沈晶
- 作品数：73 被引量：313H指数：10
- 供职机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金中央高校基本科研业务费专项资金黑龙江省青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程天文地球更多>>
- 计算机专业人才培养模式的探索与实践被引量：16
- 2008年
- 本文回顾了计算机专业的历史背景，分析了计算机专业的发展现状，并在此基础上探讨了计算机本科专业人才培养模式改革的必要性及改革思路。
- 张国印刘海波沈晶
- 关键词：计算机专业课程体系
- 研究生组合数学课程思政建设与实践被引量：1
- 2023年
- 目前研究生课程思政强调政治认同和科技强国的较多,通过思政元素提高课程趣味性的实践较少。针对上述问题,深入探究研究生组合数学课程的思政实施方法,提出发展历史与现实应用相结合的课程思政元素挖掘和融入方法,并给出了若干实际案例。教学实践结果表明,融入课程思政不仅能潜移默化地对学生进行思想引领,还能增加课程趣味性,在一定程度上克服了数学的抽象性给学生造成的心理抵触,从而更好地达到知识传授、能力培养和价值塑造三位一体的育人效果。
- 沈晶刘海波潘海为吴艳霞史长亭
- 关键词：研究生课程组合数学
- 基于扩展KQML语言的Agent模板实现被引量：9
- 2004年
- 文中针对生成Agent的模板JATLite的协议不完整性问题 ,分析了其工作原理 ,提出修改通信协议的方案 ,在JATLite中的KQML语言基础上定义了扩展的KQML语言 ,并实现了基于扩展KQML语言的新层次exkqmllayer ,从而形成一个新的构建Agent系统的模板。
- 曲朝阳沈晶
- 关键词：AMRKQML
- 基于DNA微阵列数据的特征子空间集成分类被引量：4
- 2011年
- 针对DNA微阵列数据应用于临床诊断时分类准确率过低的问题,结合其高维小样本的特点提出了一种特征子空间集成分类方法。该方法首先通过层次聚类与信噪比特征选择策略将原始训练数据集映射到一个非冗余的特征基因空间,然后随机抽取一些特征子空间构成训练子集并应用支持向量机训练基分类器,最后采用多数投票的方式决定测试样本的类属。最后在4个标准的微阵列数据集上与其他方法进行了对比实验,结果证明了本文方法的有效性。
- 于化龙顾国昌赵靖刘海波沈晶
- 关键词：计算机应用特征子空间支持向量机
- 基于模糊小波神经网络的BDI模型
- 2009年
- 为克服原有BDI模型可计算性差以及不能处理模糊问题的弱点,提出一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的BDI模型,FWNN用神经网络来实现模糊化、模糊承诺和去模糊化的过程,并利用小波基函数作为模糊隶属函数,网络权值和隶属函数的形状均是可学习调整的。以一对一追逃问题为背景的仿真实验验证了模型及算法的可行性。
- 刘海波沈晶徐玉如董宇欣孔晓东
- 关键词：小波神经网络BDI模型
- 具有面向服务架构的电力企业资产管理系统模型设计被引量：21
- 2007年
- 针对企业资产管理(enterprise asset management,EAM)系统在电力行业中的应用,提出了电力企业EAM系统设计模型,讨论了该模型各层的设计思想和设计要点,并运用面向服务的设计方法对系统进行服务粒度的划分,同时使用Web服务技术实现与外部系统的接口,最后结合电力行业设备点巡检管理系统的开发实例阐述了EAM应用系统的设计方法。
- 曲朝阳沈晶李佳聂欣
- 关键词：面向服务架构服务粒度WEB服务
- 脑基本机能联合区理论在智能机器人体系结构中的应用
- 2005年
- 文章剖析了A.P.Лурия提出的脑的三个基本机能联合区理论,基于该理论提出了智能机器人神经心理体系结构模型,并拓展了Rao和Georgeff的BDI逻辑,用于机器人的心理(心智)机制描述,基于CADCON的水下机器人三维仿真结果表明了该体系结构的可行性和有效性。
- 刘海波顾国昌沈晶
- 关键词：智能机器人BDI
- 分层强化学习中的动态分层方法研究被引量：1
- 2007年
- 分层强化学习中现有的自动分层方法均是在对状态空间进行一定程度探测之后一次性生成层次结构,不充分探测不能保证求解质量,过度探测则影响学习速度,为了克服学习算法性能高度依赖于状态空间探测程度这个问题,本文提出一种动态分层方法,该方法将免疫聚类及二次应答机制融入Sutton提出的Option分层强化学习框架,能对Option状态空间进行动态调整,并沿着学习轨迹动态生成Option内部策略,以二维有障碍栅格空间内两点间最短路径规划为学习任务进行了仿真实验,结果表明,动态分层方法对状态空间探测程度的依赖性很小,动态分层方法更适用于解决大规模强化学习问题.
- 沈晶顾国昌刘海波
- 关键词：分层强化学习免疫聚类
- 一种新的分层强化学习方法被引量：3
- 2006年
- 提出一种集成Option和MAXQ的分层强化学习新方法———OMQ,该方法以MAXQ为基本框架利用先验知识对任务进行人工分层和在线学习,集成Option方法对难以预先细分的子任务进行自动分层。以出租车问题为背景对OMQ学习算法进行了仿真与对比分析,实验结果表明,在任务环境不完全可知条件下,OMQ比Option和MAXQ更适用。
- 沈晶顾国昌刘海波
- 关键词：分层强化学习OPTION
- 基于DNA微阵列数据的癌症分类问题研究进展被引量：21
- 2010年
- 应用DNA微阵列数据对癌症进行诊断与分型,已经逐渐成为生物信息学领域的研究热点之一。首先概述了基于微阵列数据的癌症分类问题的研究现状与发展趋势。然后简要介绍了微阵列实验的基本步骤,微阵列数据的结构、特点以及用于癌症分类的基本流程。接下来重点从数据预处理、特征基因选择、分类器设计以及分类性能评价等几方面对近10年来的研究成果进行了详细的综述与比较分析。最后,对该领域目前仍然存在的问题进行了归纳并对未来可能的研究方向作出了预测与展望。
- 于化龙顾国昌赵靖刘海波沈晶
- 关键词：微阵列数据癌症分类数据预处理分类器设计
