马涛
- 作品数：13 被引量：25H指数：3
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- 发文基金：宁夏回族自治区自然科学基金宁夏高等学校科研基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>
- 基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型被引量：6
- 2013年
- 为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.
- 王芬马涛马旭
- 关键词：粒子群算法支持向量机回归黄金价格统计学习理论
- 基于小波的JPEG2000压缩被引量：2
- 2008年
- 阐述了JPEG2000图像压缩的实现过程,以小波算法动态图象压缩技术的一种改进算法.JPEG是现在图像领域中用得比较多的静态图像压缩标准,但在高压缩率中会出现方块效应,而利用小波的JPEG2000压缩可以克服这个缺点,在高压缩率中也可减小图像失真.
- 马涛
- 关键词：图像压缩小波分析JPEG
- 基于ASP. Net的知识条目检索系统设计与实现被引量：2
- 2014年
- 通过ASP.Net和ADO.Net技术设计并实现知识条目检索系统,该系统通过提供多种检索与显示方式,使得工程人员在查阅相关资料时更加高效、便捷,同时对系统的设计方案与实现方式也进行了有益的探讨.
- 潘灶焰马涛
- 关键词：ASP.NETSQLSERVER
- 基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用被引量：2
- 2008年
- 本文主要介绍了小波变换在图像压缩方面应用的原理和方法,并在MATLAB环境下编程实现.仿真实验结果和分析表明此压缩方法具有较好的效率,能满足图像压缩的要求.
- 马涛葛卫平
- 关键词：小波变换图像压缩
- 基于LPA和频繁项集的社团检测方法
- 2016年
- 首先充分利用LPA的不确定性来构造事务数据,然后通过挖掘频繁项集的方法发现核心社团结构,对单个顶点构成的社团和核心社团进行合并,得到最终的社团结构.最后通过在5个实际网络上进行实验,实验结果表明,该方法在保持LPA算法高效率的情况下,能得到更好的、确定性的社团结构.
- 苗海飞陈晓云程建军马涛
- 关键词：复杂网络频繁项集社团结构
- CDIO理念下高职计算机实验教学改革
- 2013年
- 着眼于学生实践能力的培养,结合CDIO工程教育理念,提出高职计算机专业应通过加强实验教学,全面培养学生的动手、设计和创新能力.更好地加强校企合作、更新教师理念、健全评估与反馈机制,培养目前社会需要的应用型和技能型人才.
- 别涛涛马涛
- 关键词：高职计算机实验教学改革CDIO
- Android开源技术在计算机教学与自学中的应用被引量：1
- 2013年
- 针对在现阶段本科计算机课程传统教学模式中存在的问题,结合宁夏师范学院实际教学经验,提出以Android开源技术为基础的改进的教学模式及自学方式以促进课堂教学,并构建多维方式的开源技术教学平台,从而提高学生实践动手能力。
- 马涛
- 关键词：教学平台
- 基于CPSO-SVM的小麦条锈病预测模型研究被引量：4
- 2014年
- 针对BP神经网络在建立模型时没有确定网络结构的缺点和支持向量机(SVM)模型参数选择对预测精度影响大的局限性,提出一种结合混沌系统的粒子群算法(CPSO)去优化SVM模型的惩罚因子C和核函数中参数σ的混合模型,利用混沌系统的不确定性理论使传统的粒子群算法能有效克服收敛速度慢、容易达到局部最优值的缺点,使CPSO算法能更快、更准确找到全局最优值。经过参数优化SVM模型有效提高了预测精度并利用新的混合模型对宁夏地区小麦条锈病流行级别进行预测。结果表明,相对于传统SVM模型、组合PSO-SVM模型和组合PSO-BP神经网络模型,研究提出的混合模型(CPSO-SVM)在预测精度及模型的泛化能力上均优于以上3种模型,可对小麦条锈病发病及流行程度进行精确的预测,并为农业病虫害研究部门提供有效的理论依据。
- 马涛王芬
- 关键词：混沌粒子群算法支持向量机小麦条锈病
- 高原鼠兔对高寒草甸冬季牧场中土壤C∶N∶P化学计量特征的影响
- 2023年
- 【目的】从小尺度的斑块状栖息地角度出发分析高原鼠兔干扰及不同干扰强度对植被覆盖区土壤有机碳(SOC)、全氮(STN)和全磷(STP)含量的影响,有助于全面理解小型食草动物对草地土壤化学计量特征的影响。【方法】以高原鼠兔为研究对象,测定高原鼠兔栖息地及栖息地不同植被覆盖区土壤的SOC、STN、STP含量及土壤C∶N∶P化学计量特征的变化。【结果】与未干扰植被覆盖区相比,高原鼠兔栖息地植被覆盖区的STN含量和N∶P显著下降(P<0.05),C∶N显著增加(P<0.05),但SOC和STP含量及C∶P没有发生显著变化;STN和SOC含量、C∶P和N∶P在高原鼠兔干扰最大的核心区最低,干扰强度最小的边缘区最高;C∶N在干扰强度适中的次核心区最高,边缘区最低;而STP含量在不同干扰强度的植被覆盖区没有显著差异。【结论】高原鼠兔干扰及干扰强度会对其领地内植被覆盖区的土壤化学计量特征产生影响。高原鼠兔斑块状栖息地中土壤化学计量特征的变化可能是影响植物丰富度的因素之一。
- 郑巧燕陈昕代智蓝李先宝李德欢马涛卫万荣
- 关键词：高原鼠兔
- 基于SVM分类的图像边缘检测研究
- 2011年
- 针对经典边缘检测算子检测含噪声图像边缘结果不理想的问题,提出采用基于统计学习理论的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法建立分类模型,并对图像进行边缘检测.实验基于MATLAB平台,运用OSU_SVM3.0和LS_SVM工具箱建立模型,实验表明:该方法不仅可以有效地检测图像边缘,还在一定程度上克服了噪声干扰,并可以将被测图像中的特定图形检测出来.
- 王芬马涛马旭
- 关键词：边缘检测SVM
