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[学位论文] 作者：杨乐婵,
来源：南京大学 年份：2017
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[期刊论文] 作者：邓松, 杨乐婵,
来源：软件导刊 年份：2022
操作系统课程是重要的专业基础课程，然而传统课程教学以教学内容和教学进程为导向，忽视了学生的教学主体地位。为此，提出敏捷式教学，考虑学生的个体性和差异性，注重教学体系的灵活性、整体性和迭代性，以激发学生的学习兴趣。以操作系统课程为例，探讨敏捷式教学理念的内......
[期刊论文] 作者：杨乐婵,曾令锋,,
来源：滁州学院学报 年份：2007
城市洪灾风险评价与洪水强度、洪水频率、易损率、风险系数等影响因素密切相关。基于ArcGIS中的面向对象技术的对象库ArcObjects(AO),利用空间叠加分析方法对梧州市城区进行洪灾风险评价,得到梧州市城区洪灾风险评价结果,并较好地符合实际情况。......
[期刊论文] 作者：杨乐婵,邓岳川,,
来源：计算机与现代化 年份：2009
对样本数据进行函数挖掘是GEP研究的一个重要内容。传统的GEP算法往往容易陷入局部最优,为了解决这个问题,本文在动态种群生成策略的基础上,提出了基于动态种群的GEP函数挖掘算法(FMGEP-DP)。实验表明,无论是在噪声数据不大的情况下,还是对于函数类型未知且复杂......
[期刊论文] 作者：杨乐婵, 邓松, 徐建辉,,
来源：计算机技术与发展 年份：2010
为了解决洪灾风险评价问题,文中在分析传统洪灾风险评价算法不足的基础上,结合BP网络特点,提出了基于BP网络的洪灾风险评价算法(Flood Risk Evaluation algorithm on BP Net,...
[期刊论文] 作者：杨乐婵,吴良林,邓松,饶元,
来源：广西师范学院学报(自然科学版) 年份：2005
该文探讨了GIS技术在防洪系统中的解决方案和实现方法.以梧州市为例,初步设计了基于GIS的城市防洪信息系统,并对系统的总体结构、主要功能、软件配置进行了较详尽的阐述....
[期刊论文] 作者：杨乐婵,邓岳川,邓松,谢昀,
来源：计算机技术与发展 年份：2009
洪灾灾情预测是预防和了解洪灾的重要手段。为了解决传统的洪灾灾情预测算法的不足，提出基于折半查找的最优属性约简算法（OAR—BSA），最大限度地降低影响洪灾灾情数据的因素，并在此......
[会议论文] 作者：邓松,杨乐婵,饶元,元昌安,
来源：第十四届中国神经网络学术会议 年份：2004
本文介绍了基因表达式编程(GEP)的基本算法及相关概念。GEP是最近几年才发展起来的一种新的进化算法，它能够进化不同规模和形状的基因表达式,在解决复杂问题时,比遗传算法(GA)...
[会议论文] 作者：邓松,元昌安,杨乐婵,饶元,
来源：第十四届中国神经网络学术会议 年份：2004
本文介绍了基因表达式编程(GEP)的基本算法及相关概念。GEP是最近几年才发展起来的一种新的进化算法，它能够进化不同规模和形状的基因表达式,在解决复杂问题时,比遗传算法(GA)和遗传程序设计(GP)的效率要高出4-6个数量级，并且具有编码形式简单但却能表达复杂的结......
[期刊论文] 作者：陶玉婷,方旭明,杨乐婵,梁颖红,
来源：课程教育研究 年份：2019
【摘要】针对操作系统课程抽象难懂却极其重要的现状，并以新时代对人才能力素质的新需求为出发点，本文提出了新工科背景下地方高校操作系统课程改革的四条建议，并做到与时俱进。 【关键词】新工科 地方高校 操作系统 课程改革 【基金项目】2017年江苏省高等......
[期刊论文] 作者：饶元, 元昌安, 邓松, 杨乐婵, 廖剑平,,
来源：计算机应用研究 年份：2006
分析了传统方法开发的组件存在“DLL Hell”问题和传统GIS软件在面对大数据集时效率低的不足．指出使用C#语言开发的组件可以有效地解决这些问题。并以开发主成分分析模块为例，...
[期刊论文] 作者：邓松,元昌安,杨乐婵,饶元,廖剑平,
来源：广西师范学院学报：自然科学版 年份：2006
遗传算法（Genetic Algorithms，GAs）作为一种新的全局优化搜索算法，在各学科中有着广泛的应用，选择策略在GA的进化中具有重要的意义，直接决定GA进化结果的效率和效果，该文指出基于轮......
[期刊论文] 作者：邓松,元昌安,赵波,段磊,杨乐婵,饶元,廖剑平,,
来源：计算机工程与应用 年份：2006
分类（Classification）是数据挖掘（Data Mining）中的一个重要研究方向，目前传统的方法有：神经网络，Fisher判别法等。神经网络缺乏对分类结果的直观解释；Fisher判别对于大数据集分类准......
[会议论文] 作者：邓松,元昌安,赵波,段磊,杨乐婵,饶元,廖剑平,
来源：2005中国计算机大会 年份：2005
分类（Classification）是数据挖掘（Data Mining）中的一个重要研究方向，目前传统的方法有：神经网络， Fisher 判别法等。神经网络缺乏对分类结果的直观解释；Fisher 判别对于大数据集分类准确率大大下降，且不具有属性约简能力。为此，本文做了如下工作： (1) 提出了自动获取最佳......
[会议论文] 作者：邓松[1]元昌安[2]赵波[3]段磊[3]杨乐婵[1]饶元[1]廖剑平[1],
来源：2005中国计算机大会 年份：2005
分类（Classification）是数据挖掘（Data Mining）中的一个重要研究方向，目前传统的方法有：神经网络， Fisher 判别法等。神经网络缺乏对分类结果的直观解释；Fisher 判别对于大数据集分类......
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