探究信息技术与幼儿园美术教学活动的融合

目前信息技术逐渐深入到幼儿教育中,许多教师开始采用多媒体设备进行幼儿美术教育方面,具有创造力的美术教育与现代信息技术的融合更为明显。对此,本文基于幼儿园美术教育的特点,对于现代信息教育如何深入幼儿园的美术教育进行深入研究。     

基于近邻规则和粒子群优化的半监督自标记方法

自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本，但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷，文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先，SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次，SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本，并用被训练的分类模型来预测他们。再次，SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本，并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代，直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后，SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明，就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言，在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上，SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。