学科竞赛导向的本科拔尖人才培养模式

针对计算机相关学科本科人才培养存在的问题,分析学科竞赛的作用及目前的不利因素,提出学科竞赛导向的本科拔尖人才培养模式,介绍人才培养实践过程,最后说明人才培养效果。

数字图像处理及应用虚拟仿真实验平台设计

针对数字图像处理及应用实验教学的需要,结合当下图像处理技术的热点应用,利用虚拟仿真技术、交互操作等信息化手段进行实验教学,设计并开发了数字图像处理及应用虚拟仿真实验教学平台。实验教学平台包含交通标志数字图像处理、图像分类、图像识别、视频处理、自动驾驶应用等5个虚拟仿真实验教学资源,共13个交互实验步骤。该平台特色显著、虚实结合,达到了良好的教学效果,为“新工科”背景下的虚拟仿真实验教学提供有益的参考。

网络安全国家级虚拟仿真实验教学中心建设探索

从网络安全虚拟仿真实验教学中心建设现状出发,阐释了具备云融合能力的虚拟仿真实验教学平台的架构设计和优势,提出了多维分层进阶式学习理念的“四类型六环节”实践教学体系,探讨了网络安全实验抽象形态、技术构造,以及结构流程可视化的复杂仿真(设计/综合/创新型)实验场景技术框架和实验任务设计原则。对于突破传统的网络安全实践教学模式、强化学生动手实践能力、夯实学生解决复杂网络安全工程问题的职业能力、探索面向产出的工程教育(OBE)人才培养理念,具有创新、促进和推广意义。

LMOD:一种基于本体描述的电子学习资源库模型

为了解决现有资源库在资源检索查全率、查准率上存在的不足,将语义特征引入到电子学习资源库模型的构建之中,提出了一种基于本体描述的电子学习资源库模型LMOD。LMOD通过构建电子学习资源库本体并生成相应的语义元数据,规范地描述资源,将资源以机器可理解的方式组织起来;并利用语义学视图规范用户查询语句。在此基础上实现基于语义的资源查询,以有效地解决搜索中含糊解释与同义识别的问题。实验证明,该模型能够有效克服现有资源库建设方案的缺点,提升资源库的可用性与使用效率。

基于《知网》的词语语义相似度改进算法研究

现有词语相似度计算方法未深入考虑义原之间的距离与义原深度的主次关系,或直接指定含具体词概念的相似度,导致计算结果不够精确。针对该问题,通过义原之间的距离限制义原深度对义原相似度的影响,分析统计《知网》中概念的义项表达式,使用第一基本义原(能反映具体词本质)替换概念义项表达式中出现的具体词,从而提出一种改进的词语语义相似度计算算法。实验结果表明,该算法能有效提高词汇相似度计算的精确度。

改进的基于本体的语义相似度计算

针对已有的基于本体的相似度算法存在各类多继承和准确度不高的问题,提出一种改进的综合加权的相似度计算算法PRSSC。在共享路径重合度的基础上进行改进,综合加权概念节点密度、深度、最低共同祖先节点深度以及概念的属性。实验结果表明,与现有相似度算法比较,PRSSC算法可在解决各种多继承问题的基础上,提高相似度计算结果准确度。

主动实时数据库系统触发器模型的研究

在主动和实时数据库理论的基础上 ,提出了一种支持现代应用的主动实时数据库系统 (ARTDBS)的触发器机制 。

面向SDN数据中心网络的路径资源管理节能机制研究

随着数据中心规模的不断扩大,能耗问题已经成为制约其发展的瓶颈之一.因此,数据中心网络节能成为研究领域的一个重要方向,也产生了很多的研究成果.其中相当一部分方法是从寻找最小能耗路径入手,却往往陷入NPC或NP难问题的窘境.为了避免此类情况,从Fat Tree构架的网络拓扑特点入手,提出"独立路径集"的概念,并以路径资源管理的理念对数据中心网络节能机制展开研究.利用软件定义网络对网络节点的监控能力,着眼全局控制,根据实时流量情况动态地调整数据中心网络资源配置.在满足当前流量需求的同时,关闭或休眠闲置的交换机,从而达到节能的目的.通过仿真实验及相关分析,证明该方法具备可行性和可操作性,为进一步拓展研究打下了基础.

基于领域本体的电子学习资源库模型

随着电子学习系统快速的发展,电子学习资源呈现爆炸式的增长,如何有效地组织海量电子学习资源成为构建高效电子学习系统的重要因素。针对现有资源库在资源组织方面存在的不足,提出了一个基于领域知识本体的电子学习资源库检索模型,该模型利用领域知识来构建领域知识本体库并通过抽取电子学习资源元数据构建元数据库,通过映射关系完成对电子学习资源的语义组织,并在此基础之上构建一个语义检索模型,以有效地解决现有电子学习资源检索中丢失语义背景的问题,使检索结果在查全率、查准率方面有所提高,更加符合用户的需求。

基于PKI技术CA密钥算法分析与认证设计

网络 ,特别是 Internet网络的安全应用己经离不开 PKI技术的支持 ,随着 PKI技术的不断发展 ,许多技术正在不断涌现。CA之间的信任模型 ,使用的加解密算法 ,密钥解钥的方案等也在不断变化中。如何运用算法生成密钥以及对信息加解密是 CA认证中的关键。

用户感知的重复数据删除算法

通过大量的实验分析发现：在云桌面场景下,数据拥有者之间的工作相关度越大,则该用户之间存在重复数据的概率越大.基于该实验结果,提出了用户感知的重复数据删除算法.该算法打破了数据空间局部性特征的限制,实现了以用户为单位的更粗粒度的查重计算,可以在不影响重删率的前提下,减少5-10倍常驻内存指纹的数量,并可将每次查重计算的指纹检索范围控制在一个常数范围内,不随数据总量的增加而线性增加,从而有效避免了因为数据总量增加而导致内存不足的问题.除此之外,该算法还能根据存储系统的负载情况自动调整重复指纹检索范围,在性能与重删率之间加以平衡,从而更好地满足主存储场景的需要.原型验证表明,该算法可以很好地解决云计算场景下海量数据的重复数据删除性能问题.与Open Dedup算法相比,当数据指纹总量超出内存可用空间时,该算法可以表现出巨大的优势,减少200%以上的读磁盘操作,响应速度提升3倍以上.

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.

RFID实践教学平台创新建设

根据物联网工程专业实践课程体系的特点,介绍RFID实践教学四层阶梯式体系架构,以物联网工程专业RFID实践教学平台的构建过程为例,说明RFID实践教学改革创新的思路和方法,为物联网创新型人才培养奠定基础。

基于空间填充曲线的动态负载均衡算法

针对Web集群系统中服务器的数量不断增加、负载指标动态变化的特点,为实现均衡的分配请求,提出一种使用空间填充曲线来实现动态负载均衡的算法。利用空间填充曲线可高效得将高维数据映射到一维索引的特点,使均衡器根据实时收集的各项负载指标快速定位到最优编码的服务器。实验结果表明,该算法能有效地缩短请求响应时间,提升了集群系统的整体性能,在大规模集群系统中均衡效果更好。

基于内容分析的电子邮件过滤模型的设计

电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件。文章介绍了基于内容分析的邮件过滤,讨论了邮件分类的一种方法,以及使用该方法实现基于内容分析的电子邮件过滤的模型。

基于JSON的数据交换模型

为解决传统基于XML的数据交换平台数据交换效率低以及通用性差的问题,提出基于JSON的"中心+代理"的数据交换模型。采用JSON作为总线技术,数据交换中心作为架构中心,数据交换代理节点提供代理服务的星型结构模式,在数据交换代理节点之间建立可靠的连接,利用数据交换中心对JSON信息流进行上传、下载以及实时的监控。模拟实验结果表明,用JSON取代XML作为信息流,提高了数据交换的效率。

研究生阶段计算机网络理论课程教改初探

针对计算机专业研究生阶段计算机网络理论课程的教学方法改革进行了研究和探索。首先针对计算机网络学科发展的特点和目前在教学活动中存在的问题进行了归纳和总结,然后基于"三创"教学理念和研究生课程存在的问题,提出调整教学方法:在优化原有授课形式的情况下,引入研讨环节,加强学术交流活动在教学活动中的作用,调整课程设计考评机制,取得了显著的教学效果。

基于多分段改进PCC的协同过滤算法

随着互联网的快速发展,大量各式各样的信息呈爆发式增长,导致了信息过载。如今,推荐系统可以通过分析大量的可用信息帮助用户找到他们感兴趣的对象。其中,协同过滤算法是推荐系统中使用得最广泛的推荐算法。但是,协同过滤推荐算法在推荐的准确度上还有待改进。提出了一种基于多分段改进PCC的协同过滤推荐算法,用于提高推荐系统的准确度。提出的方法将根据用户公共项目数和PCC阈值,对PCC算法进行分段计算并改进结果。最后的实验结果表明,该方法的推荐效果要优于其他传统的推荐方法。

呼叫中心分块回归话务量预测

为获得前瞻性话务量数据,解决呼叫中心坐席安排的问题,实现人力资源合理配置,分析历史话务量特性,提出了基于支持向量机和K近邻算法的分块回归(SKBR)话务量预测模型。将话务量按日期类型分为工作日话务量、周末话务量以及节假日话务量,采用不同的模型预测相应的话务量。以某省电力呼叫中心话务量为例,在Matlab平台上进行实验。结果证明,相比SVM模型和改进寻参方法的SVM模型,SKBR模型在预测准确性上有所提升。

认知无线车载自组织网络中的联合路由调度

通过将认知无线电(cognitive radio,CR)技术应用到车载自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANETs)(也称车联网)中,认知无线车载自组织网络(CR-VANETs)可以缓解频谱资源稀缺问题,有效提高车对车通信的频谱资源利用率.由于车辆的高速移动性以及认知无线电频谱资源的动态特性,使得传统的认知无线电网络或车载自组织网络中的路由协议无法直接应用到CR-VANETs中.目前,针对CR-VANETs的路由研究相对较少,如何最大效率地利用有限的频谱资源,同时降低跳数过多带来的频谱资源浪费,仍然是一个有待解决的问题.为此,提出了一种CR-VANETs中联合路由调度方案,结合了有限频谱资源调度研究与最小化路由跳数的优化目标.首先,建立了CR-VANETs中的网络模型和基于车对车通信的频谱感知模型,预测车辆间有效接触时间和频谱可用概率.其次,通过这些参数定义出通信链路消耗,并由此得出权衡链路质量的权重因子.通过分析优化目标,将其转化为有限频谱资源约束下的最小化路由跳数问题,并证明该问题为NP难问题.然后,针对这个联合路由调度问题提出一种混合启发式算法,结合了粒子群优化算法的快速收敛性和遗传算法的种群多样性,对有限频谱资源进行调度,同时优化路由跳数.最后仿真实验结果表明,与现有的CR-VANETs路由研究比较,有着更优的路由跳数并使其保持在一个相对稳定的值.