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作品数： 127被引量：514H指数：11

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作品列表

网络教学中教师角色的转换和定位被引量：4: 2005年; 随着计算机网络的迅速发展,教学模式和教师角色也发生了很大变化。本文讨论了网络教学的特点,分析了网络教学中教师的作用及其扮演的角色,阐述了教师在网络教学中如何进行角色转换和定位。; 王庆先尚明生傅彦; 关键词：网络教学网络特点教师角色

基于行为特征的P2P协议识别: 近年来,P2P迅速成为计算机界关注的热门话题之一。随着P2P协议的加密处理以及未知协议的不断出现,传统的P2P协议识别方法已经不能应对这类情况。本文在分析了两种典型的P2P协议识别方法优缺点的基础上,提出一种基于行为特征...; 王明丽傅彦高辉; 关键词：对等网; 文献传递

《微机原理与接口》课程实验教学改革的实践被引量：13: 2007年; 分析了《微机原理与接口》课程及其实验教学在计算机基础教学中的重要性,并着重介绍了在该实验课程内容的改革与建设、实验配套的硬件与软件建设、教材建设、实验教学安排等方面所进行的探索与成效。; 王华傅彦崔金钟; 关键词：实验教学质量

并行编程模式及分析被引量：6: 2002年; 讨论了主从模型、单控制流多数据流、分治策略、数据流水线、投机策略、混合模型六种并行编程模型的结构和工作方式、性能及特点,分析统计了大量应用程序。指出了并行程序设计中,并行编程模式的选择直接影响了并行程序的正确性和效率,而主从模型和单控制流多数据流在整体性能上最优,程序执行效率也最好,是两种最常用的并行编程模型。; 何元清孙世新傅彦; 关键词：并行编程模式分治策略并行程序设计

一种互联网舆情信息的分类处理方法: 本发明公开了一种互联网舆情信息的分类处理方法，选取已分类的舆情信息文本作为训练文本并分词，选取名词和动词并进行筛选，提取得到特征词将训练文本向量化，然后得到PCA变换特征矩阵、BP神经网络模型、决策树规则。利用PCA变换...; 高辉傅彦陈旭; 文献传递

基于选择性集成的最大化软间隔算法被引量：7: 2012年; 当前,boosting集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此,SelectedBoost通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势.; 方育柯傅彦周俊临佘莉孙崇敬; 关键词：相关度线性规划

关于限制性手写体汉字的一种识别方法被引量：1: 1997年; 成功地提出了关于限制性手写体汉字的一种识别方法，并在４８６ＤＸ／６６ＰＣ机上进行了模拟实验，取得了一定的效果。对于经预处理后的手写体汉字，采用结构识别法、统计决策法和模糊数学法相结合的一种方法。另外。; 傅彦; 关键词：特征点特征向量手写体汉字

基于隐私保护的分布式异常检测方法被引量：1: 2010年; 为获得鲁棒性的全局异常检测模型,需要多个组织之间的知识共享.存在的分布式异常检测技术常基于原始数据的交换或共享,侵犯了各自的隐私权,令人难以接受.基于隐私保护的分布式异常检测方法,采用本地模型共享技术,在保证数据隐私性的同时完成全局异常检测任务.通过7种异常检测模型在仿真和真实数据集上的实验说明,所提出的方法在保护数据隐私的同时,其全局异常检测效果能接近甚至超过将所有数据集中后建立的全局模型.; 周俊临傅彦吴跃高辉; 关键词：异常检测隐私保护分布式数据挖掘

复杂网络局部结构的涌现：共同邻居驱动网络演化被引量：23: 2011年; 在对真实网络的小世界和无标度特性进行了大量深入考量之后,最近的研究热点开始转移到更加细致的局部结构.实证数据显示,大量真实网络具有幂律的低阶集团度分布.这一普适的规律,无法由富者愈富以及熟人推荐的网络生长机理再现.本文提出一种由共同邻居驱动的网络演化模型,该模型能够重现实证研究所观察到的幂律集团度分布,暗示共同邻居驱动是复杂网络局部结构涌现形成的内在机理.; 崔爱香傅彦尚明生陈端兵周涛; 关键词：复杂网络

一种适合于科学数据的聚类算法被引量：3: 2006年; 聚类是科学数据挖掘中的核心问题。在已提出的聚类算法中大都是基于“距离”的概念,这类算法的缺点在于处理数据量大和维数高的科学数据时不够有效,因此提出迭代网格算法。这个算法与基于距离的损法有根本不同,它抛弃了距离的概念,而采取一种新的思路。它不仅能够自动发现包含有趣知识的子空间,并将里面存在的所有聚类挖掘出来;而且它能很好的处理维数高和数据量大的科学数据。; 李欣宇傅彦; 关键词：科学数据挖掘聚类分析网格高维数据