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基于MOOCs平台的计算机基础实验教学课程建设
被引量:
13
1
作者
高洪皓
朱永华
陈章进
《工业和信息化教育》
2014年第6期90-94,共5页
大学计算机基础实验课程是培养学生的计算机应用能力的重要教学环节。高速发展的互联网促使大学计算机基础实验教学向开放式和共享式转变。本文基于MOOCs平台探讨了计算机基础实验教学的课程建设,包括实验课程的开设,实验课程的分类以...
大学计算机基础实验课程是培养学生的计算机应用能力的重要教学环节。高速发展的互联网促使大学计算机基础实验教学向开放式和共享式转变。本文基于MOOCs平台探讨了计算机基础实验教学的课程建设,包括实验课程的开设,实验课程的分类以及实验课程教学体系的架构等,为大学计算机基础教育的改革提供了一次有益的理论与实践探索。
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关键词
大学计算机基础
实验教学
MOOCs平台
实验课程建设
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职称材料
基于特征工程和机器学习的铝基高熵合金稳定性预测
被引量:
2
2
作者
胡瑞
刘庆
+4 位作者
张光捷
李俊杰
陈晓玉
魏晓
戴东波
《上海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期476-484,共9页
铝基复合材料具有众多优异的性能,应用前景较好.以简单稳定相的高熵合金可以作为增强颗粒来制备铝基复合材料,其各方面力学性能都显著提升.提出了一种基于结合了特征工程和机器学习的新方法来研究高熵合金相稳定性.该方法利用特征工程...
铝基复合材料具有众多优异的性能,应用前景较好.以简单稳定相的高熵合金可以作为增强颗粒来制备铝基复合材料,其各方面力学性能都显著提升.提出了一种基于结合了特征工程和机器学习的新方法来研究高熵合金相稳定性.该方法利用特征工程筛选出影响目标属性的重要因素,然后选择相应的回归方法预测相稳定性.使用50%的数据集进行训练,并在其余数据集上进行测试验证.研究结果表明,该方法在预测高熵合金的相稳定性方面具有较高的准确性(R^(2)=0.994),且能辅助找到影响相稳定性的关键因素.
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关键词
铝基复合材料
高熵合金
特征工程
机器学习
相稳定性预测
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职称材料
不确定数据分类的模糊随机森林算法
3
作者
丁恒兵
叶飞跃
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3373-3379,共7页
实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树...
实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树构造模糊随机森林的模糊分类算法,既继承了模糊决策树对不确定数据分类的灵活性,又继承了随机森林的集成性、鲁棒性和随机性的优点。实验结果表明,对于不确定性数据分类问题,该算法性能优于现有的一些算法。
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关键词
不确定数据分类
模糊决策树
模糊随机森林
不确定离散化算法
区间数据
类标签
概率分布函数
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职称材料
基于不同机器学习算法的钙钛矿材料性能预测
被引量:
14
4
作者
郑伟达
张惠然
+4 位作者
胡红青
刘尧
李盛洲
丁广太
张金仓
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期803-809,共7页
钙钛矿材料由于在各领域具有广泛的应用前景而备受材料学家的关注,对其各种物理化学性能的研究一直是材料领域研究的热点。本文建立随机森林(Randomforest,RF)、岭回归(Ridgeregression,RR)、以及基于径向基核函数和线性核函数的支持向...
钙钛矿材料由于在各领域具有广泛的应用前景而备受材料学家的关注,对其各种物理化学性能的研究一直是材料领域研究的热点。本文建立随机森林(Randomforest,RF)、岭回归(Ridgeregression,RR)、以及基于径向基核函数和线性核函数的支持向量回归(Support vector regression,SVR)等4种机器学习算法的预测模型,对钙钛矿材料数据集中的密度、形成能、带隙、晶体体积等4种性能参数进行预测。结果表明:RF方法可以对钙钛矿材料的密度、带隙性能进行有效预测;RR方法可以实现对密度性能的预测;线性核函数的SVR方法可以实现对形成能性能的预测。该研究表明,不同的机器学习算法对数据样本分布的敏感程度不同,因此针对不同的性能参数预测需要选择不同方法。
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关键词
钙钛矿材料
机器学习
性能预测
算法选择
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职称材料
题名
基于MOOCs平台的计算机基础实验教学课程建设
被引量:
13
1
作者
高洪皓
朱永华
陈章进
机构
上海大学
计算
中心
上海大学计算工程与科学学院
出处
《工业和信息化教育》
2014年第6期90-94,共5页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教学改革课题(项目编号:201406)
上海高校青年教师培养资助计划(项目编号:ZZSD13008)
文摘
大学计算机基础实验课程是培养学生的计算机应用能力的重要教学环节。高速发展的互联网促使大学计算机基础实验教学向开放式和共享式转变。本文基于MOOCs平台探讨了计算机基础实验教学的课程建设,包括实验课程的开设,实验课程的分类以及实验课程教学体系的架构等,为大学计算机基础教育的改革提供了一次有益的理论与实践探索。
关键词
大学计算机基础
实验教学
MOOCs平台
实验课程建设
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于特征工程和机器学习的铝基高熵合金稳定性预测
被引量:
2
2
作者
胡瑞
刘庆
张光捷
李俊杰
陈晓玉
魏晓
戴东波
机构
上海大学计算工程与科学学院
上海大学
材料基因组
工程
研究院材料信息与数据
科学
中心
之江实验室
出处
《上海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期476-484,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0704400)
云南省重大科技专项资助项目(202002AB080001-2)
之江实验室科研攻关资助项目(2021PEOAC02)。
文摘
铝基复合材料具有众多优异的性能,应用前景较好.以简单稳定相的高熵合金可以作为增强颗粒来制备铝基复合材料,其各方面力学性能都显著提升.提出了一种基于结合了特征工程和机器学习的新方法来研究高熵合金相稳定性.该方法利用特征工程筛选出影响目标属性的重要因素,然后选择相应的回归方法预测相稳定性.使用50%的数据集进行训练,并在其余数据集上进行测试验证.研究结果表明,该方法在预测高熵合金的相稳定性方面具有较高的准确性(R^(2)=0.994),且能辅助找到影响相稳定性的关键因素.
关键词
铝基复合材料
高熵合金
特征工程
机器学习
相稳定性预测
Keywords
aluminum matrix composite
high entropy alloy
feature engineering
machine learning
phase stability prediction
分类号
TB331 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
不确定数据分类的模糊随机森林算法
3
作者
丁恒兵
叶飞跃
机构
上海
电机
学院
电气
学院
上海大学计算工程与科学学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3373-3379,共7页
基金
国家自然科学基金重大研究计划基金项目(91024012)。
文摘
实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树构造模糊随机森林的模糊分类算法,既继承了模糊决策树对不确定数据分类的灵活性,又继承了随机森林的集成性、鲁棒性和随机性的优点。实验结果表明,对于不确定性数据分类问题,该算法性能优于现有的一些算法。
关键词
不确定数据分类
模糊决策树
模糊随机森林
不确定离散化算法
区间数据
类标签
概率分布函数
Keywords
uncertain data classification
fuzzy decision tree
fuzzy random forest
uncertain discretization algorithm
interval data
class label
probability distribution function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于不同机器学习算法的钙钛矿材料性能预测
被引量:
14
4
作者
郑伟达
张惠然
胡红青
刘尧
李盛洲
丁广太
张金仓
机构
上海大学
材料基因组
工程
研究院
上海大学
理
学院
上海大学计算工程与科学学院
出处
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期803-809,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0700502)~~
文摘
钙钛矿材料由于在各领域具有广泛的应用前景而备受材料学家的关注,对其各种物理化学性能的研究一直是材料领域研究的热点。本文建立随机森林(Randomforest,RF)、岭回归(Ridgeregression,RR)、以及基于径向基核函数和线性核函数的支持向量回归(Support vector regression,SVR)等4种机器学习算法的预测模型,对钙钛矿材料数据集中的密度、形成能、带隙、晶体体积等4种性能参数进行预测。结果表明:RF方法可以对钙钛矿材料的密度、带隙性能进行有效预测;RR方法可以实现对密度性能的预测;线性核函数的SVR方法可以实现对形成能性能的预测。该研究表明,不同的机器学习算法对数据样本分布的敏感程度不同,因此针对不同的性能参数预测需要选择不同方法。
关键词
钙钛矿材料
机器学习
性能预测
算法选择
Keywords
perovskite
machine learning
performance prediction
algorithm selection
分类号
TB34 [一般工业技术—材料科学与工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MOOCs平台的计算机基础实验教学课程建设
高洪皓
朱永华
陈章进
《工业和信息化教育》
2014
13
下载PDF
职称材料
2
基于特征工程和机器学习的铝基高熵合金稳定性预测
胡瑞
刘庆
张光捷
李俊杰
陈晓玉
魏晓
戴东波
《上海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
3
不确定数据分类的模糊随机森林算法
丁恒兵
叶飞跃
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
基于不同机器学习算法的钙钛矿材料性能预测
郑伟达
张惠然
胡红青
刘尧
李盛洲
丁广太
张金仓
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
14
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
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