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程艳: 作品数：63 被引量：250H指数：8; 供职机构：江西师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金江西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学哲学宗教理学更多>>

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基于隶属等级量化的社区学习者能力综合评价被引量：3: 2010年; 以学习者为中心的学习评价标准从知识转向了能力。把虚拟学习社区作为E-learning学习的平台,基于虚拟学习社区和E-learning学习的特点,结合个人学习能力、学习协作能力以及成绩考核来对社区学习者能力进行模糊综合评价,建立了社区学习者能力模糊综合评价模型,其评价结果是与评语集相对应的隶属度向量。为了解决评价结果模糊度较大的问题,充分利用了综合评判带来的信息,提出并建立了隶属度向量等级量化模型,并对评价结果作进一步量化,达到了进一步准确区分学习者能力的目的。; 程艳许维胜何一文

基于自注意力特征过滤分类器的双分支生成对抗网络的面部表情识别模型: 现有面部表情识别方法提取的表情特征通常与其他的面部属性混在一起，这不利于面部表情的识别，提出基于自注意力特征过滤分类器的双分支生成对抗网络的面部表情识别模型。本发明的目的是使用生成对抗网络，并结合注意力机制、特征过滤分类...; 程艳蔡壮陈豪迈项国雄

提示意图与提示结果对4~6岁儿童选择性信任的影响: 选择性信任是指儿童根据不同线索对信息提供者的可信赖度进行判断，有选择性地相信其所提供的信息。选择性信任的发展有利于儿童批判性思维的发展，对儿童社会性的发展也起着重要作用。　　国内外学者对儿童选择性信任进行了大量研究，发现...; 程艳; 关键词：学前儿童情感反应; 文献传递

面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究被引量：2: 2016年; 虚拟学习社区作为网络教育的一种新兴模式,越来越受到人们的关注.如何为不同的学习者提供良好的个性化教学服务是虚拟学习社区研究的重要问题,而学习者的学习特征的提取与分析是个性化教学的基础.以虚拟学习社区为背景,从学习者的学习过程和学习特征入手,运用模糊c均值聚类算法(FCM)挖掘并分析学习过程中学习者的学习特征,进而根据学习者的知识水平、自主学习和协作学习积极性等学习特征进行精确分组划分,以达有针对性的教学指导,实现个性化教学,提高学习者学习效率.; 程艳解建华谭平飞杨志明; 关键词：虚拟学习社区模糊C均值聚类算法个性化教学

融合习题和学习行为表征的顺序自注意力知识追踪模型: 本发明公开了一种融合习题和学习行为表征的顺序自注意力知识追踪模型，包括以下四个部分：嵌入模块、顺序自注意力模块、特征融合模块以及预测模块；嵌入模块连接顺序自注意力模块，顺序自注意力模块连接特征融合模块，特征融合模块连接预...; 程艳赵松华

基于Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类方法: 本发明提出基于Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类方法，该方法包括：获取目标文本，并将所述目标文本进行分词处理，并将分词结果进行映射，将得到的特征向量进行隐藏特征提取，根据隐藏特征捕获交互情感特征，以得...; 程艳胡建生

融合Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类模型: 2024年; 现有的大多数研究者使用循环神经网络与注意力机制相结合的方法进行方面级情感分类任务。然而,循环神经网络不能并行计算,并且模型在训练过程中会出现截断的反向传播、梯度消失和梯度爆炸等问题,传统的注意力机制可能会给句子中重要情感词分配较低的注意力权重。针对上述问题,该文提出了一种融合Transformer和交互注意力网络的方面级情感分类模型。首先利用BERT(bidirectional encoder representation from Transformers)预训练模型来构造词嵌入向量,然后使用Transformer编码器对输入的句子进行并行编码,接着使用上下文动态掩码和上下文动态权重机制来关注与特定方面词有重要语义关系的局部上下文信息。最后在5个英文数据集和4个中文评论数据集上的实验结果表明,该文所提模型在准确率和F1上均表现最优。; 程艳胡建生赵松华罗品邹海锋詹勇鑫富雁刘春雷; 关键词：情感分类循环神经网络 TRANSFORMER

江西茶产业发展问题及对策研究被引量：8: 2014年; 本文分析了江西茶产业的特色优势和存在问题,进而从茶园质的提升与量的扩张、园艺栽培措施改进与推广应用机械化、传统产品创新和实有技术应用与人才资源开发、培育新型经营主体与构建新型社会化服务体系、品牌整合与市场营销、政策引导与支持6个方面,针对性地提出了加快江西茶产业全面升级的对策:提升茶园的质和扩张茶园的量并举;改进栽培园艺与推广机械化并举;创新产品和推广实用技术与开发人才资源并举;培育新型经营主体与构建新型社会化服务体系并举;品牌整合与市场推广并举;政策引导与扶并举。; 赵沙鸥陈宜程艳; 关键词：茶产业

基于布鲁姆认知分类理论的深度神经网络认知水平评价模型: 基于布鲁姆认知分类理论的深度神经网络认知水平评价模型是属于深度学习领域，应用于在线教育过程中对学生的认知水平自动评价。该模型基于课堂文本交互数据，以布鲁姆认知分类理论为认知水平分析框架，构建了一种深度神经网络模型用于在线...; 程艳蔡盈盈陈豪迈邹海峰; 文献传递

一种结合深度信息的轻量化固定背景抠像方法及系统: 本发明提出的一种结合深度信息的轻量化固定背景抠像方法及系统，该方法包括：采集图像数据，将前景和背景图像输入基础抠像网络，获取第一粗略抠像及第一误差图像，将深度图像输入贝叶斯预测器，获取第二粗略抠像，根据抠像误差绝对值获取...; 李汉曦李国锋邱欣延李波武林程艳