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[学位论文] 作者：申富饶,
来源：南京大学 年份：1996
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[期刊论文] 作者：申富饶, 李戈,,
来源：软件学报 年份：2019
智能化软件新技术是使用人工智能与机器学习技术辅助软件工程的新兴技术.近年来以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,在计算机科学的各个领域中都开始发挥重要作用.随着...
[期刊论文] 作者：陈军飞,申富饶,
来源：经济数学 年份：2000
用一种新的信号处理工具－小波换变，对股价指数数据进行分析，发现股价指数数据类似于一类更广的噪声－分形噪声，从而推广了传统上处理股价指数时间序列时总假定其为白噪声或高斯噪声......
[期刊论文] 作者：申富饶,王嘉松,
来源：南京大学学报(自然科学版) 年份：1999
主要研究股票人格的变化规律及对其未来价格的预测方法，通过对股票市场价格进行了小波分析，发现股票价格的变化服从自相似性，并且满足某种拟周期性，而自相似是分形的一个重要特征......
[期刊论文] 作者：邱天宇, 申富饶, 赵金熙,,
来源：软件学报 年份：2016
自组织增量学习神经网络SOINN（self-organizing incremental neural network）是一种基于竞争学习的两层神经网络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑...
[期刊论文] 作者：时晓峰,申富饶,贺红卫,,
来源：兵工自动化 年份：2015
针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络（self-organizing incremental neural network,SOINN）的信息融合方法。对不同类型...
[期刊论文] 作者：陈军飞, 申富饶, 王嘉松,,
来源：经济数学 年份：2000
用一种新的信号处理工具—小波变换 ,对股价指数数据进行分析 ,发现股价指数数据类似于一类更广的噪声—分形噪声 ,从而推广了传统上处理股价指数时间序列时总假定其为白噪声...
[期刊论文] 作者：陈军飞,申富饶,王嘉松,
来源：管理工程学报 年份：2000
经济活动中 ,股票已成为投资热点。但是受各种因素的影响 ,股价指数经常波动 ,因此探索股价指数的波动特性已成为研究热点。本文用一种新的信号处理工具——小波变换 ,并结合...
[期刊论文] 作者：邓齐林, 邱天宇, 申富饶, 赵金熙,,
来源：软件学报 年份：2020
给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速...
[期刊论文] 作者：窦慧, 张凌茗, 韩峰, 申富饶, 赵健,
来源：软件学报 年份：2020
神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从......
[期刊论文] 作者：葛轶洲,许翔,杨锁荣,周青,申富饶,,
来源：计算机科学与探索 年份：2021
为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增强通过人为地生成新的数据......
[期刊论文] 作者：葛轶洲,刘恒,王言,徐百乐,周青,申富饶,
来源：软件学报 年份：2022
图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人类的水平,同时越来越多的工......
[期刊论文] 作者：黄书剑,吴震,陈家骏,申富饶,张莉,金莹,戴新宇,
来源：计算机教育 年份：2022
针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状，分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性，探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性，以南京大学人工智能学院的相关课程为例，介绍课程建设和教学实践过程，以期提升人工智能人才培......
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