和实例分析表明 ,该系统对工艺品的创新设计有重要意义。
展开更多
关键词
创新设计
工艺品
人工智能
关系数据库
虚拟现实
CAD
CAM
下载PDF
职称材料
不平衡超限学习机的全局惩罚参数选择方法
被引量:
1
2
作者
柯海丰
卢诚波
徐卉慧
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1444-1449,共6页
超限学习机在对不平衡数据集进行学习和分类时,正类样本容易被错分。而加权超限学习机只考虑了数据集类之间的不平衡,忽视了样本类内的不平衡的现象。本文阐述了超限学习机在不平衡数据集上分类效果欠佳的原因,提出了根据数据集选取惩...
超限学习机在对不平衡数据集进行学习和分类时,正类样本容易被错分。而加权超限学习机只考虑了数据集类之间的不平衡,忽视了样本类内的不平衡的现象。本文阐述了超限学习机在不平衡数据集上分类效果欠佳的原因,提出了根据数据集选取惩罚参数的方法,采用将类间的惩罚参数与类内的惩罚参数相结合的方法,形成全局惩罚参数,即将类惩罚参数进一步精确到样本个体惩罚参数。结果表明:这种方法实现起来简单方便,与其他类型的超限学习机相比较,这种全局惩罚参数的选择方法在提高分类准确率方面能够取得更好的效果。
展开更多
关键词
数据挖掘
不平衡数据集
单隐层前馈神经网络
超限学习机
加权超限学习机
全局惩罚参数
分类器
下载PDF
职称材料
题名
面向工艺品的创新设计系统
被引量:
7
1
作者
江辉
孙守迁
潘云鹤
李纶
徐卉慧
机构
浙江大学计算机系
浙江大学
昆明理工大学工业设计系
浙江大学应用数学系
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期357-360,共4页
基金
国家计委产业化前期关键技术与成套设备研制开发资助项目 (计高技 [1998] 2 0 77)
云南省省院省校科技合作资助项目 ( 99YZ0 2 )
文摘
介绍一种面向工艺品的创新设计系统。它综合应用了虚拟设计技术、人工智能技术、数据库技术、智能布局技术和插件扩展技术等多种成熟的计算机应用技术 ,并加以扩展 ,同时从软件工程的角度 ,将系统功能模块化 ,并且考虑了艺术品创作的整个过程 ,对 3维扫描和快速成形提供有力的支持 ,是一个 CAD/CAM紧密集成的系统。理论和实例分析表明 ,该系统对工艺品的创新设计有重要意义。
关键词
创新设计
工艺品
人工智能
关系数据库
虚拟现实
CAD
CAM
Keywords
innovative design craftwork AI relation data base(RDB) virtual reality(VR) open architecture system
分类号
TS93 [轻工技术与工程]
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
不平衡超限学习机的全局惩罚参数选择方法
被引量:
1
2
作者
柯海丰
卢诚波
徐卉慧
机构
浙江大学城市学院计算机系
丽水学院工学院
太平洋大学工程与计算机科学学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1444-1449,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61373057)
浙江省自然科学基金项目(LY18F030003)
+1 种基金
浙江省教育厅科研项目(Y201432787
Y201432200)
文摘
超限学习机在对不平衡数据集进行学习和分类时,正类样本容易被错分。而加权超限学习机只考虑了数据集类之间的不平衡,忽视了样本类内的不平衡的现象。本文阐述了超限学习机在不平衡数据集上分类效果欠佳的原因,提出了根据数据集选取惩罚参数的方法,采用将类间的惩罚参数与类内的惩罚参数相结合的方法,形成全局惩罚参数,即将类惩罚参数进一步精确到样本个体惩罚参数。结果表明:这种方法实现起来简单方便,与其他类型的超限学习机相比较,这种全局惩罚参数的选择方法在提高分类准确率方面能够取得更好的效果。
关键词
数据挖掘
不平衡数据集
单隐层前馈神经网络
超限学习机
加权超限学习机
全局惩罚参数
分类器
Keywords
data mining
imbalanced data set
single hidden layer feedforward networks
extreme learning machine
weighted extreme learning machine
global penaXty parameter
classifier
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向工艺品的创新设计系统
江辉
孙守迁
潘云鹤
李纶
徐卉慧
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
7
下载PDF
职称材料
2
不平衡超限学习机的全局惩罚参数选择方法
柯海丰
卢诚波
徐卉慧
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部