面向应用型人才培养的专业基础理论课程混合式教学模式研究——以“离散数学”为例

混合式教学模式融入应用型课程建设是教学改革的主流。结合基础理论课程特点和目前教学中存在的问题,以计算机类专业核心基础课程离散数学为背景,论文提出一种面向应用的混合式教学新模式,从教学内容重构、递进式微翻转教学模式、过程性评价、网络资源构建、教学管理等多方面阐述了设计原则与方法。

深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析

为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用抑制网络过拟合对模型进行优化.人脸表情、手写数字字符和彩色图像的目标识别实验表明,在图像较为复杂时,该模型在识别的准确性和泛化性能上比手工特征提取方法及一般的2、3层卷积结构具有明显的优势.

利用游程集合的标号传播实现快速连通域标记

为了实现对图像的快速连通域标记,提出一种基于传播游程集合标号的二值图像连通域标记算法.该算法仅对每个由一系列相邻行中的连通游程所构成的游程集合(称为向下连通分支)而非游程分配临时标号,利用一个位置映射表一次性建立向下连通分支中所有游程与其共同临时标号之间的位置关联,将所有向下连通分支的标号构成一个规模很小的具有树形结构的等价信息表;再使等价信息直接在部分路径中传播,并通过最后一次标号表扫描将所有临时标号转换为代表标号.实验结果表明,文中算法原理和实现简单,且由于具有处理的等价信息量小、对向下连通分支内的游程标记操作少,以及在连通分支合并时无需计算最小标号等特点,使其速度快于现有算法.

基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.

基于长短期兴趣的深度强化学习推荐模型

现有的基于深度学习的推荐模型将推荐过程视为静态过程,在一段时间内使用固定策略进行推荐,难以动态捕捉用户兴趣变化,影响推荐结果的准确性。本文提出了一个利用深度强化学习动态地对推荐过程进行建模的推荐模型,模型以最大化长远收益为目标,通过分别提取长短期序列中的特征信息对用户兴趣进行描述,根据兴趣变化不断改变推荐策略。在Movielens-1m数据集上的实验结果表明,相较于其他基线模型,本文模型可在precision@10和recall@10上分别提升1.7%~7.6%和1.5%~3.8%。

基于信号可信度的高性能快速图像滤波

为了快速、准确地检测出噪声并寻求可靠的替代信号,提出一种以对滤波窗口中的信号进行全面分类并赋予可信度等级为基础、根据可信度由高到低的顺序控制噪声检测和滤波行为的图像滤波方法.该方法从整体上加强对高可信度信号的优先检测和选用,在噪声污染较小的窗口中,当前信号的检测优先于对中值的检测;在噪声污染较大的窗口中,仅检测当前信号,此方法具有自适应调整窗口的能力,并在最近的有效信号内选择噪声点的替代值.分析和实验表明,该方法从噪声检测的准确性、噪声滤除的有效性和滤波速度3个方面都较现存算法有较大幅度提高,能够有效地对各种密度脉冲噪声污染后的图像进行滤波.

利用残差控制的快速圆弧生成与反走样算法

圆弧的生成和反走样绘制是图形学领域的重要问题.为了提高圆弧的生成速度,提出一种直接利用残差递推实现的基本圆弧生成算法.该算法直接以变形后的残差作为判别依据,消除了迭代中的常数项加法,且每次步进可以方便地转换为灰度,进而构成一种整数反走样绘制算法,这2种算法具有十分相近的结构,且比同类算法效率更高;然后,引入2步迭代参数控制,并视圆弧为水平线段和斜线段逼近而成,推广得到了一种双步行程算法.理论分析和实验表明,文中算法比传统算法的绘制效率提高0.7倍以上.

快速绘制圆弧的行程算法

为了提高圆弧的生成效率,给出一种快速圆弧绘制的简单算法.该算法将圆弧离散轨迹看成是由一系列水平线段和斜线段构成,逐段找出并绘制这些线段,可减少圆弧绘制过程中所需的输出操作.与现存的行程类算法不同,新算法对斜线段的定义更合理,并直接对传统Bresenham算法的决策参数进行迭代和检测,圆弧的不同区段无需重新构造初始值,节约了运算量且算法结构非常简单.2步加速计算线段长度措施的提出进一步提高了计算效率,且每执行一次输出操作可生成2个或多个像素点.与Bresenham算法相比,新算法的圆弧平均绘制速度提高近1倍,并可以推广到椭圆或其他二次曲线的绘制中.

结焦图像的处理与识别方法研究

研究如何利用计算机图像处理与模式识别技术建立一套实时监测系统,从而有效地对锅炉结焦状态图像进行处理和识别。通过结焦图像处理系统获取位图格式的结焦图像,从中提取用于结焦状态诊断的特征量。设计了一个最小距离分类器,对其用大量样本进行训练和测试,并将待识别图像的特征向量作为分类器的输入量对其进行结焦状态的诊断。

基于自注意力机制与特征融合的课堂学生表情识别模型

为解决通常课堂场景下学生人脸表情识别的遮挡问题,通过部分分割和随机遮挡策略将原图分割成多路人脸图像,采用相同的残差网络提取特征,借助自注意力机制为多路网络分配不同权重,再对损失函数进行约束以限制遮挡支路权重始终小于眼部支路权重,进而得到加权后的支路特征并通过特征融合形成全局特征。在公开数据集FERplus上实验表明,模型能够大幅度提升人脸表情识别的准确率,有效缓解复杂场景下因遮挡造成的信息损失问题。

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下,利用任意设备,通过任意网络,在任意时间透明地获得一定质量的网络服务.根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势,提出了一个普适计算体系结构的参考模型,并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容—移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算.

异形螺杆加工过程三维动态仿真技术研究

利用三角形图元造型实现了数控机床加工异形螺旋杆的仿真过程,提出了基于定义高度缓冲区的工件表示方法和简化模型,以此为基础建立了刀具与工件曲线的求交算法,以最小有向距离原理为依据提出了仿真加工过程中的干涉判定算法,分析和实验证明了上述两种算法具有良好的时间和空间复杂性。最后,利用C++和OpenGL实现了具有干涉判定功能的三维仿真系统,该系统不仅实现了以往无法达到的仿真加工速度,而且其图形具有相当强的真实感,它使整个复杂的螺杆加工过程从参数输入、刀具选择、干涉判定、插补计算、三维仿真到数控程序生成和控制加工完善地结合起来。

直线的光栅转换算法与快速反走样绘制技术

为了实现快速的整数反走样直线绘制,提出了一种基于双残差控制的直线生成方法和一种快速灰度计算技术.新的直线生成算法直接利用残差进行迭代,使每次步进过程能够反映直线绘制的本质特征和更多的信息,以便直接用于反走样绘制的灰度转换.新的灰度计算方法依据直线斜率对灰度变化量进行预估,并在每次迭代中进行校正,完全消除了由距离到灰度的转换.利用快速灰度计算方法仅用3～6次基本运算便可得到像素的精确灰度,从而实现了高效的整数型反走样直线绘制.分析和试验表明,该算法具有良好的反走样直线绘制性能,其效率明显高于现有的同类算法.

异形螺杆加工过程动态仿真系统研究与实现

该文以面向对象分析和设计为基础,利用C++和OpenGL,使用三角形图元造型来研究数控机床加工异形螺旋杆的仿真过程。对工件和刀具求交问题进行了研究,提出了加工过程的三维仿真算法,得到了较实用的软件仿真系统,使整个复杂螺杆的加工过程从参数输入、刀具设计选择、干涉判定、插补计算、三维仿真到数控程序生成和控制加工完善地结合起来。

小议“离散数学”课程中的应用示例与教学

文章对离散数学在计算机领域中的应用做了简单介绍，给出了实际教学中采用过的部分应用示例，并对引入示例应注意的一些问题进行了讨论。通过在课堂教学中的尝试说明，这些措施对开拓学生思维，提高教学效果是有益的。

基于Bresenham算法的整数反走样椭圆生成算法

针对目前尚不存在实用的整数反走样椭圆生成算法问题,利用修改的Bresenham算法,提出了一个完全利用整数运算实现的像素级反走样椭圆逐点绘制算法.该算法根据Bresenham算法中的误差控制参数产生候选点与理想直线间的精确距离,舍弃作用微小的高阶小量,利用整数比较法或查表法计算最近的两个像素的亮度.新算法将Bresenham椭圆生成与反走样统一在一个框架下,反走样绘制仅在Bresenham基本生成算法基础上进行局部调整.分析结果表明,该方法结构简单,且因为仅使用整数基本运算实现,因此具有快速的生成速度和较高的显示质量.

基于Java3D的X-VRML虚拟场景解析器模型

针对当前虚拟场景建模不能灵活地修改场景内容,缺乏可定制性、可重用性和可扩展性的问题,分析虚拟场景解析器在虚拟场景显示和用户交互中所起到的关键作用,进而介绍了一种虚拟现实建模语言X-VRML,并提出了X-VRML场景解析器的原型设计.利用Java3D图形引擎实现了对X-VRML场景描述文件的语法分析和场景重建,给出了场景显示中某些细节问题的解决方法.通过实际浏览器进行测试,结果表明,系统具有较为理想的三维显示效果和响应速度.

基于模式分解的快速直线生成算法

直线是图形系统中的基本元素,为了提高其生成效率,提出一种快速的直线绘制算法.该算法将直线视为由更大的模式而非像素组成,利用每个模式的最终误差代替Bresenham算法中的每次步进时候选像素点的y坐标差,在保持仅使用整数运算的前提下,每次运算和判定能够生成由一个或多个像素行组成的大模式,从而减少了运算次数和输出操作.此外,考虑了直线光栅化的弱对称性,并指出多种类型直线可不经中间运算而直接绘制的特殊性,有利于简化算法的设计复杂性并提高生成速度.理论分析和计算结果表明,文中算法比Bresenham算法的平均误差判定和累计次数减少10倍以上,平均生成速度提高了2.7倍.

直线与典型曲线的统一反走样整数生成算法

针对目前尚不存在有效的圆和椭圆的整数反走样算法问题,利用修改的中点法,提出了完全利用整数运算实现的像素级反走样直线、圆和椭圆逐点绘制的统一算法.根据中点法中的误差控制参数和候选点与理想曲线间的位置关系计算出精确距离,舍弃作用微小的高阶小量,利用查表或区间二分检索法转换为像素的亮度.该算法仅在中点法基础上进行局部调整,结构简单,且因为仅使用整数基本运算来实现,具有快速的光滑直线、圆和椭圆生成速度,有利于硬件实现.文中算法不仅实现了纯整数高质量快速曲线反走样绘制,也使得基本图形与反走样图形可以在一个框架下容易地生成.

关于高校课程教学开展形成性评价的思考——基于工程教育专业认证背景

形成性教学评价理论因更有利于教师教学方法的改进和促进学生学习而得到认可,并在实际教学过程中得到试验和运用。通过对形成性评价的核心内涵、成绩评定的功能以及对学生、教师的调查和分析说明,在高校课程教学中实施形成性评价应更注重通过形成性评价来发挥发现问题、反馈信息、改进教学方法、激发学习兴趣和提高获取知识能力的作用,应避免片面地追求形式,盲目地以简单的评价代替成绩评定,并尽量提高评价作为评定的信度和效度,简化形式,便于实施,才能有利于促进形成性评价的顺利开展并取得良好效果。