Resumen

El propósito es realizar la reforma inteligente de la enseñanza de piano en línea y la optimización inteligente de las redes inalámbricas. La investigación empírica se lleva a cabo con la investigación cuantitativa y la simulación de algoritmos como punto de partida. Primero, se adoptan el algoritmo de ajuste de regresión y el algoritmo de peso Relief F para extraer la efectividad de cada variable característica. A continuación, bajo la guía de la teoría de aprendizaje métrico, se propone el algoritmo de Vecinos Más Cercanos (KNN) en Espacio de Características Proyectadas (P-KNN) para completar el reconocimiento jerárquico de las características de influencia en la enseñanza de piano. Se emplea el algoritmo de clasificación de Aprendizaje Métrico con Máquina de Vectores de Soporte (ML-SVM) para identificar el rendimiento de las características que afectan la enseñanza de piano. Finalmente, se compara el rendimiento de los algoritmos P-KNN y ML-SVM con el al

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Reforma inteligente; Enseñanza de piano en línea; Redes inalámbricas; Investigación cuantitativa; Simulación de algoritmos; Aprendizaje métrico
• Keywords:Intelligent reform; Piano online teaching; Wireless networks; Quantitative research; Algorithm simulation; Metric learning