马涛
- 作品数：13 被引量：24H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>
- 基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型被引量：5
- 2013年
- 为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.
- 王芬马涛马旭
- 关键词：粒子群算法支持向量机回归黄金价格统计学习理论
- 基于小波的JPEG2000压缩被引量：2
- 2008年
- 阐述了JPEG2000图像压缩的实现过程,以小波算法动态图象压缩技术的一种改进算法.JPEG是现在图像领域中用得比较多的静态图像压缩标准,但在高压缩率中会出现方块效应,而利用小波的JPEG2000压缩可以克服这个缺点,在高压缩率中也可减小图像失真.
- 马涛
- 关键词：图像压缩小波分析JPEG
- 基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用被引量：2
- 2008年
- 本文主要介绍了小波变换在图像压缩方面应用的原理和方法,并在MATLAB环境下编程实现.仿真实验结果和分析表明此压缩方法具有较好的效率,能满足图像压缩的要求.
- 马涛葛卫平
- 关键词：小波变换图像压缩
- 基于LPA和频繁项集的社团检测方法
- 2016年
- 首先充分利用LPA的不确定性来构造事务数据,然后通过挖掘频繁项集的方法发现核心社团结构,对单个顶点构成的社团和核心社团进行合并,得到最终的社团结构.最后通过在5个实际网络上进行实验,实验结果表明,该方法在保持LPA算法高效率的情况下,能得到更好的、确定性的社团结构.
- 苗海飞陈晓云程建军马涛
- 关键词：复杂网络频繁项集社团结构
- CDIO理念下高职计算机实验教学改革
- 2013年
- 着眼于学生实践能力的培养,结合CDIO工程教育理念,提出高职计算机专业应通过加强实验教学,全面培养学生的动手、设计和创新能力.更好地加强校企合作、更新教师理念、健全评估与反馈机制,培养目前社会需要的应用型和技能型人才.
- 别涛涛马涛
- 关键词：高职计算机实验教学改革CDIO
- 基于改进蚁群遗传算法的排课问题研究被引量：1
- 2011年
- 提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点.
- 马涛王芬
- 关键词：蚁群算法遗传算法排课问题
- 有意义学习理论下的高中数学概念课导入策略研究
- 2024年
- 高中阶段的数学概念具有抽象性强、逻辑性强的特点,学生在学习过程中通常难以掌握概念的本质,不能主动建构新旧概念之间的关系,缺乏对数学概念的学习兴趣.为了解决学生在概念学习中的困难,本文将奥苏贝尔的有意义学习理论拓展到高中数学的概念课导入中,通过分析有意义学习对数学概念课导入的作用,从认知、方法以及实施三个方面提出概念课导入策略,验证有意义学习理论指导下的概念课导入具有引导学生知识迁移、促进学生概念理解以及提升学生学习兴趣的作用.
- 王南苹马涛
- 关键词：有意义学习理论高中数学课堂导入
- 基于小波神经网络的短时交通流预测被引量：7
- 2012年
- 针对BP神经网络寻优速度慢、实时性差等缺点,提出将小波神经网络应用于短时交通流量预测中.该方法具有良好的局部性特征,弥补了常规神经网络的不足.在非线性逼近中得到了很好的应用.实验结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度明显优于BP神经网络,对交通流量预测问题有较高的应用价值.
- 王芬马涛
- 关键词：小波神经网络交通流预测
- Android开源技术在计算机教学与自学中的应用被引量：1
- 2013年
- 针对在现阶段本科计算机课程传统教学模式中存在的问题,结合宁夏师范学院实际教学经验,提出以Android开源技术为基础的改进的教学模式及自学方式以促进课堂教学,并构建多维方式的开源技术教学平台,从而提高学生实践动手能力。
- 马涛
- 关键词：教学平台
- 基于ASP. Net的知识条目检索系统设计与实现被引量：2
- 2014年
- 通过ASP.Net和ADO.Net技术设计并实现知识条目检索系统,该系统通过提供多种检索与显示方式,使得工程人员在查阅相关资料时更加高效、便捷,同时对系统的设计方案与实现方式也进行了有益的探讨.
- 潘灶焰马涛
- 关键词：ASP.NETSQLSERVER
