郑尚
- 作品数：14 被引量：20H指数：3
- 供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省研究生教育教学改革研究与实践课题中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学社会学经济管理更多>>
- 云计算下教学互助平台的探究和设计
- 2016年
- 在社会发展迅速,信息量日益增多的新形势下,云计算平台应运而生。它以互联网为基础,拥有强大的储存和计算功能,能促进多种资源的共享和交流。从用户的需求出发,依托分布式计算的云计算促进了更多人通过互联网学习,并把它作为数据存储中心和计算中心。当前将云计算用于教育,使用户有一个好的平台,是一种发展趋势。
- 左欣郑绍军于化龙徐丹郑尚
- 关键词：云计算
- 基于概率密度估计的SMOTE改进算法研究
- 2019年
- 类别不平衡问题是机器学习与数据挖掘领域中主要关注的问题之一,目前已有多种解决方法,而样本采样技术是其中最为简单有效、同时也是最为常用的一类方法.本文主要针对SMOTE(synthetic minority oversampling technique)这一最为流行的采样算法易于受到噪声样本影响及泛化能力差的缺点,提出了一种基于概率密度估计的改进算法.首先,假定各类样本均服从高斯混合分布,并采用高斯混合模型测得各样本的概率密度,针对各样本在类内与类间所测得概率密度间的排序比较关系来实现噪声信息的过滤.其次,在过滤后的少数类样本上进行概率密度的重新计算,并根据其特点将其划分为三类:边界样本、安全样本与离群样本.最后,针对上述三类样本,分别采取不同的策略来进行SMOTE采样.此外,为了进一步提升泛化性能,本文也对SMOTE算法的邻域计算规则进行了修正.通过多个基准的二类不平衡数据集对该算法进行了验证,实验结果表明其是有效且可行的,同时显著优于多种已有的采样算法.
- 李涛郑尚邹海涛于化龙
- 关键词：概率密度SMOTE
- 创新型研究生实验教学模式的研究被引量：5
- 2017年
- 针对目前研究生实践能力和自主创新能力普遍较弱的情况下,通过对实验教学模式进行深入的研究和探索,提出了一种基于CBL和PBL相结合的改进的实验教学模式,使研究生独立研究和设计,进而逐步具备独立完成科研任务和掌握学科前沿的能力。
- 左欣郑尚于化龙高尚徐丹
- 关键词：实验教学模式
- 学科交叉融合的创新型研究生培养模式探索与实践——以江科大智能海洋监测、分析与管理团队为例被引量：9
- 2020年
- 本研究以江苏科技大学智能海洋监测、分析与管理科研团队为例,构建以创新创业为引领,产教融合、学科交叉的创新型研究生培养模式。从理论与实践两方面,探索学科交叉融合的创新型研究生培养实现途径,为地方高校创新型研究生培养模式的建立提供参考。
- 丹媛媛于化龙田阿利陈立庄高尚郑尚
- 探索非洲来华留学研究生教育的培养模式
- 2017年
- 针对非洲来华留学研究生规模与质量发展面临的现实困境的分析,发现非洲来华留学研究生教育的战略地位尚未受到普遍重视,因此本文从"分层次培养模式"的内涵出发,针对理工科留学研究生的特点,梳理了"分层次培养模式"教学目标,建立和完善来华留学研究生培养模式,提高培养留学生的国际竞争力。
- 郑尚左欣于化龙丹媛媛朱霞高尚
- 关键词：科研创新能力研究生教育
- 基于牛顿法的自适应高阶评分距离推荐模型研究
- 2020年
- 现有的一些算法引入了隐语义模型克服数据稀缺带来的问题,为用户提供更有效的推荐。一般情况下,这些方法通过线性组合若干多项式,引入相应参数平衡各个部分比重,以构造优化函数,最终达到最小评分误差或实现最大的偏好等目的。经典模型通常只考虑用户对某一产品的预测评分和实际评分差异(即,一阶评分距离),忽略了其在不同产品上的预测评分与实际评分之间的差值(即,二阶评分距离)。因此,高阶评分距离模型同时将两种距离集成到算法之中,并使用随机梯度下降法求解目标函数。可是,上述优化函数中的相关参数往往是手动设置,而且随机梯度下降法求解目标函数的收敛速度较慢,使得该模型缺乏灵活性,也增加了时间消耗。为了提高模型的适应性和效率,文中提出了一种融合归一化函数的自适应高阶评价距离模型,并利用牛顿法求解改进后的高阶评分距离凸优化函数。此方法不仅移除了若干静态参数,而且加快了优化函数的收敛速度。提出的模型具有坚实的理论支持,经过3个实际数据集的实验结果表明,此模型具有较好的预测精度和运行效率。
- 邹海涛郑尚王琦于化龙高尚
- 关键词：推荐系统牛顿法凸优化
- 基于传播特征的微博流行度预测算法研究
- 2023年
- 微博的传播特征通常比较复杂,已有的微博流行度预测研究或者是基于分类算法,其模型对于流行度的定义较为主观,或者仅考虑微博转发速度对其流行度的影响,模型的构建仍存在很大的改进空间。论文引入传播加速度的概念,将微博的转发加速度、回复加速度以及用户粉丝数等作为影响微博流行度变化的指标,把目标时刻的转发数、回复数作为衡量流行度的指标,通过观测微博传播的前K小时流行度变化情况,构造线性回归函数模型,预测目标时刻的微博流行度。通过测试微博的转发加速度、回复加速度以及用户粉丝数对模型的不同影响,实验结果表明论文提出的微博流行度预测模型性能良好,与传播特征数量关系密切,其预测结果优于仅考虑微博转发速度的预测模型。
- 胡俊睿邹海涛郑尚于化龙高尚
- 关键词：加速度
- 基于相对密度的类不平衡软件缺陷预测
- 2020年
- 在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能。为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法。该方法首先采用所提的相对密度方法,即通过精确计算任意不同类训练样本之间的概率密度的比例关系,来计算各样本的类间相对密度,并设计相应隶属函数,求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证。实验结果表明:与诸多类不平衡软件缺陷预测方法相比,论文方法具有更好的预测性能,并在G-mean、AUC和Balance的评价指标上有较优表现。
- 孙丹于化龙郑尚邹海涛王琦
- 关键词：软件缺陷预测相对密度模糊加权
- 浅谈“模糊矩阵”在船舶行业内建造质量管理风险的应用
- 2021年
- 传统的船舶行业内建造质量管理风险考评方法是将考评项目得分进行简单相加,这种做法存在着一定缺陷,本文试图以模糊数学为理论依据,利用现行的行业内建造质量管理风险评价设计指标体系,采用模糊矩阵评分法减小人的主观因素的影响,以模糊计分消除两极分值,以使量化评价结果更加客观。
- 伊士超郑尚
- 关键词：教学船舶安全
- 基于用户覆盖及评分差异的多样性推荐算法被引量：1
- 2022年
- 传统的推荐算法着重于提高推荐结果的精确度,对于推荐列表的多样性则有所忽略。但很多研究表明,用户对产品的多样性需求也是影响用户体验的重要因素之一。针对该问题,在用户覆盖定义的基础上,提出了一个基于产品评分差异的用户覆盖模型。在生成用户兴趣域(用户覆盖)的过程中,该模型一方面通过构建评分差异矩阵,将不同用户对同一产品评分上的差异与用户覆盖模型有效地结合起来,从而计算得到更精准的用户兴趣域;另一方面,该模型将用户和推荐列表的兴趣域分别映射到两个m维向量上(分别称为用户向量和产品集向量),并将推荐的目标函数向量化,有效地减少了计算过程中迭代的次数。此外,通过探讨用户向量和产品集向量之间的相似度关系,提出了一种新的推荐列表选取策略。基于该方法构建得到的模型可以在一定程度上兼顾推荐精确度与多样性。由于根据用户向量构建匹配的产品集向量是一个NP-hard问题,因此使用贪心算法来求解该问题,贪心算法的有界性有着严谨的理论依据。在两个真实的数据集上进行实验,结果表明,与多样性推荐方面相关的先进算法相比,所提算法具有一定的优势。
- 陈壮邹海涛郑尚于化龙高尚
- 关键词：推荐系统多样性相似度
