工程教育中《计算机软件技术基础》课程混合式教学模式构建

混合式教学模式将线上与线下教学有机融合,可帮助解决工程教育中传统课堂教学方法效率偏低、学生主动性较差问题。研究以《计算机软件技术基础》课程为例,设计适合该学科的混合式教学系统。包括前端分析、系统各功能模块设计与教学环境设计,最后;将设计的系统用于该学科具体教学中。结果显示,此混合式教学系统可产生较好的教学效果。

基于改进极限学习机的短期电力负荷预测方法

为了提高电力系统短期负荷预测精度,提出一种基于改进极限学习机(MELM)的短期电力负荷预测模型。引入基于结构风险最小化理论,并结合最小二乘向量机回归学习方法,以克服传统极限学习机(ELM)在短期负荷预测中存在的过拟合问题。某地区用电负荷预测结果表明,改进模型的泛化性与预测精度均优于传统ELM和OS-ELM模型,可为短期电力负荷预测提供有效依据,具有一定的实用性。

基于J2EE多模式的B2B电子商务系统设计

J2EE模式提供了一组基于J2EE平台的对常见问题的解决方案,使用J2EE模式可以显著优化系统性能,有效增强系统的可维护性、扩展性和重用性,大大缩短系统研发周期。该文用一个纺织行业B2B网上订购系统作为实例,说明如何以最佳方式将多个J2EE模式连结在一起设计出强壮、高效的B2B电子商务系统。

J2EE应用中Business Delegate模式的研究与改进

J2EE模式提供了一组基于J2EE平台的对常见问题的解决方案,但是由于模式角色与模式的每一个实例类之间存在着映射关系,所以按照传统的面向对象方式使用J2EE模式,会产生一系列横切问题。通过一个实例,对面向对象实现业务代表模式所引发的问题进行了深入的分析和研究,提出了一种在J2EE应用中基于面向方面编程技术改进Business Delegate模式的实现方案。实践结果表明,使用该改进方案,能提高系统的性能,具体表现在更好的代码局部化、可维护性、可扩展性和可重用性。

一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法.该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中,并且跟随蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高.

高校本科毕业设计中出现的问题及对策

当前,高校本科毕业设计存在着教师和学生重视不够、质量标准定位偏高、脱离实际等问题。解决这些问题的对策是:要树立多元化的毕业设计质量观;要延长毕业设计的有效时间,减少学生找工作和考研对毕业设计的影响;要提高学生对毕业设计工作的认识,强化对学生的监督管理;要加强对指导教师的监督管理,建立有效的奖惩制度。

基于颜色内容的图像检索原理与方法

本文介绍了基于颜色内容的图象检索技术原理 ,分析了颜色的特征、颜色直方图构造、颜色直方图匹配算法及其优化、索引编制和检索匹配的过程等问题。

基于PSO-BF优化算法的关系数据库水印算法

借鉴群体智能优化算法,提出了一种基于粒子群优化的细菌觅食算法(PSO-BF)的关系数据库水印算法。运用混沌映射对水印序列加密生成水印信号,采用单向hash函数加密关系数据库中元组的次序,利用PSOBF优化算法解决将水印信号的嵌入过程抽象为约束条件下的优化问题,阈值解码和择多表决法用于提取水印信号,并通过混沌映射解密为表征版权的水印序列。实验表明,该算法对元组删除、修改和添加等攻击具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。

用信息融合技术改进水产养殖水质监控系统

水质监控是实现水产养殖现代化的关键因素之一。本文设计并实现了一种基于物联网技术的水产养殖水质监控系统。该系统将传感及传感网技术、Zig Bee/GPRS/3G技术和信息融合与数据挖掘等物联网技术引入到水产养殖水质监控系统。目前该系统在国家罗非鱼产业技术研发中心无锡育种和保种基地平稳地运行,节能降耗、绿色环保,预测预警准确性较高,减少了各类灾害事故的发生,提高了水产品的品质,可在水产养殖水质监控中推广应用。

群智能在Ad Hoc网络QoS组播路由中应用的研究

通过对Ad Hoc网络QoS组播路由问题的深入研究,提出了一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的群智能混合算法(QPSOACO算法)。该算法融合QPSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度,进一步提高算法对网络节点移动性的适应能力。仿真实验表明,该算法对Ad Hoc网络环境的适应性良好。

基于RUP的J2EE应用建模研究

RUP即Rational统一过程,它是综合而详尽的软件开发流程框架,根据这一框架可以定制专用的软件开发流程。通过对RUP进行适当定制,给出了基于RUP开发J2EE应用的建模方法,并用一个纺织行业B2B网上订购系统作为实例,对该建模方法进行了验证。实践表明,在该建模方法指导下可以快速构建强壮、高效、可复用的J2EE应用。

基于内容的图像检索技术与系统

在简要指出传统图像信息检索技术存在的问题后，通过实例分析了基于内容的图像信息检索技术（Ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）的原理，并介绍了国外主要的基于内容的图像信息检索系统。

中美地方高校通信工程专业人才培养的比较研究

简述我国通信工程专业的发展和现状,通过对中美地方高校人才培养模式的比较,分析通信工程专业人才的培养方案、实践教学和创新性培养等方面的异同。地方高校在培养人才的过程中可借鉴美国高校人才培养的经验,结合自身特色积极探索通信工程专业人才培养的新模式,从而提高我国地方高校通信工程专业的教学质量和学生的综合素质,提高人才的培养质量。

螺旋式速冻装置料口气流组织的研究

螺旋式速冻机是速冻食品厂家的主力冻结设备之一。国内螺旋吹风式速冻机与国外相比效率低下 ,其中料口严重跑冷是主要原因之一。对螺旋式速冻装置的异侧同高度料口的运行工况进行了实验研究 ,建立了包括料口在内的螺旋吹风式速冻装置三维数学模型 ,并进行了数值模拟 ,求解使用PHOENICS软件。进行了流场分析并给出此料口布置工况下的最佳改进方案。

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于"分段思想"的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。

基于群智能算法的玻璃切割问题求解研究

通过对玻璃切割问题的研究,提出一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的混合算法(QPSO-ACO算法)。该算法对QPSO及ACO的模型进行必要的修改,以实现对玻璃切割中的旅行商问题的较好求解。同时充分利用QPSO的快速性、全局收敛性和ACO的正反馈性及求精解效率高等特点,达到优势互补。实验结果表明,QPSO-ACO算法寻优能力较强,是解决玻璃切割问题的有效方法。

融合改进差分进化思想的K-调和均值聚类

针对K-调和均值聚类算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服K-调和均值算法的缺点,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力。

基于分形技术与神经网络的数字水印算法

提出了一种基于神经网络和分形技术的频率域数字图像水印新算法。将含有版权信息的灰度图像作为水印,利用分形技术对其进行特征提取,再利用对称加密算法对特征值进行加密。利用人类视觉系统和神经网络的特性,实现了水印在原始宿主图像频率域中的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。大量仿真结果证明了该算法的有效性。

基于分类蚁群算法的彩色图像自动分类

为提升图像自动分类算法的通用性和鲁棒性,加快算法收敛速度,针对图像分类的特点,对传统蚁群算法进行改进,引入分类蚁群模型。随机蚂蚁识别统计图像类别,构建类别表,确定聚类中心;智能蚂蚁按相应的搜索前进策略进行分类。相比基本蚁群分类算法,该算法可以在较短的时间内完成图像的自动分类。

通信工程专业实践教学改革

阐述了实践教学与创新型培养模式在培养学生工程实践能力与创新能力中的重要作用。通过分析当前省属高校通信工程专业在实践教学中存在的薄弱环节,提出建设实践教学培养体系,细化实践教学层次,完善质量保障体系,筹建省属高校通信工程专业联盟等加强实践教学改革的措施和建议,对省属高校全面提高人才培养质量和提升教育教学水平具有借鉴意义。