“算法分析与设计”课程思政建设探究与实践

针对如何从专业角度构建课程思政体系的问题,文章结合“算法分析与设计”课程,探究并实践了研究生专业课程思政建设的内容和路径。通过强化顶层设计,科学制定课程思政建设目标;增进交叉融合,深入挖掘思政元素,优化课程思政内容的供给,形成了“算法分析与设计”课程的思政建设路径及教学模式。最后,提出了未来的研究方向。

可视化视阈下的算法分析与设计课程翻转教学探索

针对算法分析与设计课程现有翻转教学模式中普遍存在的问题,提出可视化技术视阈下的翻转课堂教学模式,以最小生成树问题为例,从课前、课中、课后三大教学环节介绍教学设计与实践过程,最后说明教学效果。

基于机器学习的电网继电保护及自动化算法分析

由于现代处理器的计算能力足以处理电网各区段各个运行模式所需参数的统计工作,因此开发识别应急模式的全新算法,并将其应用于电保护及自动化(RPA)中。本文分析了经典机器学习算法在RPA任务中的应用,特别是k-nearst、Logit模型和支持向量方法。研究了专门的可训练触发元件的使用,既用于建立新的保护,也用于提高传统类型继电保护装置的稳定性。开发的多参数RPA触发元件有助于提高事故的敏感性和识别能力,提出的应急模式识别方法适用于数字化变电站智能电子设备。

多路并发下的软件自动化测试算法分析

随着现代移动通信技术的快速发展,通信行业软件产品在各个领域中得到了广泛的应用,软件的质量成为用户更加重视的问题。传统人力方式的通信软件测试方法,既费时又费力,而且无法充分保障软件测试的准确性、缩短软件开发周期和节约资源。为了解决通信业务软件测试过程中存在的问题,首先介绍多路并发测试的基本概念,明确了它在软件测试领域的重要性。然后深入探讨多路并发测试算法的核心要素,包括测试用例生成和测试执行,以及常见的多路并发测试算法。最后讨论算法的优化和改进,以提高测试效率和准确性。

基于混合教学方法的《算法分析与设计》课程教学改革研究

本论文旨在探讨并总结《算法分析与设计》课程中基于线上线下混合教学方法的教学改革实践与效果。随着数字技术的飞速发展,传统的面对面教学方式逐渐显得不够灵活和高效。针对该问题,我们引入了线上线下混合教学方法,重点放在培养学生实际问题解决能力上,通过调整教学内容,采用学习通平台及课堂教学完成线上线下混合教学,线上学习平台上提供了多样化的学习资源,包括课程视频、在线讨论和编程实践;线下教学中,我们注重引入实际案例和团队项目,以促进学生深度学习和团队合作。通过基于线上线下混合教学方法的教学改革,《算法分析与设计》课程的教学质量得到了显著提升,为今后类似课程的教学提供了有益的经验和启示。这一研究为高校教育的创新与发展提供了实际可行的教学模式。

面向手机的多曝光图像合成ISP算法分析

随着智能手机的普及和发展,手机摄影已经成为人们记录生活和分享情感的重要方式。但随之手机摄影也将面临着一些挑战,尤其是在低光照条件下,由于信噪比低、动态范围有限、色彩失真等原因,图像质量会大幅下降。为了解决此问题,多曝光图像合成ISP算法被提出,它是一种利用多个不同曝光时间的图像来生成高动态范围(HDR)图像的技术。

算法分析与设计课程教学的设计和探索

算法分析与设计是计算机和信息处理相关专业的一门重要课程,它涉及计算机算法的设计、分析和优化。针对目前应用型本科生培养的市场需求,本文总结分析了目前教学中存在的主要问题,从理论教学设计、实践教学设计、在线课程建设、课程思政等方面,对课程教学进行了探索和实践,以提高学生的算法设计能力和分析能力。

“数据结构与算法分析”研究型实践教学的探索

"数据结构与算法分析"课程对培养计算机专业设计与创新型人才起着重要作用。提出了课程的研究型实践教学理念,从教学内容、组织形式、训练模式、教学手段和评价方式等方面进行改革探讨,探索课程的研究型实践教学模式。

基于图像信息的跟踪算法分析

图像跟踪算法研究是电视跟踪系统的关键技术之一。对波门跟踪算法、相关跟踪算法、多模跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法及微分线性拟合外推跟踪算法进行了分析 。

课表编排系统的算法分析与设计

对课表编排系统中涉及的搜索课程的可用时间集合、择优选取时间片、搜索所选定时间的空闲教室、择优选取教室以及解决冲突等环节的算法实现进行了讨论。前4个环节主要涉及时间或教室集合的搜索以及按照一定的优选策略选择最佳匹配,最后环节则利用人工智能的深度优先图搜索策略对冲突进行调整。

卷积的一种快速算法分析

卷积是数字信号处理中一种简单但非常重要的技术,但它的计算量较大,这限制了它的实时应用。文章给出了一种将一维卷积变换到二维后的快速卷积算法,并对此算法的运算量作了简单分析。结论表明,在多数情况下,它是一种简单有效的快速算法。

随机约束满足问题的回溯算法分析

提出一种新的随机 CSP( constraintsatisfaction problem)模型 ,并且通过研究搜索树的平均节点数 ,分析了回溯算法求解该模型的平均复杂性 .结果表明 ,这种模型能够生成难解的 CSP实例 ,找到所有的解或证明无解所需的平均节点数即随变量数的增加而指数增长 .因此 ,该模型可以用来研究难解实例的性质和 CSP算法的性能等问题 ,从而有助于设计出更为高效的算法 .

NURBS曲面的算法分析及实现

讨论了ＮＵＲＢＳ曲线和节点矢量、控制点和基函数对曲面形状的影响，给出了ＮＵＲＢＳ的算法分析及其实现方案，最后，将ＮＵＲＢＳ曲面与老式曲面（如Ｂ样条、Ｂｅｚｉｅｒ曲面等）进行了比较。

命题逻辑可满足性问题的算法分析

1 引言可满足性问题(以下简称SAT)是问:对于一个命题逻辑公式,是否存在对其变元的一个真值赋值使之成立?这个问题在许多领域都有非常重要的意义,其快速求解算法的研究成为计算机科学的中心课题之一。例如在机器定理证明领域,某命题是否是一个和谐的公理集合的推论,这个问题归结为该命题的反面与该公理集合一起是否是不可满足的。通过量词消去技术和Herbrand定理的作用,谓词逻辑公式的不可满足性可以归结为命题逻辑公式的不可满足性。在知识库维护中,当知识以逻辑公式的形式表达时,知识库的一致性检查可以归结为命题逻辑公式的可满足性。在开放逻辑中,新事实是否与已有的知识矛盾,当遇到事实反驳时如何求得最大和谐的知识集,这些问题最后都要归结为命题逻辑公式的可满足性。1971年Cook首次证明了SAT是NP-完全的,从而大量的计算问题都可以归约到SAT。正是由于SAT的重要地位,各国学者对它进行了广泛而深入的研究。

频繁模式挖掘算法分析和比较

以频繁模式挖掘算法的搜索方式、计数方式和数据存储技术为主线,分析了频繁模式挖掘现有算法中的关键方法和技术,就频繁模式挖掘中的共性问题,对各代表性算法加以比较和评价,在多种不同特征的数据集上进行量化分析,得出我们的结论。

NURBS曲线的算法分析及实现

讨论并分析ＮＵＥＢＳ曲线及其几何性质、节点矢量、控制点和基函数对曲线形状的影响；给出了ＮＵＲＢＳ的算法分析及其实现方案，并在Ｓｕｎ平台上的ＸＧＬ中实现了该方案；最后，将ＮＵＲＢＳ曲线与老式曲线（如Ｂ样条、Ｂｃｚｉｃｒ曲线）进行了比较。

算法分析与设计课程中的“三化一体”教学方法

具有抽象度高、理论与实际结合紧密特点的算法设计与分析课程是计算机类专业的重要课程之一,如何提升教学效果是教学组织的一个重大挑战。针对目前教学存在的问题,文章探讨如何进行教学内容和教学方法的改革,提出"三化一体"的教改思路,并围绕教学内容的设计、教学方法的改进、教学过程的组织等环节阐述具体的实施过程。

货郎问题求解算法分析

介绍了求解货郎问题的 4个算法 :贪心算法、MST近似算法、MM近似算法和回溯搜索算法。分别使用各个算法对一个货郎问题的具体实例进行求解 ,并对各个算法的性能进行了分析比较。贪心算法的运行速度较快 ,但在大多数情况下该算法找到的是次优解而非最优解。MST和MM近似算法用以求解满足三角不等式的货郎问题 ,其近似性能比(即精确度 )分别为 :RMST(I) <2 ,RMM(I) <3 / 2。回溯搜索算法可以求出货郎问题的最优解 ,但随着城市数目的增加 。

数据结构与算法分析立体化教学模式探索

针对数据结构与算法分析课程理论性强、概念抽象、学生学习效果不佳的问题,基于小组合作的同伴教学模式,阐述如何在教学实施过程、问卷调查、非标准化答案考核、多信息渠道补充等方面开展工作,以两个实例说明全方位立体化教学模式中不同教学模式的相互促进作用,并说明教学效果。

SVPWM算法分析与DSP实现

针对过调制区域内SVPWM算法进行了分析,运用TMS320LF2407A实现了其控制。证明了SVP WM具有最大的直流电压利用率。最后通过仿真与实验验证了其可行性。