徐怡 作品数:72 被引量:211 H指数:8 供职机构: 安徽大学 更多>> 发文基金: 安徽省自然科学基金 国家自然科学基金 安徽省高校省级自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 理学 更多>>
基于广义决策函数的改进LEM2规则提取算法 被引量:1 2014年 针对当前LEM2系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进LEM2算法(GLD-LEM2).该算法根据广义决策函数来计算候选属性-值对集T(G),通过删除冗余属性-值对来逐步缩小T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根据广义决策函数相交最小原则来选择属性-值对,优先提取最简规则,以提高获取规则的质量.实验结果表明,对于完备或不完备的决策表规则,GLD-LEM2算法均能有效地提高规则提取的效率和质量. 纪霞 李龙澍 徐怡关键词:粗糙集 任务驱动的软件工程教学模式研究 被引量:8 2013年 为了培养高素质的应用型人才,针对软件工程课程的特点,分析了在软件工程教学中存在的一些问题,提出了任务驱动的软件工程教学模式,从课程定位、培养目标、教学内容和教学方法几个方面对软件工程的教学模式给出一些改进建议。 徐怡 李龙澍 纪霞关键词:软件工程 教学模式 基于学习共同体的汇编语言教学模式研究 2016年 为了培养高素质的创新型人才,针对汇编语言程序设计课程的特点,分析了在汇编语言程序设计教学中存在的一些问题,将学习共同体引入汇编语言程序设计课程教学,提出了基于学习共同体的汇编语言程序设计教学模式。探讨了基于共同体的学习环境下,汇编语言程序设计课程的教学目标,教学方法,教学评价标准。 徐怡关键词:汇编语言 教学模式 学习共同体 教学目标 一种用于Kick问题的模糊增强学习 机器人足球是一个标准问题,可用来评估多种理论、算法及结构的好坏.复杂任务下的行为学习是其中一个重要的研究领域.对此,提出一种模糊Q学习的增强学习方法,使智能体通过基于模糊规则系统的参照结果来决定其自身行动.将该方法用于机... 余斌 李龙澍 徐怡关键词:机器人足球 属性动态更新的一种三支决策模型 2020年 在实际环境中,经常需要划分出一批对象,而对象的属性可能是动态变化的,针对这种属性动态更新的条件下选出一定数量对象的问题,提出一种属性动态更新的三支决策模型.首先针对属性动态更新的特点,建立属性关联度和重要度,然后针对更新的属性,提出一种属性比的定义来构造三支决策的评估函数,同时对更新后的属性的值排序,提出一种基于基尼系数计算对象偏差的方法来动态计算三支决策的阈值.根据计算的阈值和对象的评估函数,属性动态更新的三支决策模型被建立,能在属性更新后动态划分对象.进一步对于模型可能出现两种异常划分问题,给出了相应的解决方法,最后通过在改造的四个数据集上实验仿真,结果表明在属性动态更新情况下能有效划分对象,模型是可行的和有效的. 徐怡 孙小军关键词:自适应阈值 基尼系数 基于粗糙集理论的影响高校学生成绩因素研究 被引量:3 2016年 成绩是衡量教师教学质量以及学生学习效果的重要指标。由于影响学生学习成绩的因素众多,教师和学生不能清楚地认识影响成绩的关键因素。一方面,教师无法对教学方法做出有针对性的改进,以提高教学质量;另一方面,学生无法对学习方法做出有针对性的改进,以提高学习成绩。为了帮助高校教师及学生准确分析影响学习成绩的关键因素,设计了用于调查影响高校学生学习成绩因素的调查问卷,向该校大一至大四的学生分发调查问卷并收集数据,然后利用粗糙集理论的基于信息熵的启发式属性约简算法,找出影响高校学生学习成绩的关键因素,之后利用基于粗糙集理论的改进的基于分辨矩阵的属性值约简算法,挖掘出影响高校学生学习成绩的关键因素和成绩之间的依赖关系,导出规则集。通过实验验证了该规则集的有效性。研究成果可以帮助高校教师和学生了解影响成绩的关键因素,从而改进教师的教学方法和学生的学习方法。 蔡兴雨 徐怡 程智炜关键词:高校学生 粗糙集 属性约简 基于UML的Wiki系统设计与实现 被引量:7 2007年 目前Wiki系统处于初始发展阶段,各种应用系统具有不同的功能和特点,并没有统一的标准。为了建立标准的Wiki系统,本文将面向对象建模语言UML引入Wiki系统的设计和实现过程中,采用Rational Rose 2003建立其功能需求模型、数据模型和Web模型。建模语言的标准化和Wiki系统模型,提高了Wiki系统的软件重用和开发效率,并有利于Wiki系统的标准化和多样性。 李学俊 李龙澍 程慧霞 徐怡关键词:WIKI系统 统一建模语言 基于粗糙集与证据理论的测试用例优化研究 被引量:2 2012年 由于软件体系复杂度和数量不断增加使得测试用例的设计和选择越来越困难,为了能够在来自不同信息源的众多测试用例中选择有效的用例集,提出了一种基于粗糙集与证据理论的测试用例优化方法。粗糙集是一种处理不确定信息的有效方法,其本身不需要先验知识、有经典的约简算法等;D-S理论处理来自不同信息源的数据合成问题,是经典概率论的一种扩展,但其本身存在许多不足。粗糙集的特点恰好可以弥补其不足,两者结合从而达到良好的效果。在实际应用分析中,证明该方法是可行而且有效的。 孙青青 李龙澍 李学俊 徐怡关键词:测试用例 粗糙集 证据理论 多源信息 基于权重分布的多粒度粗糙集模型 被引量:4 2020年 基于加权粒度的多粒度粗糙集模型仅考虑知识粒度权重的简单累加,而不考虑知识粒度权重的分布情况,不符合实际问题的求解需要。为解决该问题,本文从知识粒度的权重分布角度出发提出了基于权重分布的多粒度粗糙集模型,定义了基于权重组合分布和基于权重平均分布的两种多粒度粗糙集模型并给出了相关性质,最后通过实例和仿真实验验证了本文所提模型的有效性。 徐怡 李宝峰 李策关键词:粗糙集 多粒度 知识粒度 无人机配送中基于人脸转正和人脸识别的收货人识别方法 本发明属于自动控制领域,具体涉及无人机配送中基于人脸转正和人脸识别的收货人识别方法、系统。系统中包括云服务器、边缘服务器和无人机。该配送方法包括如下过程:S1:边缘服务器向云服务器请求下载收货人的注册信息。S2:无人机运... 徐怡 栾风光文献传递