基于CNN与ViT混合结构的遥感图像地物分类算法 被引量：2

1

作者 陈佳慧 路鹏 +2 位作者 罗小玲 郜晓晶 潘新 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第3期121-127,共7页

针对传统的基于机器学习和卷积神经网络等遥感图像分类方法整体分类精度不高以及受限于局部感受野造成的全局特征提取不足等现象,为进一步提高遥感图像的分类精度,提出了一种结合三维、二维卷积核混合的神经网络(three dimensional and ... 针对传统的基于机器学习和卷积神经网络等遥感图像分类方法整体分类精度不高以及受限于局部感受野造成的全局特征提取不足等现象,为进一步提高遥感图像的分类精度,提出了一种结合三维、二维卷积核混合的神经网络(three dimensional and two dimensional convolutional neural network, 3D-2D CNN)与视觉transformer(vision transformer, ViT)的遥感图像分类方法Hybrid CNN-ViT。算法在3D和2D卷积核充分提取遥感图像空间光谱信息的基础上,通过ViT的多头注意力机制提取全局序列信息,解决全局特征提取不足的问题。实验将影像划分不同比例的训练集、验证集与测试集,并与DBDA、DBMA和3D-2D CNN做对比。结果表明,训练集∶验证集∶测试集为8∶1∶1时,该方法的分类精度达到最高,总体分类精度(99.47%)、Kappa系数(0.9908)均优于其他3种方法。 展开更多

关键词 卷积神经网络 深度学习 视觉transformer 地物分类 图像处理

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深度学习在森林火灾检测中的研究进展 被引量：38

2

作者 王丽霞 夏雪 +3 位作者 高凡 刘强 董霙达 郜晓晶 《林产工业》 北大核心 2023年第11期88-92,共5页

基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的... 基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。 展开更多

关键词 森林火灾检测 深度学习 特征提取 图像分类 预判跟踪

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融合ConvLSTM和多注意力机制网络的高光谱图像分类 被引量：3

3

作者 唐婷 潘新 +1 位作者 罗小玲 郜晓晶 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2608-2616,共9页

近年来,基于深度学习的模型在高光谱图像(HSI)分类方面效果显著。针对小样本数据基于深度学习的高光谱图像分类方法分类精度不高的问题,提出一种融合卷积长短期记忆(ConvLSTM)和多注意力机制网络的高光谱图像分类方法。该方法分三个分支... 近年来,基于深度学习的模型在高光谱图像(HSI)分类方面效果显著。针对小样本数据基于深度学习的高光谱图像分类方法分类精度不高的问题,提出一种融合卷积长短期记忆(ConvLSTM)和多注意力机制网络的高光谱图像分类方法。该方法分三个分支:光谱分支、空间X分支和空间Y分支分别提取光谱特征、空间X特征和空间Y特征,并将三个方向的特征融合进行高光谱图像分类。由于ConvLSTM在学习有价值的特征和对光谱数据中的长期依赖关系建模方面表现出良好的性能,所以在光谱分支中用了3个隐藏层、卷积核大小为3×3、通道分别为150、100和60提取光谱信息。在空间X分支和空间Y分支,采用基于DenseNet和3D-CNN的Dense空间X块和Dense空间Y块分别提取空间X特征和空间Y特征。为了增强特征提取,在这三个分支中还分别引入了其特征方向的注意力机制,针对信息丰富的光谱波段设计了光谱注意块,信息丰富的像素点分别设计了空间X和空间Y注意块。在三个公开的高光谱数据集上进行了实验,即Indian Pines(IP)、Pavia University(UP)和Salinas Valley(SV)数据集;并对比了其他五种方法:基于RBF径向核的支持向量机模型(SVM)、更深更广的卷积神经网络模型(CDCNN)、快速密集光谱-空间卷积网络模型(FDSSC)、空谱残差网络模型(SSRN)、双分支双注意力机制网络模型(DBDA)。实验中,IP数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的3%,UP和SV数据集上训练样本和验证样本的大小设为总样本的0.5%。该方法和所有基于深度学习的方法,批处理大小均设置为16,优化器设为Adam,学习率设置为0.0005,并动态调整学习率。由于SVM直接利用光谱信息进行分类,输入样本块像素大小为1×1,其他基于深度学习方法的输入样本块像素均设置为9×9。实验结果表明,该方法能充分利用高光谱图像的光谱和空间特征,在OA、AA、KAPPA等评价标准上均获得了更好的效果,其中,该方法的OA指标比次优的算法平均提高0.12%~2.04%。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 深度学习 ConvLSTM 卷积神经网络 注意力机制

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基于GLOH算子和局部特征融合的人脸识别 被引量：9

4

作者 郜晓晶 潘新 王亮 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第5期271-274,294,共5页

为了减小高维特征算子的计算复杂度、提高识别算法的准确率,提出一种基于GLOH(Gradient Location and OrientationHistogram)算子的人脸识别算法。首先将人脸图像划分为4个独立的子区域并对提取的特征点进行聚类。为了更有效地描述人脸... 为了减小高维特征算子的计算复杂度、提高识别算法的准确率,提出一种基于GLOH(Gradient Location and OrientationHistogram)算子的人脸识别算法。首先将人脸图像划分为4个独立的子区域并对提取的特征点进行聚类。为了更有效地描述人脸特征以及特征匹配,为不同的区域赋予不同的权重值,并采取整体结合局部聚类子区域的方法进行人脸识别。通过在ORL人脸图像库上的实验,验证了算法的有效性,特别是在不同表情、不同姿态等干扰因素的条件下,表现出了较好的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 GLOH算子 聚类 特征匹配

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基于无线传感器网络的路由协议研究和改进

5

作者 郜晓晶 姜新华 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第3期231-234,共4页

针对LEACH协议能量消耗快、网络生存时间短等缺点,本文提出一种基于LEACH的改进协议-ILEACH,对该协议进行仿真实验,仿真结果表明,与LEACH协议相比,ILEACH协议能有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低网络整体能耗,延迟节点的死亡时间... 针对LEACH协议能量消耗快、网络生存时间短等缺点,本文提出一种基于LEACH的改进协议-ILEACH,对该协议进行仿真实验,仿真结果表明,与LEACH协议相比,ILEACH协议能有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低网络整体能耗,延迟节点的死亡时间,从而明显提高了网络的生存周期。 展开更多

关键词 路由协议 剩余能量 多跳传输 无线传感器网络

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基于Prolog语言的小型动物分类专家系统的研究与应用

6

作者 郜晓晶 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第1期201-205,共5页

论文在分析Prolog语言的特点和基本结构,专家系统的定义、组成及工作原理的基础上,运用Prolog语言设计了一个小型的动物分类专家系统。该专家系统采用问答方式,推断出用户想象中的动物。

关键词 PROLOG 专家系统 知识库 推理机

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Prolog在过程性问题求解中的应用

7

作者 郜晓晶 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期281-283,共3页

本文讨论了Prolog语言的主要特点和基本结构,针对实际应用中出现的过程性问题给出了用Prolog谓词和内部运行机制来表示结构化程序设计语言中的三种控制结构,使得Prolog可以更有效地求解问题。

关键词 PROLOG 谓词 结构化编程 控制结构

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无线传感器网络路由协议的研究与改进

8

作者 郜晓晶 李玉峰 杨婷 《微计算机信息》 2012年第4期114-116,共3页

无线传感器网络的关键问题之一是减少能量的消耗、提高节点的存活率。针对LEACH协议能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出一种基于LEACH的改进协议(ILEACH)。对ILEACH协议进行仿真实验,仿真结果表明,与LEACH协议相比,ILEACH协议能有... 无线传感器网络的关键问题之一是减少能量的消耗、提高节点的存活率。针对LEACH协议能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出一种基于LEACH的改进协议(ILEACH)。对ILEACH协议进行仿真实验,仿真结果表明,与LEACH协议相比,ILEACH协议能有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低网络整体能耗,延迟节点的死亡时间,从而明显提高了网络的生存周期。 展开更多

关键词 路由协议 剩余能量 多跳传输 无线传感器网络

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混合式教学模式在《计算机导论》教学中的应用

9

作者 郜晓晶 潘新 张俊敏 《中文科技期刊数据库（全文版）教育科学》 2021年第3期343-344,共2页

“计算机导论”是计算机专业的一门专业基础课程。为了进一步促进信息技术与教育教学深度融合,推进互联网+课程建设与应用深入发展,提高教育质量、推进教育公平,线上线下混合式教学模式在全国迅猛发展,和传统的线下教学相比,混合式教学... “计算机导论”是计算机专业的一门专业基础课程。为了进一步促进信息技术与教育教学深度融合,推进互联网+课程建设与应用深入发展,提高教育质量、推进教育公平,线上线下混合式教学模式在全国迅猛发展,和传统的线下教学相比,混合式教学更灵活,更方便,它既可以不受时间和地点的束缚,又可以使学生更加灵活地学习,保证学生在学习过程中的主动性,大大提高了教学效果。 展开更多

关键词 混合式教学 教学方案 计算机导论 课程建设

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基于MB-LBP和HOG的掌纹识别 被引量：14

10

作者 岑瑶 潘新 +1 位作者 郜晓晶 刘霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期920-923,共4页

掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点。针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式(MB-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的掌纹识别方法。该算法利用分区MB-LBP和HOG算法分别提取掌... 掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点。针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式(MB-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的掌纹识别方法。该算法利用分区MB-LBP和HOG算法分别提取掌纹的纹理、边缘特征,将提取的两种特征通过串联的方式进行融合,最后计算测试图像与训练图像的绝对值距离并利用最近邻分类器得出分类结果。实验对比传统算法(PCA、LBP和HOG),得到较高的掌纹识别率。因此,将基于分区多块局部二值模式与梯度方向直方图特征进行融合,可提取较完整的掌纹有效信息,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的健壮性,具有良好的掌纹识别性能。 展开更多

关键词 掌纹识别 多块二值模式 梯度方向直方图 最近邻分类 绝对值距离

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高光谱图像与稀疏核典型相关分析冷鲜羊肉新鲜度无损检测 被引量：4

11

作者 姜新华 薛河儒 +3 位作者 郜晓晶 张丽娜 周艳青 杜雅娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2498-2504,共7页

羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与... 羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性,提出一种稀疏核典型相关分析方法,借助实验室测定的多个标准值,研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000nm高光谱图像,采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值,选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像,利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息,并按照3∶1划分校正集和预测集,利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明,新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3,Kappa系数为0.906 0,均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明,所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度,为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标,改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。 展开更多

关键词 高光谱成像 冷鲜羊肉 新鲜度 无损检测 核典型相关分析 稀疏

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中文垃圾邮件过滤综合方法 被引量：4

12

作者 李玉峰 郜晓晶 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第8期219-221,226,共4页

随着电子邮件在人们生活中的广泛应用,垃圾邮件的危害也日益引起人们的重视。目前,已经有一些过滤系统在英文环境中取得了较好的过滤效果,但在中文环境中,过滤效果不够理想。针对中文垃圾邮件,提出一种将基于IP的白名单过滤、基于规则的... 随着电子邮件在人们生活中的广泛应用,垃圾邮件的危害也日益引起人们的重视。目前,已经有一些过滤系统在英文环境中取得了较好的过滤效果,但在中文环境中,过滤效果不够理想。针对中文垃圾邮件,提出一种将基于IP的白名单过滤、基于规则的SpamAssassin过滤、基于统计的贝叶斯过滤结合在一起的垃圾邮件综合过滤方法,并在Linux下的实验中取得良好的过滤效果。 展开更多

关键词 垃圾邮件过滤 贝叶斯分类 SpamAssassin

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分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别 被引量：2

13

作者 翟林 潘新 +3 位作者 刘霞 郜晓晶 宁丽娜 韩璠 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期149-152,共4页

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩... 掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。 展开更多

关键词 分块 双向二维主成分分析 模糊分类 掌纹识别

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基于提升小波和深度学习的掌纹识别

14

作者 赵丹丹 潘新 +1 位作者 刘霞 郜晓晶 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第10期338-342,360,共6页

针对从少量样本中学习图像本质特征的关键问题,提出一种基于深度学习的二次特征提取的掌纹识别方法。采用提升小波与深度学习结合的思想,将掌纹图像首先进行提升小波变换,获取图像的局部细节信息作为深度置信网的输入,然后通过自顶向下... 针对从少量样本中学习图像本质特征的关键问题,提出一种基于深度学习的二次特征提取的掌纹识别方法。采用提升小波与深度学习结合的思想,将掌纹图像首先进行提升小波变换,获取图像的局部细节信息作为深度置信网的输入,然后通过自顶向下的无监督的训练和自底向上的有监督训练,获得最优的网络参数,最后进行分类预测。实验对比传统算法(PCA,LBP)以及基于像素级的DBN算法,得到较高的识别率,将提升小波获取的初始特征经过深度学习二次特征提取可有效地获取较稳的掌纹识别特征,特别在样本较少的情况下,优势尤为显著。 展开更多

关键词 深度学习 提升小波 深度置信网 特征提取 识别率

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基于改进形态特征的牛乳体细胞分类识别算法

15

作者 章潇俪 薛河儒 +1 位作者 郜晓晶 周艳青 《计算机科学与应用》 2018年第9期1354-1363,共10页

牛乳体细胞是牛乳质量评价和乳腺炎诊断的一项重要指标。为了解决牛乳体细胞检查中存在的一些问题,提高乳腺炎诊断的效率核准确率,运用图像特征提取和分类识别技术,对四类牛乳体细胞进行分类识别研究。本文提出基于改进形态特征的体细... 牛乳体细胞是牛乳质量评价和乳腺炎诊断的一项重要指标。为了解决牛乳体细胞检查中存在的一些问题,提高乳腺炎诊断的效率核准确率,运用图像特征提取和分类识别技术,对四类牛乳体细胞进行分类识别研究。本文提出基于改进形态特征的体细胞分类识别,首先选取了8类形态特征和4类纹理特征,同时改进了圆形度、矩形度表达公式。最后将特征集输入到随机森林分类器中进行特征匹配。实验证明,改进后的圆形度、矩形度表达式提高了分类的准确率。 展开更多

关键词 牛乳体细胞 形态特征 纹理特征 随机森林

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一种新型的无人机牧草分割网络—LMS-DeeplabV3+

16

作者 占子恬 潘新 +2 位作者 罗小玲 郜晓晶 闫伟红 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期588-595,共8页

目前草原环境复杂、牧草分散且与背景颜色差异小,无法实现高效精准的分割,因此本文提出了一种新型的轻量化多尺度DeeplabV3+网络(lightweight and multi-scale DeeplabV3+network,LMS-DeeplabV3+)。该网络以DeeplabV3+为基础网络,首先... 目前草原环境复杂、牧草分散且与背景颜色差异小,无法实现高效精准的分割,因此本文提出了一种新型的轻量化多尺度DeeplabV3+网络(lightweight and multi-scale DeeplabV3+network,LMS-DeeplabV3+)。该网络以DeeplabV3+为基础网络,首先选用轻量级的MobilenetV2作为骨干网络用于初步特征提取,并为了适应牧草分割任务做了网络配置上的调整;其次在加强特征提取模块和解码模块中均使用深度可分离卷积代替普通卷积以轻量化网络;此外利用密集空洞空间金字塔池化(dense atrous spatial pyramid pooling,DASPP)模块捕获更大的感受野,加强各特征之间的交互;又引入卷积注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)重分配权重加强特征提取。实验证明,提出的新网络与原始网络相比平均交并比(mean intersection over union,mIOU)提升了8.06个百分点、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)提升了6.75个百分点,网络计算量和参数量均下降了90%以上,分割预测速度也有所提升,与其他主流分割网络相比各性能都表现更好。 展开更多

关键词 无人机 牧草分割 深度学习 LMS-DeeplabV3+ 轻量级

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分块双向2DPCA与KNN分类的蒙古族人脸识别 被引量：3

17

作者 郜晓晶 薛河儒 +4 位作者 潘新 罗小玲 卜永波 王艳芬 王亮 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期114-119,共6页

为了提取蒙古族人脸图像的民族特征,提出了基于分块双向二维主成分和KNN分类的人脸识别方法。该算法利用(2D)2PCA对人脸的各个子块提取特征然后投影到特征子空间,然后使用基于距离和余弦的KNN分类策略。该算法可以高效的提取局部特征,... 为了提取蒙古族人脸图像的民族特征,提出了基于分块双向二维主成分和KNN分类的人脸识别方法。该算法利用(2D)2PCA对人脸的各个子块提取特征然后投影到特征子空间,然后使用基于距离和余弦的KNN分类策略。该算法可以高效的提取局部特征,并精确地计算协方差矩阵的特征向量。使用自建的蒙古族人脸样本库进行实验。实验结果表明:该算法可以得到更高的识别精度。 展开更多

关键词 蒙古族人脸识别 双向二维主成分分析 局部特征 特征提取

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基于NMFSNMB与GB(2D)~2PCA融合的牛乳体细胞分类 被引量：1

18

作者 郜晓晶 薛河儒 +1 位作者 潘新 周艳青 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期78-84,共7页

牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基... 牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解成基矩阵和系数矩阵2部分,从中获取重要的局部信息。第3步,利用决策层融合策略完成整体与局部特征的融合,计算融合的匹配距离。最后1步,使用最近邻分类器识别细胞图像。该算法同时考虑到细胞图像的频域整体信息和空域局部信息,二者具有一定的互补性,且识别精度和识别稳定性都有所提高。实验结果表明,本文所提算法的总体精度为98. 50%,Kappa系数为0. 985,分类结果具有较高的可信度。本文算法有效地结合了两种算法的优点,提高了识别系统的准确率和稳定性,同时识别速度也没有受到影响。 展开更多

关键词 牛乳体细胞 特征融合 非负矩阵分解 融合策略

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数据结构在线课堂教学模式改革实践 被引量：1

19

作者 郜晓晶 潘新 张俊敏 《内蒙古农业大学学报（社会科学版）》 2019年第3期21-26,共6页

数据结构是计算机科学与技术专业、软件工程专业以及其他相关专业重要的专业基础课程。为了进一步促进信息技术与教育教学深度融合,推进在线开放课程建设与应用深入发展,提高教育质量、推进教育公平,将在线开放课程建设与数据结构课程... 数据结构是计算机科学与技术专业、软件工程专业以及其他相关专业重要的专业基础课程。为了进一步促进信息技术与教育教学深度融合,推进在线开放课程建设与应用深入发展,提高教育质量、推进教育公平,将在线开放课程建设与数据结构课程传统教学方式相结合,形成全新的在线开放课程,让每一个有愿望学习专业知识的学生能够学到高校的课程,这是数据结构课程教学改革的重点。 展开更多

关键词 数据结构 在线开放 教学改革 课程建设

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计算机基础双语教学改革 被引量：2

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作者 郜晓晶 《内蒙古农业大学学报（社会科学版）》 2011年第6期122-123,127,共3页

高校计算机公共基础课程开展双语教学,目的是使学生掌握计算机知识的同时,提高外语水平。因此,将传统的课程体系和教学内容与现代计算机最新技术相结合,形成全新的计算机基础双语教学模式成为该课程教学改革的重点。

关键词 计算机基础课 双语教学 教学模式

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