胡帅
- 作品数：34 被引量：41H指数：4
- 供职机构：渤海大学更多>>
- 发文基金：辽宁省社会科学规划基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省社会科学界联合会立项课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字电子电信文化科学更多>>
- 大学英语授课中学生信息素养的培养被引量：2
- 2010年
- 本文简述了信息素养的内涵以及英语课型模式的变迁,尤其是计算机网络在英语教学中的运用,进而指出大学英语教学与学生信息素养的辩证关系,同时提出大学英语教学与学生信息素养培养的具体整合方式。
- 胡帅
- 关键词：大学英语教学信息素养网络建构主义
- 基于自建语料库的高频动词get的使用分析被引量：1
- 2010年
- 通过对自建语料库与BROWN语料库中语料的对比分析,从中发现渤海大学非英语专业学生写作中高频动词get的使用特征,进而了解到学生习作中高频动词的过度使用、动词时态分布不均、短语分布不平衡等问题,从而为本校及同等水平学校的大学英语写作教学提供参考。
- 胡帅
- 关键词：大学英语写作高频动词GET
- 基于PCA-BPNN的学生写作成绩预测模型研究被引量：8
- 2015年
- 针对传统学生英语写作成绩预测方法准确率偏低的情况,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的写作成绩预测模型。首先,用PCA对所建立的学生写作评价体系作数据降维处理,提取前3个主成分,构建了新的样本矩阵,再对BP神经网络进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明:单一的BPNN预测最大相对误差为-2.165%,PCA-BPNN预测最大相对误差仅为-0.824 2%,PCA-BPNN简化了网络结构,提高了单一BPNN的训练速率、预测精度和泛化能力,验证了所提出的模型的有效性。
- 胡帅顾艳姜华曲巍巍
- 关键词：主成分分析BP神经网络
- 英语听写练习机
- 1．本外观设计产品的名称：英语听写练习机。;2．本外观设计产品的用途：用于学习英语。;3．本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状。;4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。
- 胡帅王志慧姜华丛岩刘凤娟
- 文献传递
- 基于PCA的口语课堂教学质量评价模型研究
- 2015年
- 为了对高校教师课堂教学质量进行客观评价,本文使用多元统计分析中的主成分分析方法对原有的复杂评价指标体系进行降维处理,确定了对教师教学质量评价起核心作用的主成分,建立教学质量评价模型,构建主成分综合评价函数,实现对教师教学质量的综合评价排名。以某高校8位外语教师的课堂教学质量评价为例对模型进行验证,并与其原始排名进行对比。结果表明:该模型优化了原有教学质量评价指标体系,与传统评价模式相比,所建立的评价模型的评价结果更客观,且准确率高,验证了模型的有效性。
- 胡帅顾艳曲巍巍
- 关键词：主成分分析教学质量
- 主成分分析与BP网络结合的教学质量评价被引量：4
- 2016年
- 为了进一步提高教学质量评价精度,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络相结合的教学质量评价模型。首先利用主成分分析对教学质量评价体系中的12个评价指标的原始特征变量进行分析,然后作数据降维处理,提取出前4个主成分,再以这些主成分作为BP神经网络的输入,构建了3层神经网络评价模型。仿真结果表明:与标准BP神经网络相比,PCA-BP网络模型的结构更为简化,收敛速度更快,评价精度更高且泛化能力强。
- 胡帅顾艳曲巍巍
- 关键词：主成分分析BP神经网络教学质量
- PCA和Elman网络在移动学习策略分类中的应用被引量：3
- 2016年
- 针对传统的大学生英语移动学习策略分类方法准确率较低的情况,提出了一种主成分分析(PCA)和Elman神经网络相结合的分类模型。首先,用PCA对所获得的移动学习策略原始数据作数据降维处理,提取前5个主成分,建立新的特征样本矩阵,再对Elman神经网络进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明:单一的BPNN分类准确率为70.0%,单一的Elman网络分类准确率为80.0%,PCA-Elman网络分类准确率为100.0%,PCA-Elman网络模型简化了单一Elman网络的结构,提高了网络的训练速率、分类准确率和泛化能力,验证了所提出的模型的有效性。
- 胡帅程迎新顾艳
- 关键词：主成分分析ELMAN神经网络BP神经网络
- 一种高效外语翻译机
- 本实用新型公开了一种高效外语翻译机，包括机壳，在机壳上面设有扫描屏，在机壳内设有图像扫描装置、字符识别采集模块、微处理器、显示芯片、存储器和电源模块，图像扫描装置与字符识别采集模块电联接，微处理器的I/O端口分别与字符识...
- 张璐璐项睿马峥嵘王永胜胡帅
- 文献传递
- 一种英语听力练习笔
- 本实用新型提供了一种英语听力练习笔，包括笔主体、内置在笔主体内MP3播放器和设置于笔主体的尾端的收纳盒，收纳盒内放置有耳机，使用时可将耳机取出，收纳盒设置有自动收线轴，可将耳机线到缠绕到其上，在笔主体的握持部处设置有MP...
- 曲巍巍张东伟胡帅姜华杜美玉李一飞
- 文献传递
- GRNN在学生写作成绩预测中的应用研究
- 2016年
- 由于学生英语写作成绩预测受诸多因素影响,具有高维、非线性特点,本文基于广义回归神经网络(GRNN)算法原理,构建了GRNN学生英语写作成绩预测模型,并与弹性BP算法改进的BP神经网络模型的预测结果进行对比分析。仿真结果表明:改进的BP神经网络模型的预测最大相对误差为3.23%,GRNN模型的预测最大相对误差仅为-0.72%,表明所建立的GRNN模型的预测精度高、泛化能力强、收敛速度快、调整参数少,验证了将GRNN应用于英语写作成绩预测方案的可行性。
- 胡帅顾艳姜华
- 关键词：广义回归神经网络BP神经网络
