研究生模式识别课程双语教学研究与实践

模式识别是计算机专业研究生的专业基础课,为使模式识别课程教学能跟上国内外该学科的发展趋势,引入国际最新学科材料且实行双语教学是必然要求。我们在教学上,积极采取过渡式双语教学方式,让学生积极参与教学过程,增强师生、学生之间的互动,并将科研融入教学,改革考核方式,提高了课程教学效果。     

黄石市房地产价格预测分析

在房地产估价市场比较法的基础上,运用模糊模式识别模型选择可比实例,对黄石市的房地产价格进行了实例数据分析,继而给出了黄石市某房地产的预估价格.     

信息加工视角下创业者的认知变革过程——一项多案例研究

作为创业研究的新兴流派，创业认知研究关注创业行为背后的认知机制。已有研究显示，创业者能否根据环境变化进行认知变革，是其新企业能否成功适应环境的关键。虽然有学者从信息加工视角对创业者认知形成与变革等议题做出相关探讨，现有文献对创业者认知变革过程却缺乏相对完整的解释逻辑。鉴于此，文章基于信息加工理论构建了"环境扫描-信息加工-认知变革"的概念框架，运用多案例研究方法，对创业者识别和利用机会过程中的认知变革进行了经验探究。研究发现：第一，模式识别是创业者信息加工的重要组成部分，并与相关决策情境因素共同影响信息加工方式的选择；第二，基于不同模式识别的信息加工会对创业者认知变革产生差异化影响。几个研究命题有助于从模式识别和信息加工方式两个互补的方面揭示创业者及其新企业适应环境的认知机制，对于创业决策理论与实践均有重要启发意义。     

面向小样本的遥感影像目标识别技术

为了解决深度学习方法网络模型在小样本遥感图像目标识别场景下过拟合、性能急剧下降等问题,设计了基于度量学习的小样本目标识别方法RS-DN4。在度量模块中选择前k个具有代表性的特征进行目标相似度的计算;引入元学习中阶段式训练理念,执行上万次任务级迭代训练;基于互联网开源遥感影像数据集和自有遥感影像数据集,构建了一套包含21类不同遥感目标切片数据的多尺度、多分辨率的遥感影像数据集RSD-FSC,并据此进行RS-DN4方法的实验验证。结果表明:针对新类小样本目标,当训练样本分别只有1,5和10个时,平均识别准确率可分别达到59.13%,82.55%和87.80%,相对于其他方法,RS-DN4在遥感图像小样本目标识别中具有识别准确率高、泛化能力强等优势。RS-DN4方法实现难度适中,在小样本遥感目标检测识别领域的工程应用场景中具有推广应用价值。     

基于遗传算法的交通信息模糊融合方法

针对智能运输系统及其事件检测子系统研究开发的特点,提出了基于遗传算法的交通信息模糊融合方法。交通事件是导致交通流质量变化的主要因素,应用遗传算法优化交通事件检测的模糊控制模型参数,对模糊控制器所做出的决策进行动态调整仿真实验结果表明该算法具有更高的检测率和更低的误报率,能提高事件的检测效率。     

我国会计学科热点演化路径可视化及多模式识别研究

本文采用网络社区可视化分析方法及学科主题网络社区演化模型,以《会计研究》期刊2001—2016年刊载的期刊文献为研究对象,提取题录关键词进行主题演化分析,揭示了该期间会计学科主题热点演化过程及模式.结果表明:我国会计学科主题分布广泛,公司治理、内部控制、公允价值这三大主题从始至终处于热点地位,活跃度相对稳定,具有显著的延续性;学科主题网络社区演化有产生、扩张、合并、收缩、消亡模式;经济事态、制度变迁、国际会计热点演进、企业管理模式改革等是推动我国会计学科主题演化的主要原因.     

统计模式识别及其发展现状综述

模式识别已经被成功地大量用于民用和军用产品的识别系统的设计上。模式识别技术的发展对国民经济建设和国防现代化建设有着广泛和深远的意义。就模式识别的一个重要分支——统计模式识别所涉及的基本问题、研究领域及其当前进展现状进行了较为详细的介绍。     

马云对话马克·扎克伯格:创新和文化将怎样改变世界

2月19日,钓鱼台国宾馆一大早排起长队。在国务院发展研究中心主办的"中国发展高层论坛"上,阿里巴巴集团董事局主席马云与Facebook创始人马克·扎克伯格展开巅峰对话。一个专注科技,一个热衷文化;一个工程师,一个老师出身;一个是自学中文的美国人,一个是自学英文的中国人。关于创新,马云和扎克伯格在钓鱼台开始了一场知识     

模式识别技术在贷款风险分类中的适用性分析

贷款风险分类是一个对借款人现金流量、财务指标及其非财务指标进行综合评价的过程。本文把贷款风险分类看作是一个模式识别问题,在此框架下,就统计模式识别领域中最新使用的神经网络方法、分类树法、以及支持向量机三种方法的建模思想、适用性进行分析,从而对我国贷款风险分类提供一些启示。     

证券市场预测的小波神经网络模型

本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。