杨雪洁
- 作品数：12 被引量：13H指数：2
- 供职机构：合肥师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学环境科学与工程天文地球更多>>
- 基于人工智能的试题难度预估技术对比研究及在教学场景中的应用
- 2023年
- 基于人工智能的试题难度预估技术的提出是为了保证各种教学场景下考试难度的稳定性。介绍了试题客观难度预估技术的应用背景和技术难点,重点阐述了基于机器学习的试题难度预估技术和基于深度学习的试题难度预估技术,通过真实的大规模数据实验对比了不同技术的实际效果,分析优缺点,并在真实的教学场景中进行实践应用。发现基于人工智能的试题难度预估技术具有精度高、稳定性高、成本低、步骤简单等优点。提出在实际应用过程中,需要结合教学场景的具体需求来设计方案,利用人工智能技术和传统方法进行有机结合是优化教学模式的发展趋势。
- 苏喻汪成成杨雪洁王亚飞王士进
- 关键词：人工智能教学应用
- 几种多示例学习算法研究分析
- 2016年
- 多示例学习与传统机器学习有很大不同,多示例学习中一个样本包中有多个示例,样本包有类别,而示例没有类别标记,属于一对多的学习框架。本文介绍了多示例学习提出背景及基本特点,从包层次和示例层次两方面分析比较了几种具有代表性的多示例学习算法,最后展望了多示例学习算法的进一步研究方向。
- 杨雪洁赵凯
- 关键词：多示例学习BP算法KNN算法
- 基于商空间理论的冬小麦产量预测和分析被引量：1
- 2008年
- 文中从粒度计算角度对气象数据和历史产量进行分析。首先在商空间粒度计算理论框架下,通过对历年光、温、水等环境气象要素的分析,得出商空间模型下的特征属性;再通过对历史产量的分析,运用统计学方法获取相应的决策属性,将特征属性和决策属性相结合采用构造性机器学习方法对安徽省冬小麦产量进行预测,建立产量预测模型以实现冬小麦的较为准确的产量预测和分析。实验证明这种基于商空间粒度计算理论的产量预测方法是行之有效的。
- 杨雪洁赵姝张燕平
- 关键词：粒度计算商空间
- 基于覆盖算法的降雨量预测被引量：1
- 2008年
- 首先介绍了覆盖算法的基本原理,然后在此基础上,以安徽省宣城市1960年至2006年的降雨量数据为应用实例,尝试应用覆盖算法进行建模,利用算法的优势,充分挖掘和利用数据中的隐含信息,用于对该地区的降雨量状况进行预测和分析,从中检验覆盖算法在该领域的预测效果。实验表明将覆盖算法应用于降雨量预测中,能得到较好的预测结果,为降雨量预测提供了一个新的实现方法,为气象科学的研究提供了新的研究模型。
- 赵勇施尧杨雪洁赵姝张燕平
- 单幅自然场景深度恢复被引量：4
- 2014年
- 目的离焦测距算法是一种用于恢复场景深度信息的常用算法。传统的离焦测距算法通常需要采集多幅离焦图像,实际应用中具有很大的制约性。方法基于局部模糊估计提出单幅离焦图像深度恢复算法。基于局部模糊一致性的假设,采用简单而有效的两步法恢复输入图像的深度信息:1)通过求取输入离焦图和利用已知高斯核再次模糊图之间的梯度比得到边缘处稀疏模糊图;2)将边缘位置模糊值扩离至全部图像,完整的相对深度信息即可恢复。结果为了获得准确的场景深度信息,加入几何条件约束、天空区域提取策略来消除颜色、纹理以及焦点平面歧义性带来的影响,本文对各种类型的图像进行对比实验,结果表明该算法能在恢复深度信息的同时有效抑制图像中的歧义性。结论提出了一种新的基于局部模糊一致性的假设的单幅离焦测距算法。实验结果表明,在对自然场景下各类图像下有很好的适应性和有效性。
- 曹风云方帅胡玉娟王浩杨雪洁
- 关键词：图像分割深度信息
- 理论与实践融合的双基地培养教学模式
- 2023年
- 伴随着中国互联网的快速发展,计算机技术已经融入各行各业,市场对信息技术产业人才的需求缺口较大。然而,每年还有大量计算机专业的高校毕业生面临着就业难题。针对市场需求和高校人才供给的矛盾,本文通过探索高校和产业化单位合作,构建理论与实践融合的双基地培养教学模式,使学生通过实训实习接触产业化项目,提高学生的实践能力和综合素质,培养符合市场需求的高校毕业生。最后通过学生的实践参与,验证了该模式的可行性。
- 苏喻胡瑞杨雪洁
- 关键词：实训实习校企合作
- 基于商空间粒度计算的大气质量组合预测研究
- 随着现代工业的迅速发展,环境污染问题已日趋严重,大气环境质量对人体健康的影响,越来越受到人们的普遍关注。目前国内外关于大气质量预测的研究主要是基于大气污染物浓度及其影响因子的研究,通过使用不同预测方法探讨影响因子和大气污...
- 杨雪洁
- 关键词：大气质量污染物浓度组合预测人工神经网络
- 文献传递
- 基于小波神经网络的集中供热智能预测被引量：2
- 2016年
- 首先,结合供热运行调节理论,由室外温度变化确定系统应供热量;然后,利用小波神经网络,找出室外温度、系统流量、供回水温度等核心参数间的映射关系。实际运行预测结果表明,该方法辨识精度高,实时性强,节能效果显著。
- 蒋道福陈吉平杨雪洁刘昊苏航
- 关键词：热负荷预测小波神经网络集中供热
- 基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型被引量：3
- 2008年
- 针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
- 杨雪洁赵姝张燕平
- 关键词：时间序列预测
- 基于商拓扑结构的序列构成和预测被引量：1
- 2008年
- 对多变量时间序列进行分析有利于更好地了解各时间序列的特性。根据相关性的时间序列在商空间模型中,可依据信息相关性,该文综合利用多个相关序列提供的信息对其中一个序列进行了预测,通过商空间理论的分解和合成法减小信息不完备产生的影响,从而获得更多准确信息和规则。
- 何富贵张燕平赵姝杨雪洁陈洁张铃
- 关键词：商空间时间序列
