申晋祥
- 作品数：35 被引量：104H指数：5
- 供职机构：山西大同大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省青年科技研究基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>
- 基于Android的医疗考试培训系统的设计与实现被引量：2
- 2018年
- 随着智能手机时代的到来,为了提高参加医疗考试考生的备考效率,设计并实现了基于Android的医疗考试培训系统。该系统以Eclipse+adt为开发平台,StarUML为建模工具,SQLite作为数据库来管理与存储数据。实现了用户使用智能手机便可随时随地的备战考试。经过测试系统主要功能均已实现,能够满足考生的需求。
- 鲍美英申晋祥
- 关键词：ANDROID智能手机
- 基于PhotoShop的魅力大同宣传创意的设计与实现被引量：1
- 2020年
- 中国最大的煤炭能源基地之一,素有中国“煤都”之称的大同,还有著名的文物古迹和特色美食,以及人人称赞的“大同蓝”,基于PhotoShop的魅力大同宣传创意的设计,旨在宣传大同的美景、美食及文化,让这座有名的历史古城和旅游城市被更多的人所知晓,提高城市的知名度。
- 鲍美英申晋祥
- 关键词：PHOTOSHOP
- 基于Android的音乐推荐系统的设计与实现被引量：5
- 2019年
- 大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。
- 鲍美英申晋祥
- 关键词：ANDROID协同过滤推荐系统
- 基于Hadoop平台的优化协同过滤推荐算法研究被引量：5
- 2018年
- 针对协同过滤推荐算法在大数据环境下存在的数据稀疏性和可扩展性问题,在分析研究Hadoop分布式平台与协同过滤推荐算法后,本文提出一种基于Hadoop平台的优化协同过滤推荐算法。该推荐算法将相似度高的用户或项目聚为一类,再设计用户和项目矩阵,以更有效的获得各自的最近邻居集,采用加权系数处理两者的预测评分,并对设计矩阵完成MapReduce并行化实现,这种加权系数处理后的推荐架构,很好的缓和了数据稀疏性且提高了预测精度。实验验证该算法能有效提高推荐系统的推荐效率,同时获得良好的可扩展性。
- 申晋祥鲍美英
- 关键词：协同过滤推荐算法HADOOP数据稀疏性扩展性
- 基于注意力机制的深度学习推荐算法
- 2021年
- 针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题,提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法.通过分别构建用户和项目的评论文本表示,利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示,引入注意力机制,更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征.将生成的用户和项目评论数据的两组隐含特征分别输入全连接层处理,再合并到同一个向量空间进行评分预测,得到推荐结果.在Yelp和Amazon两个公开数据集中进行实验,结果表明所提出的算法与其他算法相比,具有更好的推荐性能.
- 申晋祥鲍美英
- 关键词：特征提取
- 网络入侵检测系统关键技术研究
- 随着网络技术的快速发展，网络入侵事件的发生也渐渐的增多。入侵检测是网络安全防御体系中继防火墙之后又一项重要的安全技术，可以在系统入侵的全过程对系统进行实时检测与监控。网络入侵检测系统不仅可以检测到网络内部的资源滥用，还可...
- 申晋祥
- 关键词：网络安全入侵检测模式匹配算法规则库
- 文献传递
- 基于计算机考试系统的软件描述被引量：3
- 2005年
- 本文给出了考试系统中判卷过程的具体算法,详细论述了每种题型的判卷过程设计,并对分数统计进行了讨论.
- 申晋祥
- 关键词：考试系统分数统计
- 浅谈C/C++中的void
- 2006年
- 对C语言中void关键字的含义进行了解释,并详述了void及void指针类型的使用方法和技巧．
- 申晋祥
- 关键词：VOID用法
- BP神经网络在无损检测中的应用被引量：3
- 2009年
- 应用某型工业CT机对一定数量某型铸件进行了无损检测,通过采得的两个属性值和该铸件是否合格,对BP网络进行训练,得到了较好的分类曲面,使得某型铸件无损检测精度从原来的60%左右提高到85%左右.
- 申晋祥
- 关键词：BP神经网络无损检测工业CT
- 基于改进樽海鞘群算法的特征选择方法
- 2023年
- 针对樽海鞘群算法求解精度不高、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出融合多种策略的改进樽海鞘群算法CESSA。在初始化种群时引入无限折叠混沌映射,增加初始种群的多样性;在领导者位置更新处融入非线性收敛算子,提高算法全局勘探收敛速度,增强解的精度;根据适应度值的优劣对追随者位置分别采用收敛算子和随机数扰动方式进行更新。改进算法CESSA与K近邻分类器结合构成特征选择模型CESSAFS并用于数据分类。在8个基准函数和10个UCI数据集上分别对CESSA和CESSAFS算法进行测试,其结果表明,改进算法性能更优。
- 申晋祥鲍美英张景安周建慧
- 关键词：全局优化K近邻基准函数
