柯佳
- 作品数：29 被引量：72H指数：5
- 供职机构：江苏大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学交通运输工程更多>>
- 基于多智能体强化学习的机器人足球行为模型的研究
- 为完成一个团队的共同的目标,多智能体是如何学习的将是本文的研究目的.以机器人足球为背景,基于强化学习建立多智能体学习模型,实验表明,与单智能体学习比较,多智能体学习具有明显的优势,可以求解复杂的合作问题.
- 李晓薇程显毅柯佳韩兰君
- 关键词：多智能体机器人足球
- 文献传递
- 具有多维特征的WSN路由协议研究被引量：1
- 2011年
- 为实现不同地理维数数据类型的合理融合,提出一种基于通用搜索树(GiST)的分簇拓扑结构。利用叶节点的位置信息建立簇,通过GiST体系结构算法对区域内的所有簇进行分块组织,建立树形拓扑结构。仿真结果表明,GiST体系结构算法具有良好的多维特性,可快速进行不同维数结构间的融合。建立的结构与其他拓扑结构相比,网络传输效率较高,网络生命周期较长。
- 郭剑峰陈潇君柯佳陈祖爵
- 关键词：通用搜索树无线传感器网络环境监测拓扑结构
- 广义最大间隔球形支持向量机被引量：1
- 2012年
- 针对多类分类问题,提出一种超球支持向量机算法——广义最大间隔球形支持向量机,该算法利用两同心超球将正负类样本分隔开来,最大化两超球半径的差异,从而挖掘正负类样本的鉴别信息,同时对超球类支持向量机算法判决规则进行改进,引入模糊隶属度补充判决,弥补二类分类器投票决策的缺陷。理论分析了算法的相关性质,通过仿真实验验证了该算法的有效性。
- 文传军柯佳
- 关键词：支持向量机支持向量数据描述
- 基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法被引量：10
- 2012年
- 针对现有的基于无监督聚类的视频关键帧提取方法没有考虑镜头内容的时序性、对初始类的划分较敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的基于人工免疫的有序样本聚类算法.在传统人工免疫聚类算法的基础上引入了抗原记忆识别机制及改进了抗体的克隆与超变异机制,并在此基础上给出了基于人工免疫有序聚类的视频关键帧提取方法.该方法将镜头帧序列看成一个入侵机体的抗原序列,然后基于首次应答与再次应答机制依次为每个抗原产生记忆细胞池,最终每个记忆细胞池能识别的邻近抗原对应一个类别并选取距其类中心最近的帧为关键帧.对大量不同类型的视频进行了试验.结果表明,该方法能得到较高的保真度和压缩率,能够十分有效地提取出反映镜头内容变化的关键帧.
- 詹永照汪满容柯佳
- 关键词：关键帧提取人工免疫视频摘要视频检索
- 基于Kano模型的互联网医院随访满意度指标体系构建被引量：2
- 2023年
- 目的:在互联网医院背景下,构建某三甲医院随访系统中患者满意度指标体系,以获取影响患者满意度关键因素。方法:采用基于Kano模型方法设计、分析问卷数据,通过识别患者需求及影响患者满意度的关键要素。结果:最终确立患者满意度指标体系一级指标共7个,二级指标18个。结论:患者满意度指标体系的构建,有利于医护人员以及科研人员了解随访系统患者满意度现状,探索当前医院随访系统以及随访工作的不足和问题,为改善医院随访系统、改进随访工作提供参考。
- 柯佳张婷婷陈潇君
- 关键词：随访系统患者满意度KANO模型
- “互联网+”在医联体的应用实践研究被引量：7
- 2023年
- 医疗卫生服务体系通过加快建设区域内医疗联合体,推进分级诊疗制度,以实现医疗资源优化配置、信息共享互联,提高患者就诊效率。笔者梳理了“互联网+医疗健康”发展对医联体建设的推进作用,发现“互联网+”技术的发展和互联网医院的建设实施,促进了医联体远程医疗的技术实现、扩大了医联体的跨区域建设、提升了医联体内部大数据管理能力。特别是在新冠肺炎疫情期间,“互联网+”医联体建设有效缓解了患者看病难、排队久、耗时长的传统就诊痛点和慢病患者复诊续方问题,同时降低了交叉感染风险。跨区域医联体内部“组团式”对口帮扶更有效解决了偏远区域缺乏优质医疗资源的问题。
- 柯佳陈潇君
- 关键词：远程医疗
- 视频事件检测分析技术及应用
- 詹永照毛启容彭长生宋雪桦陈潇君沈项军柯佳李峰汪满容张建明
- 视频监控系统在高速公路、城市交通、水上交通、重要公共场所管理等领域已得到广泛的应用。目前视频监控系统的功能大多还停留在实时采集录制、存储和提供人工交互检测上，有的系统已可针对具体环境和对象，实现相关对象的跟踪和特定事件的...
- 关键词：
- 关键词：视频监控语义建模
- 面向用户的智能搜索引擎模型UOISE的研究被引量：3
- 2006年
- 分析了传统搜索引擎所存在的问题,提出了一种面向用户的智能搜索引擎模型(User-Oriented Intelligence Search Engine,UOISE)和动态Q学习算法,UOISE模型由若干个Agent和知识库组成,针对用户个人信息以及用户的上网行为,分析用户的兴趣所在,从而推断出用户的意图,能有效地为用户提供真正需要的、即时的信息,为用户提供多层次个性化的信息服务。动态Q学习算法实现了Agent跟踪用户行为、推断用户兴趣的过程。对比实验表明,UOISE比普通检索工具具有更高的查全率和查准率。
- 柯佳程显毅李晓薇
- 关键词：智能搜索引擎多AGENT系统兴趣度
- 基于信息管理与信息系统的“数据挖掘技术”课程混合式教学模式研究被引量：4
- 2021年
- 大数据时代下,信管专业的人才培养注重应用实践。在“数据挖掘技术”课程教学过程中,结合专业特色,文章设计了线上教学资源和线下课堂教学相结合的混合教学方法。教学实践证明:混合教学方法能更高地调动学生的学习兴趣和主动性,以及培养学生的团队协作能力;同时,有助于教师更好地与学生互动,掌握学生预习、课堂反馈、课后作业和实验各环节中的学习情况,从而进一步提升教学质量。
- 柯佳陈潇君
- 关键词：混合教学数据挖掘
- “互联网+”医疗联合体跨区域建设创新探索——以镇江市为例
- 2023年
- 阐述了医改试点城市镇江市医疗联合体建设工作实践,分析了江滨医疗集团所建设的“江滨—社区”“江滨—学校”“江滨—R医院”的“互联网+”医疗联合体接诊点模式——半紧密型医疗联合体和松散型医疗联合体,定义了跨区域松散型医疗联合体的概念。通过分析对比发现,半紧密型医疗联合体和松散型医疗联合体具有优质资源下沉、实现有序分级诊疗、双向转诊、方便社区居民、有效缓解核心医院就诊压力等特点,跨区域松散型医疗联合体具有依托互联网医院实现远程诊疗、专家入驻指导和定向人才培养、有针对性地对口支援偏远地区等优势特点。
- 柯佳陈潇君陈潇君王伟吉高炎
- 关键词：对口帮扶
