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[期刊论文] 作者：姜玉麟,
来源：大观周刊 年份：2012
随着素质教育的不断完善和发展，如何培养出创新人才成为当今教学研究的重要课题。本文笔者结合自己的教学实践，阐述了在计算机教学中对学生进行创新能力的培养方法与途径，以供同......
[期刊论文] 作者：姜玉麟,
来源：沧桑 年份：2004
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[学位论文] 作者：姜玉麟,
来源：扬州大学 年份：2021
在传统的聚类算法研究中,大多数经典的聚类算法往往只能处理静态数据。但是,在现实世界中,数据往往会随着时间的推移而发生变化,这类数据称为动态数据。动态数据相较于传统的静态数据的不同之处在于,它增加了额外的时间维度,在随时间推移的演化过程中,经常会发......
[期刊论文] 作者：徐晓华,方威,何萍,仁祥,姜玉麟,葛方毅,,
来源：南京航空航天大学学报 年份：2021
非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算......
[期刊论文] 作者：何萍,姜玉麟,徐晓华,林惠惠,葛方毅,方威,仁祥,
来源：南京航空航天大学学报 年份：2021
传统的聚类算法一般只适用于静态数据的处理,而真实世界的数据往往数据量大且变化多,静态的聚类算法不能为动态数据提供其演化规律的分析学习.演化数据的聚类,一方面要正确反映每一时刻数据的合理簇划分,另一方面又要使动态的聚类结果在演化过程中尽可能平滑.本......
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