石亚冰 作品数:17 被引量:44 H指数:3 供职机构: 广西师范学院 更多>> 发文基金: 广西壮族自治区自然科学基金 国家自然科学基金 广西高等教育教学改革工程项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 生物学 环境科学与工程 更多>>
多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法研究 被引量:2 2014年 并行算法是当前研究解决算法效率问题的成熟技术之一.为提高GEP算法解决复杂函数优化问题的效率,将并行算法引入多细胞基因表达式编程函数优化问题,解决传统计算形式不能充分发挥多核处理器性能的问题.通过分析多细胞基因表达式编程并行算法的机理和MPI和OpenMP混合并行模型,设计与实现多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法(Parallel Multicellula rGene Expression Programmingalgorithmfor Function Optimization)PGMFO.实验结果表明针对复杂的函数优化问题,在不影响精度和收敛性的情况下,PGMFO 算法比原有的算法效率高出10%-20%. 元建 覃晓 彭昱忠 石亚冰关键词:多细胞 基因表达式编程 多核处理器 广西中小学教师教育技术能力调查及启示 2010年 《中小学教师教育技术能力标准(试行)》(以下简称《标准》)已颁布5年多,全国上下都给予中小学教师教育技术能力培训足够的重视,广西也不例外。2005年6月。 黄予 冼伟铨 石亚冰 林雯关键词:小学教师教育 技术能力培训 教育技术能力 教学辅助工具 信息技术环境 基于实践共同体的高等师范学生教育实习双赢模式探索 2013年 传统教育实习模式缺乏对高师学生教育技术能力培育的强力支持。阐述了基于实践共同体的高师学生教育实习双赢模式,提出打破现行体制的院系分割壁垒,有效整合学校资源,可逐渐实现教育技术专业学生与其他教师教育专业学生教育技术能力的共同发展,指出强化实习评价标准,落实教育技术实践环节,厘清参与人责任,可从管理上为教育实习保驾护航。 黄予 石亚冰关键词:教育实习 双赢模式 实践共同体 教育技术能力 基因表达式编程的机理及高效算法研究 元昌安 唐常杰 覃晓 段磊 彭昱忠 彭京 蔡宏果 朱明放 石亚冰 李川 陈瑜 徐开阔 王悦 左劼 丁超 项目研究内容主要由国家自然科学基金《基因表达式编程的机理及高效算法研究》(# 60473071)和《基于基因表达式编程(GEP)的知识发现核心技术研究》(#60763012)支持完成。部分内容由广西自然科学基金《多数据流...关键词:关键词:基因表达式编程 SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究 2013年 空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法可以获取较高的分类精度,同时分类结果也能较好不同类别对象的空间分布格局。 石亚冰 黄予 彭昱忠关键词:多关系数据挖掘 程序设计类综合实训课程教学改革探索 被引量:3 2014年 针对软件工程专业的学生毕业后无法快速进入并适应行业专业工作的现状,分析了现有程序设计综合实训课程教学中的弊端,并进行了教学改革探索和实践。 覃晓 邓育林 梁新艳 石亚冰关键词:程序设计 综合实训 教学 基于数据空间的Web服务发现研究 潘颖 欧启忠 覃晓 蒋雪玲 彭昱忠 石亚冰 袁晖 张青 王谦 该课题来源于广西壮族自治区教育厅广西高校科研项目:基于数据空间的Web服务发现研究(编号:2013YB148),广西教育厅资助经费3万,学校配套经费3万元,共计6万元。课题背景:云计算中存在海量Web服务,如何有效的描述...关键词:关键词:关系数据库 数据集成 基于优化初始种子新策略的K-Means聚类算法 被引量:2 2013年 作为典型的启发式聚类算法,K-Means受到初始模型的影响而存在两个缺陷:算法对初始模型非常敏感和聚类效果差强人意。若给K-Means一个能够反映数据分布特征的初始种子集,这些种子既处于数据密集区域,又尽可能相互之间远离,这样一个初始模型对于提高启发式算法性能具有重要意义。本文据此给出距离密度混合选择(HYDD)种子优化方案的基本思路:对数据集进行密度排序,在此基础上选取密度大且满足距离大于密度直径的数据作为候选初始种子集,在候选初始种子集上,利用点点之间距离从大到小选取K个所需的种子,最后利用该初始种子集引导K-Means算法来搜索聚类结果。在5组仿真数据集和3组真实数据集上的实验结果表明,HYDDK-Means算法能够稳定的获取具备高内聚、高分离这一优良特征的聚类簇。 石亚冰 黄予 覃晓 元昌安关键词:聚类 启发式搜索 K-MEANS算法 基于最大维密度的全局优化空间聚类算法 被引量:2 2013年 在优化空间聚类算法的研究中,传统的K-means空间算法存在两个缺陷,其一是对空间对象的属性描述不全面,其二是对初始种子集选取敏感,容易陷入局部最优值,聚类结果不稳定。为了优化算法,引入适合空间对象的空间属性距离和基于最大维密度选择方案(Max-Dimension of Density Based Seeking,MDDBS)来改进K-means算法,提出利用最大维密度的全局优化空间聚类算法(Max-Dimension of Density Based Clustering,MDDBC),可从密度大的区域选取初始种子,同时又尽量将种子分散在数据空间。实验结果表明,改进方法可以很好消除聚类结果的波动性,同时更加客观地呈现空间对象的分布规律。 石亚冰 元昌安 覃晓 黄予关键词:聚类算法 网页设计与制作课“鱼形”教学模式 2013年 《网页设计与制作》是一门综合性较强的课程,过去单纯以任务为驱动的教学方法虽然能使学生很容易地掌握各个知识点,但当其遇到综合应用时却碰到诸多困难。为此,基于过去几年的教学实践,笔者总结出了"以比赛为依托,项目为核心,任务为辅助,日志为主线"的"鱼形"教学模式。该模式克服了单纯以任务驱动为教学手段的不足,紧跟当前网页设计的前沿技术,通过基于项目的学习提高学生发现问题与解决问题的能力,使教师真正"授之以渔"。 石亚冰 黄予