基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计

小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation,FSWNN-SC).首先,使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练,基于突触巩固机制,断开网络不重要的权值连接,保留重要的连接权值;其次,设计重连规则构造小世界神经网络,在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化,并使用梯度下降算法训练网络;最后,通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试,并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验.实验结果表明:所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时,其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.

公理化设计在Raz-Kids平台中的问题研究

目的对Raz-Kids平台的应用进行公理化设计分析,验证其设计合理性并提出改善性意见。方法通过公理化设计原则对平台的功能需求、设计参数进行相关性分析,用UCINET分析出各变量之间的关系,找出权重变量,进一步分析其合理性。结论 Raz-Kids平台的部分设计符合公理化设计,平台存在着不同程度的问题。解决优化这些问题会使该平台得到更好的发展,也为以后的软件设计提供新的设计分析方法。

基于全景摄影的公共空间信息交互设计

本文通过查阅信息交互的资料、问卷调查等一系列的科学方法,以公共空间信息的交互案例为基础,分析现有公共空间信息交互的不足之处,以及全景摄影融入公共空间信息交互系统的可行性,以期对公共空间信息交互的方式进行创新设计。通过全景摄影与公共空间信息交互的融合,可以帮助大众对公共空间信息更加了解,使媒介与信息发布者产生互动,并且积极参与到公共空间信息的建设中来。

新媒体教学下辅导员面临的机遇与挑战

在新媒体背景下,高校辅导员在高校学生工作中扮演着重要作用,从教学督促到学生心理的疏导都能看到高校辅导员的身影,就在前不久教育部印发的《关于做好高等学校管理工作的通知》中指出如何科学有效的在高校中进行学生管理,辅导员将起到关键性作用。因此在新媒体大背景下,辅导员面临着巨大的机遇与挑战。

徐州都市圈层级体系优化研究

都市圈是重要的城镇化主体空间形态。城市层级体系是影响都市圈协调发展的核心要素。徐州都市圈是全国主体功能区规划确定的城镇化重点区域,也是江苏省重点建设的三大都市圈之一。徐州都市圈由8个地级城市及其行政区划内的县城(中心镇)构成,其城市规模等级层次及空间结构特征明显,城市首位度较高,中小城市发展滞后,尚未达到成熟性都市圈的标准。利用Arc GIS空间动态分析技术等方法,基于齐普夫定律的检验,针对徐州都市圈的省际接壤区区位特征和城市层级体系存在的问题,提出优化其城市层级体系的路径。