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张静: 作品数：13 被引量：68H指数：6; 供职机构：中北大学软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金国家社会科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学兵器科学与技术航空宇航科学技术更多>>

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基于二部图的学习资源混合推荐方法研究被引量：10: 2018年; 在线学习过程中,学习者经常面临"资源过载"和"学习迷航"问题。为了解决上述问题,研究人员将信息推荐技术引入在线学习中,试图为学习者提供个性化的学习服务。近年来,协同过滤推荐方法受到广泛关注,并在实际应用中取得了较为理想的效果。然而,该方法推荐范围有限且忽视小众资源,无法满足部分学习者的个性化需求。鉴于此,文章将物理学中的热传导和物质扩散理论引入推荐系统中,建立基于二部图的学习资源混合推荐模型。该模型将基于热传导的推荐方法和基于物质扩散的推荐方法混合使用,通过引入一个可调参数,使两种方法在不同应用场景下发挥不同的作用。该模型为进一步研究个性化学习资源推荐方法提供重要参考。; 刘忠宝李花宋文爱孔祥艳李宏艳张静; 关键词：二部图热传导

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例被引量：19: 2020年; 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例,获取Web of Science论文数据库和德温特(Derwent)专利数据库2005—2019年收录的2812篇论文与专利数据,基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题,采用CiteSpace构建共现网络,从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测,进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术,通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。; 刘忠宝康嘉琦张静; 关键词：文本分类

基于流形判别分析的全局保序学习机: 2015年; 当前主流分类方法在分类决策时无法同时考虑样本的全局特征和局部特征,而且大多算法仅关注各类样本的可分性,往往忽略样本之间的相对关系。为了解决上述问题,提出了基于流形判别分析的全局保序学习机。该方法引入流形判别分析来反映样本的全局特征和局部特征;通过保持各类样本中心的相对关系不变进而实现保持全体样本的先后顺序不变;借鉴核心向量机有关理论和方法,通过建立所提方法与核心向量机对偶形式的等价关系实现大规模分类。人工数据集和标准数据集上的比较实验验证了该方法的有效性。; 张静刘忠宝; 关键词：支持向量机

利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类被引量：2: 2019年; 恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向�; 刘忠宝刘忠宝宋文爱宋文爱张静王杰; 关键词：恒星光谱

基于知识图谱的学生信息管理数据库设计与优化被引量：3: 2020年; 分析了Neo4j图数据库在管理学生信息以及对学生信息进行数据挖掘的优势。在此基础上,以中北大学软件学院在校研究生信息为数据来源,介绍了采用Neo4j构建学生信息管理图数据库的详细过程,包括节点的选取、定义,关系的抽取及定义,以及通过查询优化得到有效的分析数据。; 麻天余本国宋文爱张静董文强; 关键词：信息管理数据库设计数据挖掘

基于FCM算法大口径机枪的作战效能评估被引量：2: 2016年; 针对目前武器结构设计的智能化发展趋势,研究者将模糊C均值算法应用到大口径机枪设计的量化分析评价中.该方法结合特定的作战环境,在分析影响大口径机枪作战效能因素的基础上,选取典型大口径机枪的部分性能为研究对象.在对实例中各类参数做规范化处理后,采用模糊C均值算法,通过计算数据的隶属度来判定机枪效能的优劣,实现了机枪作战效能的聚类.实验结果表明,评估方法实现简单,评估结果客观、有效,为枪械类武器效能仿真评估提供方法和技术上的支撑.; 张静姚养无; 关键词：大口径机枪作战效能 FCM算法

基于多信息融合的多目标跟踪方法研究被引量：6: 2020年; 在线多目标跟踪作为计算机视觉和人工智能方面的一个研究热点,随着深度学习的发展取得了较大的进展;但是依然存在诸如复杂场景跟踪准确度低等亟待解决的问题;针对多目标跟踪研究中存在的行人特征信息较少、跟踪目标被遮挡等问题,提出了一种融合表观信息、轨迹历史信息和目标运动信息的多目标跟踪方法,通过专门设计的双分支网络结构和损失函数使模型在学习时将三种信息相互融合;改进相似性分数计算方法获得更多的特征信息,提取更为鲁棒的特征;多信息融合的多目标跟踪方法在计算方面开销较少,能够在测试时达到实时的效果;并且,通过相关实验验证,基于多信息融合的多目标跟踪方法能够在MOT16数据集上达到很好的性能,可以更好地处理目标遮挡、目标误检及目标丢失等情况。; 张静王文杰; 关键词：计算机视觉多目标跟踪目标遮挡

基于混合聚类与融合用户兴趣的协同过滤推荐算法被引量：6: 2022年; 推荐效率低、推荐质量有待提高等问题普遍存在于传统协同过滤推荐算法中,为了改善并解决这些问题,在协同过滤推荐算法中将混合聚类与用户兴趣偏好融合,经过验证推荐质量有显著提升。首先根据用户的个人相关信息构建Canopy+bi-Kmeans的一种多重混合聚类模型,采用提出的混合聚类模型把所有用户划分成多个聚类簇,将每个用户的兴趣偏好融合到生成的聚类簇中,形成新的相似度计算模型;其次利用基于TF-IDF算法的权重归类方法计算用户对标签的权重,并使融入时间系数的指数衰减函数捕捉用户兴趣偏好随时间的变化;最后使用加权融合将用户偏好和混合聚类模型相结合,匹配到更相似的邻居用户,计算出项目评分并进行推荐。利用公开数据集对比实验证明,提出的方法能够提高推荐质量和推荐可靠性。; 麻天余本国张静宋文爱宋文爱; 关键词：混合聚类

基于多类支持向量机的恒星光谱分类方法被引量：8: 2018年; 支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,提出多类支持向量机,建立基于多类支持向量机的恒星光谱分类模型。该方法的最大优势是经过一次分类过程,可以确定多类样本的类属。SDSS DR8恒星光谱数据上的比较实验表明,本研究所提的方法较之已有多分类方法在分类性能上有一定的提升。; 张静刘忠宝宋文爱富丽贞章永来; 关键词：支持向量机多类支持向量机恒星光谱

基于卡尔曼滤波的MIMU姿态解算算法研究被引量：8: 2020年; 针对MEMS惯性测量单元器件特性导致的测量精度低、数据发散和航向角积分漂移等问题,提出一种基于卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法;设计的卡尔曼滤波器,以陀螺仪获取到的姿态角与角速度计和磁力计获得的姿态角的偏差为观测量,对姿态误差角进行优化估计,得到姿态误差角的最优估计值;在计算量没有大幅提高的前提下对陀螺仪得到的姿态角进行优化校正,从而得到较高精度的姿态角信息;通过在无磁转台上进行静态测试以及在测试标定系统上进行动态测试,分析各轴向的补偿效果表明,该方法可以有效增强MIMU的动态跟随性能、明显提升姿态解算精度。; 张静李维刚张骏虎聂鹏张传庄; 关键词：四元数卡尔曼滤波姿态解算

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