宋丹
- 作品数：43 被引量：154H指数：6
- 供职机构：湖南工程学院计算机与通信学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省科技厅科技计划项目湖南省情与决策咨询研究课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理社会学更多>>
- 课程在线系统的设计
- 2016年
- 课程在线系统是精品课程建设中的重要组成部分,是高校的教学大数据的采集的重要渠道,为构建高校大数据的数据分析与之上的教学决策奠定了基础。本论文对课程在线系统设计主要功能模块如下:对课程资源的在线浏览、教学视频播放、上传、下载外;学生优秀作品上传展示;学生能按照章节进行在线测试并数据存储;在线的学生作业提交与教师点评;师生间通过聊天室实现在线互动交流等。
- 宋丹丰霞
- 关键词：交互式教学
- 一种基于熵权和模糊集理论的信息系统风险评估方法被引量：4
- 2013年
- 针对信息系统安全风险评估的准确性问题,提出一种熵权理论与模糊集理论相结合的信息系统安全风险评估方法。该方法通过模糊集理论对信息系统所涉及的风险因素进行分析,构造各因素所对应评判集的隶属度矩阵;然后采用熵权系数法确定风险因素权重以减少主观偏差并输出信息系统安全风险等级。通过实例分析,证明该方法能较准确地量化评估信息系统风险,是一种有效、可行的评估方法。
- 付沙宋丹黄会群
- 关键词：熵权信息系统风险评估
- 基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测被引量：19
- 2019年
- 针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.
- 罗敏刘洞波文浩轩陈鑫海宋丹
- 关键词：目标检测背景差分法帧间差分法ROBERT算子
- 创新性教育在数据库课程设计中的应用研究被引量：1
- 2010年
- 创新教育就是培养人的创造力的教学实践过程。如何在合适的教学载体上有效实施创新性教育,是摆在我们任课教师面前的重大现实课题。本文分析了课程设计作为创新性教育的合适教学载体的原因,并结合自己的教学实践,就数据库课程设计中进行创新性教育进行了示例说明。
- 宋丹
- 关键词：课程设计数据库课程
- 基于改进Canny算法的女性服装款式轮廓检测研究被引量：2
- 2020年
- 为了降低女性服装多样性(如纹理、款式等)在边缘提取环节带来的难度,提出一种改进Canny算法,使得服装款式图像的轮廓提取更具有实用性和强适用性.创建女装图像的样本库后,对样本进行图像预处理,并使用Otsu算法对所获得的灰度图像进行二值化,凸显出目标的服装轮廓.然后在Canny算法中采用自适应的双阈值进行边缘分割,提升边缘的准确性,并设计追踪算法,提取服装款式的外部轮廓,减少了纹理和服装所形成的噪声.根据实验结果,对比微分算子算法和改进Canny算法.该算法在女性服装款式轮廓提取时,表现出良好的鲁棒性、准确性和连续性.
- 王雅静宋丹陈晓玲
- 关键词：边缘检测女性服装图像分割
- 基于等级变异的克隆选择算法被引量：2
- 2011年
- 提出一种克隆选择算法——基于等级变异的克隆选择算法.为提高进化中变异的有效性,算法将变异尺度分成若干等级,低等级变异有利于跳出局部最优解,实现全局寻优;高等级变异有利于局部的高精度寻优.此外,算法在进化过程中记忆父抗体的变异尺度等级等信息,并制定有效的变异策略运用这些信息以指导后续进化过程.采用标准函数测试并与其它优化算法进行对比.实验结果表明,该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、精度高和鲁棒性好的优点.
- 宋丹赖旭芝吴敏
- 关键词：免疫记忆克隆选择全局优化
- 基于记忆—评价—引导机制的免疫优化算法研究
- 对生物免疫系统进行模仿构造的人工免疫系统是高性能、自组织、鲁棒性强的人工智能系统。最优化问题广泛存在于工程实践和科学研究之中。在处理最优化问题时，大部分智能优化方法较少关注非基因信息的记忆与运用。因此，本文依据免疫记忆、...
- 宋丹
- 关键词：免疫算法多目标优化免疫记忆
- 一种基于前景理论和投影的区间数多属性决策方法
- 2014年
- 针对备选方案中各属性权重信息不完全且属性值为区间数的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的区间数多属性决策方法。依据区间数的距离公式给出其价值函数,引入投影思想来构建多目标规划模型,对收益和损失采用各自的处理方式以获得更为准确的决策权重,并通过价值函数和决策权重函数计算各方案的综合前景值。数值结果表明,该方法具有可行性和有效性。
- 付沙李博宋丹
- 关键词：区间数多属性决策参照点
- 基于多源数据分析的课程成绩预测与课程预警研究被引量：18
- 2020年
- 对教学过程中产生的多源数据进行分析,能够预测学生后续的学习状况。本研究在教学多源数据采集与处理的基础上,以"操作系统"课程为例,基于已授专业课、单元测试、移动端教学数据和虚拟仿真实验数据等多个维度进行课程成绩预测;并与实际课程成绩进行实证分析,通过数值相关性、排名相关性和最末段学生预警覆盖度等方面进行分析比较。研究结果表明:运用已授专业课进行成绩预测的时间最早,学生预警覆盖度最高;依据单元测试进行成绩预测的数值相关性和排名相关性最高;在线教学数据更多反映了本课程中学生个体的学习态度和学习投入程度,与依据已授专业课进行成绩预测的方法有高互补性,在小规模样本的实证分析中,两者的结合可实现最末段学生预警全覆盖。
- 宋丹刘洞波丰霞
- 关键词：智慧教育大数据多源数据
- MOOC对信息类课程教学的启示与实践研究
- 2017年
- 如何改革自身的教育系统和教学方法,利用和吸收MOOC这种新的教育模式,对于这一问题,我们对MOOC对信息类课程教学的启示与实践展开研究。在普通本科院校的软硬件环境下,在信息类课程教学中采用和融入MOOC中的优势因素,提升教学质量和教学效能,并采集相应数据,构成多源高校大数据中的一源。本研究为MOOC在高等学校教学体系的渐变式融入做出有益的探索和推进。
- 宋丹丰霞王宁
- 关键词：信息类课程
