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牟力科

作品数：7 被引量：15H指数：3
供职机构：陕西职业技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 2篇概念图
  • 2篇查询
  • 2篇查询扩展
  • 1篇地名识别
  • 1篇信号量
  • 1篇信息抽取
  • 1篇信息海洋
  • 1篇信息检索
  • 1篇形式化
  • 1篇形式化建模
  • 1篇形式化建模与...
  • 1篇用户
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇软件项目管理
  • 1篇人工智能
  • 1篇中文
  • 1篇中文信息
  • 1篇问卷
  • 1篇问卷调查
  • 1篇相似度

机构

  • 4篇西北大学
  • 4篇陕西职业技术...
  • 2篇西安电子科技...
  • 2篇中国人民银行...

作者

  • 7篇牟力科
  • 3篇祁方民
  • 2篇鱼滨
  • 2篇张蕾
  • 1篇史立军
  • 1篇陈锐
  • 1篇张晓孪
  • 1篇卢春俊
  • 1篇窦洪喜

传媒

  • 1篇中国电子商务
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇现代信息科技

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
Web中文信息抽取技术与命名实体识别方法的研究
随着internet的飞速发展，人们被包围在信息的汪洋大海之中。准确、高效地从信息海洋中抽取有用的信息，正是信息抽取任务要解决的问题。 信息抽取是自20世纪80年代末以来，自然语言处理研究领域的热点研究问题。美...
牟力科
关键词：中文信息信息抽取信息海洋地名识别
文献传递
Linux上Anjuta开发环境的搭建
2010年
本文详细论述Linux操作系统下C／C＋＋软件开发的Anjuta环境的的搭建，以方便给Linux操作系统下C＋＋开发Anjura环境的搭建提供一个导引。
牟力科祁方民
关键词：GLADEC++
基于CCS的信号量形式化建模与验证被引量：1
2011年
利用通信系统演算CCS(Calculus of Communicating Systems),对用来解决进程间通信问题的信号量给出了形式化建模和验证的方法,并利用该方法对以信号量机制解决生产者—消费者问题和哲学家进餐问题进行建模、逻辑说明和验证。该方法具有一定通用性,并可将其推广到其他通过信号量机制解决进程通信的问题当中。
祁方民鱼滨牟力科窦洪喜
关键词：信号量形式化建模进程代数
基于Petri网的软件项目管理建模方法被引量：6
2007年
一种新的对于Petri网的拓展方法—库所拓展提出,并在以软件项目管理过程为例分析建模对象的动态特性的基础上,说明了库所拓展Petri网在描述过程管理方面的特点和优势。同时分析了库所拓展Petri网如何迎合建模对象动态性特点及解决由此带来的设计管理工具难等问题,以尽量达到最优的设计目的。
祁方民鱼滨史立军牟力科
关键词：PETRI网软件项目管理
基于概念图的信息检索的查询扩展模型被引量：3
2009年
针对传统的基于关键词匹配的信息检索存在的查全率和精确率不高的问题,提出一种基于概念图匹配的查询扩展方法:一方面通过知网对用户查询的词或者句子进行扩展后,将用户查询和文档生成概念图;另一方面利用概念图的不完全匹配和语义相似度的计算方法计算概念图的相似度,以提高检索效果。实验结果表明该方法取得了良好的效果。
陈锐张蕾卢春俊牟力科
关键词：信息检索相似度概念图查询扩展
“互联网+”时代人工智能学院学生学习特征分析与研究
2022年
“互联网+”给学生的学习带来巨大变化,选择合适的教学内容和教学方式是当前教学改革的关键。文章通过问卷网针对学生的学习情况进行问卷调查并应用spsspro、Excel软件对调查问卷结果进行数据汇总和分析,总结得出将近2%的学生在学习上需要引导。分析年级和学生网络学习方式的相关性,获得网络学习和学习目标达成相关性Kendall协调系数值为0.755(高度相关一致性),这一结果是后续课程设计和教学设计的重要参考。
牟力科
关键词：问卷调查
基于概念图的用户兴趣查询扩展模型的研究被引量：2
2008年
查询扩展是信息检索技术研究的一个重要组成部分。目前的查询扩展是基于统一的用户模型,没有考虑到用户的个人兴趣,这对查询扩展的精确度造成了一定的影响。分析了产生这种问题的原因,提出了基于概念图的用户兴趣扩展模型,通过该模型来有效提高查询扩展的精确度。实验显示,该方法能有效提高查询的查全率和查准率。
牟力科张蕾张晓孪
关键词：查询扩展概念图用户兴趣
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