王兆平
- 作品数：7 被引量：10H指数：1
- 供职机构：长沙民政职业技术学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省哲学社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学自然科学总论更多>>
- 基于决策树算法的高职奖助金精准评判研究
- 2024年
- 随着教育信息化的不断深入,如何从海量校园数据中挖掘出与奖助金判定相关的特征及判定方法值得思考。文章以学生在校成绩、消费、奖惩、贫困、证书等维度数据为基础,通过量化计算形成评定特征数据,以决策树算法ID3、C4.5和CART为依托,预测学生是否应该获得奖助金,通过对样本数据进行训练测试分析,表明决策树算法可以预测判定结果。
- 严志邱春荣王兆平
- 关键词：教育数据决策树算法
- 基于岗位能力培养的高职智能化教学信息管理平台
- 刘淳龚中良唐伟奇龙雁王兆平西米莎彭自然
- “基于岗位能力培养的高职智能化教学信息管理平台”是一个基于校园网的集教学计划管理、成绩管理、教材管理、排课管理、考务管理、教学质量评估与监控、学籍管理等功能的通用信息化管理系统。该管理平台采用数据集中式、操作分布式设计，...
- 关键词：
- 关键词：高职教育信息管理平台岗位
- 智能推荐策略下的数字素养教育课程设计被引量：10
- 2020年
- 文章对大数据时代背景下高校信息素养教育对象出现的新问题进行了分析,提出以TF-TDF向量模型和矩阵因子分解等技术来构建个性化智能推荐学习策略,全新设计数字素养教学课程,以此重构高校信息素养教育的全过程。
- 王兆平叶茜
- 关键词：课程设计信息素养教育
- 基于社交网络元数据的图像分类算法
- 2019年
- 在线社交网络图像通常携带大量的社交网络元数据,包含了丰富的图像语义信息,可以帮助用户区分图片中的内容.提出一种基于社交网络元数据的图像分类(multiple social metadata image classifica tion networks,简称MSNet)算法,首先采集得到图像的多种社交网络元数据,根据图像社交网络信息构造出图像的多种关系网络,然后使用网络表征学习算法学习出图像在各个关系网络中的表征向量,最后使用图像的视觉特征和网络表征训练一个神经网络分类器对图像进行分类.通过在PASCAL, MIR、CLEF和NUS数据集上对比 MSNet 与 CNN-neighbor、核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis, KCCA)算法的性能,证明了 MSNet算法能提升图像分类的性能。
- 王兆平陈炳坤
- 关键词：社交网络图像分类
- 基于M估计的图卷积神经网络数据增强方法
- 2024年
- 图卷积神经网络通过卷积聚合图信息,学习图或节点的表征,较好地解决链路预测、节点和图分类等相关问题,广泛应用于多个领域,但容易受到分布转移、异常特征和对抗攻击等问题的干扰。图结构学习能够用于提升神经网络鲁棒性,但由于没有考虑图结构信息和属性信息的关联,可能导致图特征捕获的缺失,在结构信息和属性信息都受到攻击的情况下仍可能产生较大的预测偏差。本文针对图卷积神经网络提出一种名为ME-GCN的数据增强方法,能够有效地抑制图数据中随机噪声对模型的干扰,弥合训练数据和测试数据之间的差距,显著提高图卷积神经网络模型的鲁棒性。实验结果表明,ME-GCN方法在面对随机干扰和对抗攻击性时,平均准确率分别提升了10.7%、5.4%。
- 王兆平金鑫
- 关键词：M估计
- 基于图表征的综合评价录取辅助决策机制研究
- 2022年
- 综合评价录取是深化新时代教育评价改革,破除高考“唯分数论”的重大举措。有效整合综合评价的共同点,形成统一、规范的评价方法和手段,创新评价方法和工具,推进计算机辅助决策技术在综合评价录取过程中的应用具有重要意义。通过构建学生综合素质信息关系图,将高考综合评价录取标准指标构建问题转换成图节点嵌入问题,利用基于图表征学习的算法,挖掘图中各节点之间的隐藏信息,用于决策问题及因素分解、定量指标权重生成等环节,实现个性化的综合评价录取自动化的辅助决策机制,解决高校应用综合评价招生录取机制的公平性、科学性和效率性等关键问题。
- 王兆平许鞍铭
- 关键词：决策支持
- 基于自适应特征和混合预测算法的目标跟踪算法
- 2021年
- 针对复杂背景下颜色相似背景的干扰、目标非刚性形变和遮挡等问题,提出了一种基于自适应特征和混合预测算法的目标跟踪算法。首先用图像块建模法检测目标,依据掩膜结构修补断桥得到较完整的目标;接着提取目标的色度直方图信息和纹理特征,进行自适应特征融合;依遮挡情况调整预测算法,结合自适应特征预测跟踪目标。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,消除相似背景的干扰,对目标遮挡和非刚性形变具有一定的鲁棒性。
- 王兆平
- 关键词：图像块自适应特征
