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同步多媒体合成语言SMIL在远程教育中的应用

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电子科技大学学报 2001年第3期30卷 280-283,291页

作者：彭德中黄迪明电子科技大学应用数学系计算机学院成都610054

同步多媒体合成语言（ＳＭＩＬ）是新一代的ｗｅｂ语言ＸＭＬ的一个重要应用，可以同步多种媒体、节省网络带宽，支持超连结。网络多媒体课件制作合成系统是基于同步多媒体合成语言（ＳＭＩＬ）的网络教学课件制作编辑工具。它利用ＳＭ... 详细信息

同步多媒体合成语言（ＳＭＩＬ）是新一代的ｗｅｂ语言ＸＭＬ的一个重要应用，可以同步多种媒体、节省网络带宽，支持超连结。网络多媒体课件制作合成系统是基于同步多媒体合成语言（ＳＭＩＬ）的网络教学课件制作编辑工具。它利用ＳＭＩＬ语言在制作网络多媒体上的优势，在课件制作过程中引入模块化的思想，向教师和学生提供了一个功能强大、使用简单的网络远程教育环境，具有节省带宽、易于同步等许多优点。

关键词：同步多媒体合成语言远程教育因特网 SMIL语言

基于网络的多媒体计算机远程备课和授课系统的设计和实现

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基于网络的多媒体计算机远程备课和授课系统的设计和实现

作者：彭德中电子科技大学

学位级别：硕士

当今社会，信息技术高速发展，人们正逐步进入一个崭新的信息时代，计算机和网络逐渐成为人们学习、生活和娱乐必不可少的工具。同步多媒体合成语言SMIL是万维网联盟（W3C）推荐的基于XML（扩展标示语言）的一种网络多媒体应用。它的... 详细信息

当今社会，信息技术高速发展，人们正逐步进入一个崭新的信息时代，计算机和网络逐渐成为人们学习、生活和娱乐必不可少的工具。同步多媒体合成语言SMIL是万维网联盟（W3C）推荐的基于XML（扩展标示语言）的一种网络多媒体应用。它的出现使得使用简单的编辑方法制作在Web上发布的同步多媒体文档成为可能，并具有节省带宽、易于编写等许多优点。 “远程教育多媒体课件制作合成系统”是以SMIL为基础开发研制的一个基于Web方式的多媒体课件制作合成系统。它向教师提供了一个图形化的多媒体制作工具;向学员提供了一个类似于电视效果的功能完备的学习环境。本文介绍了SMIL语言在远程教育中的应用以及基于SMIL语言的“远程教育多媒体课件制作合成系统”的设计与实现。

关键词：同步多媒体合成语言远程教育扩展标示语言多媒体

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基于特征对比和图卷积的社交网络用户分类

计算机工程 2023年

作者：李政学李枝名彭德中陈杰四川大学计算机学院

社交网络用户分类旨在通过用户属性和社交关系确定用户的兴趣爱好，可通过图类数据的节点分类实现。大多数基于图神经网络的节点分类方法存在只能处理高同质率数据集的缺陷，但社交网络数据集通常具有较高的异质率。针对社交网络数据集... 详细信息

社交网络用户分类旨在通过用户属性和社交关系确定用户的兴趣爱好，可通过图类数据的节点分类实现。大多数基于图神经网络的节点分类方法存在只能处理高同质率数据集的缺陷，但社交网络数据集通常具有较高的异质率。针对社交网络数据集同质率较低的问题，提出了一种基于特征对比的图卷积网络模型CLGCN。CLGCN包含了组合标签模块、图卷积模块、特征对比学习模块。通过预训练的组合标签构造相似性矩阵，并根据相似性矩阵进行图卷积。特征对比学习分别定义类别相同、不同的邻居节点对为正、负样本对，最小化特征对比的损失函数，使同类节点对的特征表达相似性更强，异类节点对的特征表达可区分性更高。在三个标准的低同质率社交网络数据集上的实验结果表明，CLGCN模型的节点分类任务准确率分别达到了93.5%、81.4%和67.9%，均高于几种最先进的算法。

关键词：社交网络对比学习同质率图神经网络节点分类

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面向不完备混合数据的模糊多粒度异常检测

计算机应用 2024年第10期44卷 3097-3104页

作者：唐宇皓彭德中袁钟四川大学计算机学院成都610065

针对现有的异常检测方法大多无法有效处理不完备混合数据的问题,提出一种面向不完备混合数据的模糊多粒度异常检测算法ADFIIS(Anomaly Detection in Fuzzy Incomplete Information System),所提算法考虑在标称属性和在数值属性上出现缺... 详细信息

针对现有的异常检测方法大多无法有效处理不完备混合数据的问题,提出一种面向不完备混合数据的模糊多粒度异常检测算法ADFIIS(Anomaly Detection in Fuzzy Incomplete Information System),所提算法考虑在标称属性和在数值属性上出现缺失值的情况,能处理混合属性数据。首先,定义属性之间的模糊相似度;其次,计算每个属性的模糊熵,基于熵的大小使用多粒度的思想构建多个属性序列;再次,计算每个样本的异常值以表征它的异常程度;最后,设计相应的ADFIIS算法并分析它的复杂度。在公开数据集上进行实验,将所提算法与ILGNI(Incomplete Local and Global Neighborhood Information network)等主流离群点检测算法对比。实验结果表明,ADFIIS在不完备混合数据集上的受试者操作特征(ROC)曲线效果更好。ADFIIS的曲线下面积(AUC)的平均值优于90%的对比方法,相较于同样能够处理不完备混合数据的ILGNI,它的AUC平均值提升了7个百分点。所提算法使用模型扩展法在不改变原始数据集的情况下对不完备数据集进行异常检测,拓展了异常检测的适用范围。

关键词：模糊粗糙集多粒度异常检测离群检测不完备混合数据

基于特征对比学习和图卷积的社交网络用户分类

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计算机工程 2024年第4期50卷 258-266页

作者：李政学李枝名彭德中陈杰四川大学计算机学院四川成都610065

社交网络用户分类旨在通过用户属性和社交关系确定用户的兴趣爱好,可通过图类数据的节点分类实现。多数基于图卷积神经网络(GCN)的节点分类方法仅能处理高同质率数据集,但社交网络数据集通常具有较高的异质率。针对社交网络数据集同质... 详细信息

社交网络用户分类旨在通过用户属性和社交关系确定用户的兴趣爱好,可通过图类数据的节点分类实现。多数基于图卷积神经网络(GCN)的节点分类方法仅能处理高同质率数据集,但社交网络数据集通常具有较高的异质率。针对社交网络数据集同质率较低的问题,提出一种基于特征对比学习的图卷积神经网络(CLGCN)模型。通过预训练的组合标签构造相似性矩阵,根据相似性矩阵进行图卷积。利用特征对比学习分别定义类别相同和不同的邻居节点对为正负样本对,最小化特征对比的损失函数,使同类节点对的特征表达相似性更高及异类节点对的特征表达可区分性更强。实验结果表明,CLGCN模型在3个低同质率社交网络数据集上的节点分类准确率分别达到93.5%、81.4%和67.9%,均高于对比模型。

关键词：社交网络对比学习同质率图卷积神经网络节点分类

结合Mercer核与SOM的动态免疫网络聚类算法

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小型微型计算机系统 2010年第2期31卷 333-337页

作者：吴磊彭德中彭磊曾家智电子科技大学应用数学学院四川成都610054 电子科技大学计算机科学与技术学院四川成都610054

提出一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原聚类效果.当输入样本分布呈高度非线性时,使用核方法提高聚类质量,为了避免在特征空间中聚类时失去对原输入... 详细信息

提出一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原聚类效果.当输入样本分布呈高度非线性时,使用核方法提高聚类质量,为了避免在特征空间中聚类时失去对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画,使用核代入为原输入空间导出一类不同于欧氏距离的新的距离度量,训练过程仍在原空间中进行.实验结果表明了算法的可行性和有效性.

关键词：免疫网络聚类分析 Mercer核自组织映射

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个人生涯设计

个人生涯设计

基于双向时间深度卷积网络的中文文本情感分类

丛书名：实战智慧丛书

1989年

作者：今泉浩晃彭德中译

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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计算机应用与软件 2019年第12期36卷 225-231页

作者：韩建胜陈杰陈鹏刘杰彭德中四川大学计算机学院(软件学院)

普通时间卷积网络对文本进行单向特征提取不能充分捕捉文本特征,对文本的分析能力较弱。提出一种基于双向时间卷积网络(Bi TCN)的情感分析模型。模型使用单向多层空洞因果卷积结构分别对文本进行前向和后向特征提取,将两个方向的序列特... 详细信息

普通时间卷积网络对文本进行单向特征提取不能充分捕捉文本特征,对文本的分析能力较弱。提出一种基于双向时间卷积网络(Bi TCN)的情感分析模型。模型使用单向多层空洞因果卷积结构分别对文本进行前向和后向特征提取,将两个方向的序列特征融合后进行情感分类。研究并分析模型中卷积层数、卷积核大小和空洞因子三个参数对情感分类结果的影响。实验证明,与单向时间卷积网络情感分析模型相比,双向时间卷积网络模型在四个中文情感分析数据集上的准确率分别提高了2.5%、0.25%、2.33%和2.5%。

关键词：情感分析自然语言处理空洞卷积因果卷积双向时间卷积网络

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一种模糊多粒度用电行为异常检测方法

计算机应用研究 2023年第11期40卷 3348-3352,3357页

作者：李琪林严平陈白杨袁钟彭德中刘益志国网四川省电力公司计量中心成都610045 四川大学计算机学院成都610065

异常用电检测旨在识别和定位电力系统中与常规用电行为显著偏离的用户。现有基于机器学习、深度学习的有监督的检测方法通常需要大量人工标记数据,且对于离散型数据需要进行类型转换,因而容易导致重要信息的丢失。模糊粗糙集理论提供了... 详细信息

异常用电检测旨在识别和定位电力系统中与常规用电行为显著偏离的用户。现有基于机器学习、深度学习的有监督的检测方法通常需要大量人工标记数据,且对于离散型数据需要进行类型转换,因而容易导致重要信息的丢失。模糊粗糙集理论提供了一种处理离散数据的有效工具,并能直接应用于包含连续数据和离散数据在内的异质信息的知识分类。在文本模糊粗糙集理论的基础上,提出了一个基于多粒度模糊相对差的无监督异常检测方法,并将其应用于智能电网的异常用电检测。具体而言,首先利用模糊近似空间的信息熵来度量属性在知识分类中的重要性,然后根据属性集重要性构造模糊信息粒序列,接着在此序列上定义样本的模糊相对差,最后构建基于多粒度模糊相对差的异常检测方法,并在公开的数据集上进行验证。实验结果表明了所提检测算法的有效性和优越性。实验相关的代码和数据已在网络上公开(http://***/chenbaiyang/FRAD)。

关键词：无监督异常用电检测异质信息模糊粗糙集模糊相对差模糊多粒度