信息化手段在工科高等数学教学中的实践与应用——以广西民族大学软件工程专业为例

高等数学是大学理工科专业的一门必修课.为了能让学生更准确、更全面地理解高等数学中的基本概念和重要知识点,教师在高等数学课堂教学中可以适当地应用信息化手段辅助课堂教学,将传统教学手段和现代教学手段有机结合起来,以提升课堂教学质量.笔者以广西民族大学2018级软件工程专业为例,讨论分析如何使用先进的信息化手段改进传统教学方式.

重点实验室开放课题管理模式的研究与探索

高校重点实验室秉承开放、流动、联合以及竞争的方针,每年设立一定数量的开放课题。开放课题的设立对重点实验室开展学术交流、人才培养,提升整体科研水平都起到了巨大的促进作用。本文重点介绍广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室在设立开放课题方面的一些做法和取得的一些成效,并对平台管理中存在的问题提出改进的思路及策略。

基于异步电路设计的RSA算法加密芯片

提出一种基于异步微流水线的设计方法,设计适合的异步控制框架构建出全异步RSA密码芯片。在核心加解密电路中采用异步控制框架,剔除时钟域,使寄存器翻转时刻随机化,导致无法捕捉关键寄存器翻转时刻号,从根本上防止和避免DPA攻击。常规的RSA密码芯片系统中具有较大的面积,较高的功耗,较长的时钟延迟,通过采用基于异步微流水线的数据路径作为芯片设计方式,消除系统时钟电路,可以有效控制芯片功耗和面积。

基于机器视觉的兰花几何参数测量方法

为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实现兰花具体几何参数测量。进行兰花算法识别测量试验,结果表明:单株兰花测量仅需10 s左右,相较人工测量速率提升了近60倍,测量数据可为兰花选育种工作提供判断依据。

集成分类器组合算法及其在医学诊断中的应用

在计算机辅助诊断系统中使用集成分类器是提高机器识别能力的一种重要途径。针对集成分类器投票组合算法中存在的投票可信度问题,提出了一种基于Grading的集成分类器组合算法EGR,该算法根据集成分类器对样本的预测结果是否正确来转换相应样本的类标签,用新数据构造元分类器。在UCI医学数据集上进行的实验结果显示,EGR算法对分类精度的提升以及敏感性与特异性的整体改善是有效的。

基于LoRa的地下停车场车辆定位系统设计

利用LoRa在抗干扰、低功耗、低成本方面的优势,设计了一种基于LoRa的地下停车场车辆定位系统;针对地下停车场特殊通信环境,对非视距(Not Line of Sight,NLOS)时延模型进行分析;将排序算法与典型均值滤波算法相结合,改善典型均值滤波算法只能将脉冲噪声在滤波窗口内均摊而不能彻底消除的固有缺陷;通过参数拟合的方法,对地下停车场环境下规律性的NLOS时延和节点模块处理误差进行抑制;对三边定位算法进行优化,提高定位精度,避免无解情况的发生;在实际环境中进行测试,验证了系统的可行性。

基于异步NoC机制的Booth乘法器设计

随着信息化社会的深入发展,数字集成电路技术运用得越来越广泛.乘法器是数字电路系统最重要的算术运算单元之一,影响了整个电路系统的工作效率.实际设计通常采用Booth结构作为数字乘法器实现框架,决定此类乘法器运算效率的最为关键的两个方面是:部分积产生和部分积合并.提出了一种从结构上采用独立路由寻址的机制来实现部分积的产生,设计方法上采用异步微流水线,控制机制上采取数据通路的方法,来设计基于异步NoC(Network On Chip)机制的Booth乘法器设计.最后,通过FPGA开发板进行了仿真和实现,并与传统的Booth乘法器性能做了对比分析.

立方混沌非线性哈里斯鹰优化算法在无线传感器节点部署分析研究

为提高无线传感器网络(WSN)节点部署的覆盖率,文中提出一种立方混沌非线性哈里斯鹰优化算法(CCHHO)的无线传感器节点部署优化方法。在初始化时期,引入立方混沌映射初始化种群,使种群在解空间分布更加均匀,提高种群多样性;其次,为更好地平衡探索和开发,将逃跑能量因子由线性变成非线性;最后,在开发阶段引入纵横交叉策略增强局部探索能力,增强个体之间的信息交流,避免算法陷入局部最优,提高算法的求解精度。6个基准测试函数的测试结果表明,CCHHO算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。将CCHHO算法应用在WSN节点部署优化,实验结果表明,相较于改进正余弦算法(ESCA)、自适应混沌量子粒子群算法(DACQPSO)、外推人工蜂群算法(EABC),CCHHO算法覆盖率分别提升0.31%,4.16%,8.02%。

基于分割法的混杂近似自动机研究

混杂系统是连续变量过程和离散事件过程并存且相互交换信息的动态形式化系统.混杂系统的可达性问题是混杂系统研究的热点和难点.文章所有论述均围绕着混杂系统的近似分析这个主题而展开:以可达集的求解为重点,引入混杂系统的多面体描述,采用分割法来近似求解多面体的体积,进而正确有效地获取混杂系统的近似可达集.

基于隐含语义分析的电商虚假评论识别

针对目前虚假评论识别都是通过评论者或评论文本的显式特征来进行的,但是没有考虑评论文本的语义信息,分析结果不够准确,因此提出基于隐含语义分析的电商虚假评论识别方法.该方法在基于用户行为特征分析的基础上增加了评论文本的语义分析信息,能在文本语义层次上识别虚假评论,提升了识别准确性.方法中给出了评论文本的可信度度量并针对有序的可信度度量提出了一种新的错位级别评估方法.

融合对比学习和BERT的层级多标签文本分类模型

为有效解决现有文本分类模型难以建模标签语义关系的问题,提出一种融合对比学习和自注意力机制的层级多标签文本分类模型,命名为SampleHCT。设计一个标签特征提取模块,能有效提取标签的语义和层次结构特征。采用自注意力机制构建具有混合标签信息的阳性样本。使用对比学习训练文本编码器的标签意识。实验结果表明,SampleHCT相较于19个基准模型,取得了更高的分类分数,验证了其具有更有效的标签信息建模方式。

混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。

融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法

目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提出一种融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法(SIFTransT)。该算法通过MixFormer(end-to-end tracking with iterative mixed attention)跟踪器获取初步的跟踪结果,设计了一个目标状态计算模块,用于计算并存储目标的状态信息,包括目标位置、边界框、速度、加速度、运动方向等,以此深入挖掘目标状态信息。构建了一个基于Transformer的时空信息融合模块,利用编码器的自注意力和解码器的交叉注意力,深入融合目标最近一段时间的状态信息,从而更加准确地对目标状态进行建模,提高目标跟踪的准确性。在LaSOT数据集上的实验结果表明,相比基准算法MixFormer,SIFTransT算法在AUC指标提高了2.8个百分点,PNorm指标提升了2.6个百分点,P指标提升了2.1个百分点,在搭载RTX8000显卡的服务器上平均每秒处理帧数达28帧。

一种群模式全局搜索算法

由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低.受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法.该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好.对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性.

异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘

针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络敏感数据流动态挖掘方法。将敏感数据的差异最大化间隔作为分类基础,得到网络敏感数据的最大类间散度,在遗传迭代状态下确定最优散度迭代函数,对迭代函数进行挖掘特征优选,得出动态可挖掘特征。对可挖掘特征进行聚类分析,挖掘得到数据隐藏信息模式,并对其进行评价,将合理的信息模式进行知识表示,从而实现异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘。实验结果表明,所提方法可挖掘特征形成概率高达98%,labels标记与实际值较为接近。所提方法挖掘精度高,且运行时间较短、内存占用率低。

基于吴方法的不变式生成算法

在并发程序的分析及验证过程中,不变式起着至关重要的作用,为了提高非线性不变式自动生成算法的效率及通用性,基于将非线性不变式生成问题转换为数值约束求解问题的思想,提出通过检验根理想的从属关系方法使算法具备处理通用代数变迁系统的能力;建立了基于吴方法的非线性不变式自动生成算法,该算法不使用加强的归纳条件,并可以直接处理约束方程.

求解0-1背包问题的萤火虫算法

将贪心策略和变异策略与萤火虫算法相结合,提出一种求解0-1背包问题的贪心萤火虫算法。通过增加贪心策略和变异策略,在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,提高算法的性能。通过对多个实例的仿真,将该算法与其它算法如贪心遗传算法、贪心微粒群算法进行对比,对比结果表明,该算法在求解0-1背包问题上具有更强约束处理能力和快速收敛效果。

一种多核系统任务调度算法动态度量方法

任务调度算法的优劣直接影响系统的功能和性能,对其进行功能验证和性能评价具有很强的现实意义。改进了IMC构建多核系统任务调度算法的功能模型,扩展aCSL从逻辑层次上刻画任务调度算法的性能指标,并基于改进的IMC和扩展的aCSL提出了一种多核系统任务调度算法动态度量方法实现对任务调度算法的功能验证和性能评价。用例分析表明提出的动态度量方法能有效地对任务调度算法进行功能和性能的描述及度量,为多核系统任务调度算法的正确执行提供了有力支撑。

高维数据流异常节点动态跟踪仿真研究

针对传统方法难以对异常节点动态实时跟踪,且运行时间较长问题,提出一种基于高维数据流异常节点动态跟踪方法。首先,根据网络数据流的特性,通过时间系列中的平均距离和累计距离,实施高维数据流异常检测。然后建立传感器测量模型得到所有节点的观测方程。再运用最小二乘法,得到目标状态的初始化信息并完成定位。利用网络节点生存期函数,在满足目标跟踪可靠度要求的前提下选取生存期最大的节点参与目标跟踪。采用动态成簇策略,阶段性的选择唤醒任务节点检测目标,根据离散时间线性一致性算法,使其达到可观测状态。最后采用协方差矩阵的平均值来完成高维数据流异常节点动态跟踪。实验结果表明:上述方法能够大幅降低系统的能耗,节省大量时间,具有高效性、准确性和优质的鲁棒性。

线面积分的类比教学法

高等数学是大学理工科专业的一门必修学位课。线面积分(曲线积分与曲面积分)是高等数学中下册中的一个重难点。很多同学在学习曲线积分和曲面积分时感到很茫然,无从下手。为了能让学生更好地掌握曲线积分与曲面积分,快速、准确地计算曲线积分与曲面积分,本文用类比法来讲解曲线积分与曲面积分,并结合Matlab 2018a软件来演示两类积分的区别。