邵亚斌
- 作品数：34 被引量：109H指数：4
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 一种基于异构信息和同构信息网络融合的社交推荐方法
- 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于异构信息和同构信息网络融合的社交推荐方法，包括通过原始数据构建同构信息网络，在该网络进行随机游走，获取同构节点序列，并对同构节点序列进行嵌入，得到节点表示；通过原始数据构建...
- 刘成邵亚斌
- 文献传递
- 关于有界变差函数的模糊Henstock-Stieltjes积分被引量：3
- 2017年
- 定义和讨论了模糊数值函数关于实值有界变差函数的Henstock-Stieltjes积分及其性质,并得到了模糊Henstock-Stieltjes可积的充分必要条件;同时给出了模糊数值函数列关于实值有界变差函数的Henstock-Stieltjes积分以及模糊数值函数关于有界变差函数列的模糊Henstock-Stieltjes积分的收敛定理.最后,讨论了模糊Henstock-Stieltjes积分原函数的绝对连续性.
- 邵亚斌巩增泰
- 关键词：模糊数有界变差收敛定理
- “互联网+”背景下合作教学平台的构建被引量：2
- 2016年
- 网络教学在教育界也开始兴起,很多高校已经开始进行慕课教学改革,所以现在高等学校的课堂教学必须适应互联网迅猛发展的时代特征,在"互联网+教育"的背景下,由合作参与式学习所催生的合作教学模式已经成为当下课堂教学的新模式。在网络环境下,课堂教学的设计、教学过程、师生交流的方式都必须以网络交流的特点来设计;单一学科的合作教学甚至是不同学科之间的教师的合作,必须以网络平台来搭建。
- 邵亚斌
- 关键词：合作教学网络平台教学情境
- 一种基于K-means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统
- 本发明请求保护一种基于K‑means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统，该方法包括：1)利用机器学习的方法，基于已知样本中的决定性特征，建立和训练基于样本决定性特征的心理预判模型；2)获取新个体的决定性特征数据...
- 邵亚斌韩雨彤胡梦圆李雪莲钟义菊方艺添
- 模糊微分方程Cauchy问题的近似解和解的关系
- 2005年
- 文献[8]中,论文作者利用嵌入定理及抽象空间中微分方程的初值问题的近似解讨论了微分方程初值问题的近似解与解的关系.本文讨论模糊微分方程Cauchy问题的一类近似解和解的关系,推广了上述结果。
- 邵亚斌
- 关键词：模糊微分方程CAUCHY问题近似解
- 一种基于异构信息网络的社交推荐方法
- 本发明请求保护一种基于异构信息网络的社交推荐方法，包括步骤：对于异构信息网络，使用映射函数<Image file="DDA0002471701920000011.GIF" he="54" imgContent="draw...
- 王传龙邵亚斌刘成
- 文献传递
- 广义模糊Volterra积分方程与强模糊Henstock积分
- 2012年
- 研究形如的模糊Volterra积分方程整体解的存在性.这里h,k,g是实值函数,f为强模糊Henstock可积的模糊数值函数.所用的方法和工具是利用模糊数值函数的等度可积性和非紧性测度的性质以及广义Darbo不动点定理.
- 邵亚斌巩增泰张环环
- 关键词：模糊数模糊数值函数整体解
- 基于K-means的改进人工蜂群聚类算法被引量：41
- 2014年
- 针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于K-means的人工蜂群(ABC)聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略,增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整,提高了算法收敛速度,增强了局部寻优能力。实验结果表明,该算法不仅克服了K-means算法稳定性差的缺点,而且具有良好的性能和聚类效果。
- 曹永春蔡正琦邵亚斌
- 关键词：人工蜂群算法聚类分析K-MEANS
- 一种缓存数据掉电保护的方法、系统及计算机设备
- 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种缓存数据掉电保护的方法、系统及计算机设备，系统包括用于通过数据库构建程序进行缓存数据掉电保护数据库构建的数据库构建模块、用于通过监测装置对待保护数据进行实时监测的数据监测模块、用于通...
- 沙霖邵亚斌
- 基于熵测度的自适应遗传算法
- 2013年
- 针对基本遗传算法SGA在搜索过程中易陷入局部最优解的问题,提出了基于熵测度的自适应遗传算法,并分析了熵测度下种群个体被选概率的极限行为。理论分析和对比实验表明,基于熵测度的自适应选择策略能根据种群性状来动态地调整选择压力,从而调整算法的开采和探索能力的平衡,提高算法的全局优化性能。
- 马强陈江川徐晓艳杨新武赵琦邵亚斌
- 关键词：遗传算法自适应未成熟收敛
