相关反馈机制论文-邵敏

导读:本文包含了相关反馈机制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:地方高师院校,教师教育,外部利益相关者,信息反馈机制

相关反馈机制论文文献综述

邵敏^[1]（2014）在《地方高师院校外部利益相关者信息反馈机制的构建》一文中研究指出现行大多数地方高师院校的教育质量保障体系及其信息反馈系统,主要属于学校内部利益相关者的信息反馈,尚缺乏对地方高师院校外部利益相关者的信息反馈。论文以利益相关者理论为基础,提出构建外部利益相关者信息反馈机制,强化学校与各方利益相关者之间的良性互动构建设想,以促进地方高师院校教育质量持续改进和提升。(本文来源于《成都大学学报(社会科学版)》期刊2014年03期）

焦磊,谢安邦^[2]（2011）在《香港地区大学外部利益相关者信息反馈机制探析》一文中研究指出当前,我国大学质量保障体系并不健全,大学往往只重视"学生输入——培养——毕业生输出"这一流程的内部,而忽视了收集外部利益相关者对大学的反馈信息。而介绍和分析香港地区完善的大学外部利益相关者信息反馈机制,为我国内地高校提供了可资借鉴的经验。(本文来源于《高教发展与评估》期刊2011年06期）

焦磊,谢安邦^[3]（2011）在《澳大利亚大学外部利益相关者信息反馈机制探析》一文中研究指出基于我国大学外部利益相关者信息反馈机制缺失的现状,对澳大利亚完善的外部利益相关者信息反馈机制的理念、组织体系、运行机制进行了剖析。最后,归纳了其对我国可资借鉴的经验。(本文来源于《江苏高教》期刊2011年04期）

黄传波^[4]（2011）在《基于视觉感知和相关反馈机制的图像检索算法研究》一文中研究指出随着数字图像数量的飞速增长,如何高效、快速地从海量图像数据中检索出所需要的信息已成为当前图像应用领域的一个重要问题。图像内容可以分为两类,即视觉内容与语义内容。视觉内容也就是通常所讲的图像的物理表示,如：纹理、颜色、形状、方向等；语义内容是指图像的信息,如：主题、场景、人物等。为了检索图像,首先要对图像内容进行理解,并将其内容形式化表示。由于图像内容的复杂性和人类认知的主观性,对图像进行正确的理解和表示是一项很困难的工作。本文主要围绕基于内容图像检索(Content-based image retrieval, CBIR)中的图像特征提取及克服“语义鸿沟”等相关方面的技术展开研究,系统讨论了图像信息表示、特征提取和相关反馈技术。研究的内容属于目前图像处理和信息检索领域的研究重点,具体研究包括：为充分利用视觉注意模型的显着性信息和Contourlet变换良好的稀疏性及能准确地捕获图像中边缘信息的特性,提出一种基于视觉注意及Contourlet变换的图像检索算法。首先对颜色、亮度和方向特征采用Itti视觉注意模型获取特征图,采用图像的Contourlet多尺度分析方法获取图像的子带,然后,在获取特征图和Contourlet方向子带的基础上,运用局部二值模式傅里叶直方图(Local Binary Pattern Histogram Fourier, LBP -HF),有效地提取每个特征图中的综合显着信息,采用每个方向子带的一阶和二阶矩抽取纹理信息,通过将显着信息和纹理信息有机结合,实现多特征融合的图像检索。由于视觉注意模型能够在注意机制的驱动下,依据用户的感知将图像中的关键信息突出出来,同时抑制那些非主要信息,因此,在研究Itti视觉注意模型的基础上,通过构造不同的初级视觉特征,提出了两种基于视觉注意的特征抽取算法。算法-在充分考虑纹理特征与视觉感知关系的基础上,构造一个粗糙度图,用作视觉注意模型的一个初级视觉特征。通过该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图,然后分别对每个视觉特征图采用局部二值模式傅里叶直方图(LBP-HF)方法抽取其分布信息,从而获得每幅图像的高维特征,最后利用局部保持投影(Locality Preserving Projects,LPP)方法进行维数约简,获取低维特征,用于图像检索。算法二,由于采用高对比度获得显着性图是一种合理的仿生途径,为选择带有最多细节、拥有最大对比度且灰度值分布最广的频谱分量,用主分量图作为亮度初级视觉特征,并引入具有丰富边缘、纹理和形状信息的梯度图作为视觉注意模型的一个初级视觉特征,改进Itti视觉注意模型。基于该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图,对这50个视觉特征图运用方法一相同的过程,获取低维特征,进行图像检索。将先验标签信息引入到学习过程中,可以从两个方面来考虑,一是运用适当的距离测度学习,二是采用有监督特征映射子空间学习。基于不同的距离测度学习方式,本文提出了两种相关反馈算法。基本思路是使用有鉴别信息的距离测度来代替欧氏距离测度,将先验鉴别信息引入到k-近邻块中,增大不同类间的间隔,提高流形学习的泛化能力；同时利用无标签图像点的分布信息半监督学习各图像点间的相关性,用图策略来建立图像库中各图像点间的相关性模型,当有标签图像点不足时,依靠无标签图像点的分布信息能够尽可能准确地挖掘出图像间所潜在的语义信息来辅助检索的实现。运用有监督特征映射子空间学习,发现高维数据中有意义的低维嵌入空间也是引入已知标签信息,构建相关反馈机制的一种有效途径。基于此,本文提出了两种相关反馈算法：算法一,利用每次反馈用户标注的先验图像点标签信息构建类内最近邻图和类间最近邻图,刻画图像数据库的几何和鉴别结构,在整体图的约束下,寻找一个最优投影,在这个低维投影空间中,采用线性近邻标签传递算法进行标签标注传递；算法二,充分利用每次反馈用户标注的图像点的标签信息和无标签图像点的空间几何分布信息,半监督学习各图像点间的相关性,克服已知标签较少时对线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)有效性的影响,将线性签别分析(LDA)与线性近邻传递算法相融合,获取鉴别嵌入子空间,并采用线性近邻标签传递算法完成标签信息标注,进而实现相关反馈的图像检索。(本文来源于《南京理工大学》期刊2011-04-01）

呼维维^[5]（2010）在《基于一种主动相关反馈机制的图像检索方法研究》一文中研究指出本文提出了一种基于Logistic回归模型(Logistic Regression, LR)的相关反馈机制,以有效地改进图像的低级视觉特征与高级语义特征之间的鸿沟问题,最终提高基于内容的图像检索系统(CBIR)的效率与精度。本文将用户兴趣喜好加入到相关反馈机制当中,对用户兴趣进行建模,形成一个概率分布,最终运用此模型预测数据库中的图像属于用户喜好类别的概率值,并按照此概率值对返回结果图像集合进行排序输出。这一过程就这样不断地反复,直到用户对查询结果满意或是找到目标图像为止。其中实现此相关反馈技术会遇到一个关键问题,就是用户反馈样本数,也就是训练样本数远远小于图像特征向量维数,Logistic回归模型不能很好调整整体参数,本文将从两个方面解决这一问题。首先,运用迭代Logistic回归模型(Iteration Logistic Regression, ILR)方法,将原本的图像特征向量空间分成几个小的子集,先在各个子集内部进行建模,然后再将训练好的子集作为特征向量的内部向量进行建模。另外,运用机器学习中比较热门的主动学习算法(Active Learning,AL),挑选出那些具有最大信息量的未标记样本让用户去标记,不仅扩大了训练样本数量,最重要的是挑选出对分类器有利的样本让用户进行标记,优化分类结果。实验结果表明,本文提出的方案能够很好地提高图像检索系统的效率。(本文来源于《东北师范大学》期刊2010-05-01）

焦磊^[6]（2010）在《大学教育质量保障与提升》一文中研究指出随着世界各国对高等教育质量的关注,高等教育质量保障已经成为一种全球性的运动,各国都相应建立了高等教育质量保障体系。伴随我国高校本科教学水平评估工作的开展,高校质量保障的主体地位将逐渐显现与回归,大学自身质量保障体系的建设与研究也成为研究热点。然而,目前我国大学多注重“生源的输入——培养——毕业”这一流程内部,往往把学生毕业作为学校质量保障整个过程的终点,而忽视了学生毕业后,大学外部利益关系者的反馈信息对大学质量保障与提升的重要作用。根据全面质量管理的理念,输入——过程——输出是一个循环往复的闭合环路,因此,大学应重视毕业生输出后,政府、用人单位、毕业校友对大学教育质量的信息反馈,从而实现整个质量保障环路的闭合。文章在探寻大学外部利益相关者信息反馈机制理论根基的基础上,通过对信息论、系统论、控制论、全面质量管理理论和利益相关者理论的分析为大学外部利益相关者信息反馈机制的构建奠定了基础,继而论证了大学外部信息反馈与大学教育质量保障与提升两者的辩证关系。“它山之石可以攻玉”,文章对香港地区和澳大利亚大学外部利益相关者信息反馈机制个案进行了深入研究,对其相对完善的大学外部信息反馈机制进行了剖析,分析了(特区)政府、社会民间组织、大学、校友在其质量保障体系中的角色定位以及大学收集外部反馈信息的途径与流程等,并归纳出其可资借鉴的经验有：政府、社会民间组织以及大学的协同参与；大学设立收集利益相关者反馈信息的专责机构；信息收集的持续性；外部利益相关者反馈信息的有效使用等。最后,在对我国建立大学外部利益相关者信息反馈机制的必要性和可行性分析的基础上,进而尝试构建我国大学外部利益相关者信息反馈机制。大学构建外部利益相关者信息反馈机制源自其追求卓越之理念,大学外部信息反馈机制是一个囊括政府、社会中介组织、毕业校友、用人单位和大学的组织体系,通过动力／杠杆机制,评判机制,主体机制,联系、合作与协调反馈机制,长效机制形成一个沟通大学与外部主要利益相关者的反馈体系,从而促使大学质量保障体系成为循环往复的闭合环路。(本文来源于《华东师范大学》期刊2010-04-01）

王雪峰^[7]（2008）在《基于相关反馈机制的图像检索方法研究》一文中研究指出目前基于内容的图像检索(CBIR)系统在图像的低层特征与图像的高级语义特征之间还存在着较大的鸿沟,本文针对此问题,提出了一种基于迭代logistic回归和贝叶斯(Iteration Logistic Regression and Bayesian, ILRB)算法的相关反馈机制的图像检索方法。着重研究了基于内容的图像检索中图像特征向量内部分量的分布模型及图像的后验概率的预测问题,构建了一套完整的图像检索方案,并实现了相应的系统。实验结果表明,本文提出的方案较好地缓解了目前检索系统存在的语义鸿沟问题。本文论述了以下两方面的问题:第一,建模特征向量的内部分量。人们在观察图像时往往从语义出发,而颜色,纹理和形状等底层特征和图像的语义没有直接的联系,一些特征可以反映部分语义,而一些特征与语义无关。因此,图像特征以及基于特征计算出来的相似度并不能很好地体现人对图像的感知,针对这个问题,本文提出了迭代logistic回归(Iteration Logistic Re-gression, ILR)模型来建模图像特征向量的内部分量,它根据用户的选择来更好的确定图像特征的选取(调整特征向量里各个分量的权重),使系统自动的来调整特征,较好的缩减了图像底层特征与高层语义之间的差异。第二,建模特征空间。使用高斯分布来建模图像数据库中每一类图像的特征空间,采用Bayesian决策理论来得到它们的后验概率,并在此基础上估计数据库中图像的预测概率,最后根据预测概率对下次反馈结果进行排序。(本文来源于《东北师范大学》期刊2008-05-01）

韩玲,张佐刚,孙劲光^[8]（2007）在《基于内容图象检索的相关反馈机制》一文中研究指出图象数量的爆炸性增长,使得基于内容的图象检索成为一个研究的热点,而以计算机为中心的图象检索方式又有一定的局限性,因此在图象检索中引入相关反馈机制越来越显示出它的重要性.本文简要介绍了基于内容图象检索中相关反馈的工作过程以及一些常用的相关反馈检索机制,它将人也作为检索系统的一个部分,根据用户的反馈重新查询,从而提高检索精度.(本文来源于《大连大学学报》期刊2007年03期）

常小红^[9]（2007）在《基于神经网络的图像检索相关反馈机制研究》一文中研究指出基于内容的图像检索技术是近年来研究的热点之一,它试图通过提取图像本身固有的视觉信息来表达、识别和理解图像的内容,并按照相似性度量的方法检索图像。但是人对两幅图像的相似性理解和计算机对两幅图像的相似性理解往往不一致,也即人类高层语义概念和图像的底层视觉特征间存在着差距,导致系统的检索结果令用户不满意。相关反馈技术是人机交互机制中的一种,通过人机协同工作,来弥补计算机理解能力的不足,有效地缩短了用户的高层语义概念同图像的底层视觉特征之间的差距,从而大大提高了系统的检索精度。本文主要对图像检索中的相关反馈技术进行了研究,在此基础上从机器学习的角度出发,提出了一种基于RBFN的相关反馈算法,做出以下主要工作;(1)深入研究了相关反馈技术。对相关反馈技术的思想、交互过程和用户度量模式等进行了深入研究,在此基础上提出了一种叁级相关反馈方法;相关、模糊相关和不相关。这种叁级相关反馈方法极大地方便了用户对检索结果的标注。(2)研究了图像颜色特征提取。在分析颜色直方图的基础上,提出了一种分块颜色直方图特征提取方法。该方法将图像划分成不均匀的3×3块,分别提取每块的颜色直方图,结合了颜色与其空间分布信息。实验结果表明,该方法能够有效地表达图像的颜色特征,检索结果优于全局颜色直方图法。(3)提出了一种基于RBFN叁级相关反馈的图像检索方法。用户对初次检索结果标注为;相关、模糊相关和不相关,并将这些信息反馈给系统;系统根据这些信息初步建立起RBFN的网络结构;采用梯度下降方法进行在线学习,优化网络;然后进行检索。实验结果表明,该反馈方法是有效的,用户能够在较少的反馈次数中得到满意的检索结果。(4)设计实现了一个具有相关反馈技术的基于内容的图像检索实验系统,通过该系统对本文提出的算法进行了有效性验证。通过上述工作,本文从理论上和实验上证明了本文所提算法的有效性,使相关反馈技术在图像检索和图像理解领域发挥更大的作用。(本文来源于《上海海事大学》期刊2007-06-01）

陈定权^[10]（2002）在《信息检索系统中的用户相关反馈机制》一文中研究指出从理论上论述了向量空间模型和概率模型是如何通过相关反馈机制来提高检索性能,还讨论了在不同模型中,相关反馈是如何实现查询式扩展和检索词权值调整的。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2002年04期）

相关反馈机制论文-邵敏

相关反馈机制论文文献综述

相关反馈机制论文开题报告

相关反馈机制论文参考文献

猜你喜欢