李瑞
- 作品数：10 被引量：23H指数：3
- 供职机构：陕西财经职业技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
- 如何提高高职院校计算机应用基础的教学效果
- 2013年
- 在当今社会,计算机已经成为一个不可缺少的工具,无论是在日常生活、学习还是工作中都已经离不开它。目前绝大部分高职院校都开设有计算机应用基础这门课程,教学效果的好坏会直接影响学生计算机的基础应用能力,通过改变教师的教学方法、学生的学习方法和考核方式等多个方面,来进一步提高高职院校计算机应用基础的日常教学效果能更好的为在校的学生普及计算机理论知识,让学生更加熟练的掌握计算机的基本应用操作方法。
- 袁小玲李瑞
- 关键词：因材施教师生互动
- 面向市场需求的高职计算机基础教学探讨
- 2015年
- 随着社会的不断发展,科技时代的社会对人才的要求越来越高,而且对技术性的人才有着很大的需求量,从这一点来说,这有助于推动学校等教育事业的发展。随着科技的不断进步,社会计算机行业也在不断地加快着脚步,而作为向社会提供人才的学校在当今时代的发展中越来越重要,而培养专业的计算机人才的教育机构自然也是社会教育的重要部分。本文将从高职计算机基础教学出发,对面向市场需求的教学进行探讨。
- 李瑞
- 关键词：高职计算机基础教学
- 半动态集成选择分类方法被引量：1
- 2015年
- 在集成学习领域,传统的动态集成选择需要为每一个样本选择子分类器组成集成分类器,这极大地增加了计算复杂度。针对这一问题,提出一种新的半动态集成选择方法。该方法分为两阶段,第一阶段为所有的测试样本选择最好的个体分类器组成一个集成分类器,第二阶段从剩余的个体分类器集合中为当前测试样本动态地选择子分类器组成一个集成分类器。最终的分类结果通过融合两阶段得到集成分类器的结果得到。通过对UCI数据测试的结果表明,该算法不仅能取得较好的分类性能,而且能极大地降低计算复杂度。
- 李瑞袁小玲
- 基于证据推理的区域合并用于交互式的医学图像分割
- 2015年
- 在CT图像中,精确地分割脂肪组织对治疗诸如癌症等疾病具有非常重要的作用。与此同时,如果医学图像分割中允许医师的介入,将会得到更好的分割结果。基于此,本文提出一种新的基于证据推理的区域合并方法,用于交互式的医学图像分割。该方法在初始化后,目标区域与其邻接区域的相似性利用证据推理方法计算得到。如果目标区域与某一个邻接区域的相似性最大,那么这2个区域将合并成为一个区域。实验结果表明所提算法在视觉和定量分析上均能取得好的分割性能。
- 李瑞
- 关键词：脂肪组织CT图像
- 数据挖掘技术在高职院校学生成绩管理中的应用分析与探究被引量：5
- 2014年
- 学生成绩管理工作是高职院校学生管理工作的重要组成部分,目前大部分高职院校所采用的都是人工管理加简单的学生成绩处理系统。这种管理方法没有办法从大量的学生成绩信息中提取更多有用的信息,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中可以从大量零散看似毫无联系的数据中,找出数据内在和潜在的一些联系并总结出规律,为各学校改变教学方法和教学手段提供有利的依据。
- 袁小玲李瑞
- 关键词：成绩管理数据挖掘决策树
- 基于MVC设计模式Struts框架结构的研究被引量：5
- 2009年
- Struts是一个广泛应用于基于MVC模式的Web应用程序框架。文章首先说明MVC设计模式的组成部分,然后描述了Struts的一般组件体系结构,最后着重介绍了应用Struts框架进行开发的一般工作流程。
- 李瑞
- 关键词：WEB应用MVC设计模式STRUTS框架
- 基于CSCW技术的网络协同教学的研究被引量：2
- 2009年
- 本文从网络协同教学理论和CSCW技术出发,描述了网络协同教学的理论基础,CSCW的概念,功能和协作方式;并根据网络教学的特点,论述在基于计算机网络的开放教学中,充分利用计算机网络协作工作(CSCW)的原理,开展网络协同教学活动,改进网络协同教学方式,以促进网络教学的全面发展。
- 李瑞
- 关键词：CSCW网络协同教学教学方式
- 在高职计算机网络安全教学中虚拟机技术的应用被引量：7
- 2017年
- 高职院校计算机专业的办学目的是培养一批专业性和实践性较强的技术性人才。这就意味着,高职院校计算机网络安全教学是极为关键的一个环节,必须要发挥好现有设备的实际作用,降低目前的资金投入,从而使的虚拟机技术得到充分的发挥和利用。采用虚拟机技术,一方面可以有效的提高高职计算机专业学生的综合能力,一方面有助于提高他们的学习兴趣,从而更好的开展教学工作。
- 李瑞
- 关键词：高职计算机网络安全教学虚拟机
- 基于聚类的动态集成选择算法被引量：2
- 2014年
- 近年来,由于机器学习能够很好地解决恶意软件检测问题,因而受到了广泛的关注。为了进一步提高恶意软件的检测性能,将机器学习中的动态集成选择应用到恶意软件检测中。为了满足检测性能和保证检测的实时性需求,在动态集成选择的基础上,提出一种基于聚类的动态集成选择算法CDES(Cluster based Dynamic Ensemble Selection strategy)。该方法首先通过聚类得到多个聚类中心,然后为每一个聚类中心选择一组分类器组成集成分类器。当检测未知样本时,首先找到与该样本最近的聚类中心,那么用于分类该聚类中心的集成分类器就是当前测试样本的集成分类器。最终的检测结果也由这一组分类器通过投票得到。实验中,将所提算法与其他相关算法作比较,实验结果表明所提算法明显优于其他算法。同时,所提算法运行时间远远低于其他算法,可以满足系统的实时性要求。
- 李瑞
- 关键词：恶意软件聚类
- 恶意软件检测中解决样本不平衡问题的策略被引量：1
- 2014年
- 互联网技术已经使人们的生活和工作发生了巨大的改变.然而,人们在享受互联网提供的便利的同时,也承受着恶意程序带来的威胁.在数字化时代的今天,与恶意程序的对抗已成为信息领域的焦点.由于恶意软件检测中的恶意软件样本难于获取,同时,标记大量的样本也需要花费大量的人力和物力,所获得的恶意软件样本远远少于正常软件样本,因此各类的训练样本之间存在分布不平衡的分类问题.为了解决该问题,本文提出采用SMOTE过采样方法,通过合理的增加少数类样本来解决样本不平衡问题.
- 李瑞李希敏袁晓玲
- 关键词：恶意软件SMOTE
