工程硕士论文评价体系关键问题研究——以郑州大学为例

作为研究生教育的一个重要组成部分,专业学位在培养面向应用领域的高层次人才方面正在发挥着越来越重要的作用。郑州大学是河南省第一个设立网络工程方向的工程硕士培养单位,至今已经招收了7届学生。在发展过程中,郑州大学在研究生培养的各个环节都碰到了一些亟待解决的问题,其中一个比较重要的问题就是如何制定一个合理的、适用于工程硕士培养的论文评价体系。近年,郑州大学针对工程硕士论文评价体系这一重要问题,将研究生课题类型分为产品研发型、工程设计型和应用研究型三类。针对每一类课题,学校明确提出了研究内容要求、论文撰写要求以及论文评价量化标准,并依此来指导学生的选题、论文工作及论文撰写。通过这样一系列实践和探索,学校提高了论文质量和答辩通过率,取得了良好的效果。

郑州大学:针对网络服务的云监控平台设计

随着新的互联网时代的到来,大量的网络应用服务已经深入到各行各业当中。对系统管理员来说,为保证网络应用服务7×24提供服务,不仅要监控物理服务器的运行状态,更重要的是要监控网络应用服务的运行状态。人工的监控在网络规模过大、业务量过多的情况下无疑是灾难性问题,这种情况下,智能监控系统可有效解决对大规模、密集业务量网络应用服务的实时状态监控,及时发现服务故障并智能告警。在当下的互联网信息时代,信息提供本身就是价值的体现,对应用服务的可靠性提出了很高的要求,对于企业用户来说。

基于工程教育专业认证的电子信息类实践教学体系研究

针对创新创业教育发展现状,结合电子信息类工程教育专业认证标准与特点,以创新创业教育为核心,将个性化培养实践教学体系引入实验教学和实践环节,构建"课堂实验实践教学、专业实验实践教学、工程训练创新实践"构成的多层次渐进递进式实践教学体系,改革了电子信息类专业实验实践教学考核方式,并将学科竞赛与实践课程体系相结合,创立了实践教学与创新创业相互促进的开放个性化实践教学人才培养模式。

水利工程地理信息数据库建设

水利工程地理信息数据库建设为水利工程业务管理提供了基础信息保障。建库前针对地理信息数据分布广泛、数据量大的特点,对数据进行了必要的组织。在此基础上,研究了数据库建设的实施方案,并结合实例介绍了数据库应用和网上发布功能设计情况。水利工程地理信息数据库的建设,实现了图数交互查询功能,提高了水利工程地理信息管理水平。

电子信息工程类本科生实践能力培养模式探讨

针对工科本科生的实践能力不足和大学教育新出现的个性化差异现象,本文将工程实践类个性化教学的引入实验教学和实践环节,改变实验教学观念,改革实验教学内容和教学模式,建设实验室教学网站,从而达到培养电子信息工程类本科生个性化实践能力培养目标。

谈大学院系图书资料室的充分利用

大学院系图书资料室为教学和科研提供了极大帮助,但是也暴露出很多不足,所以应针对其缺陷,进行合理改进,从而充分发挥图书资料室的巨大作用。

探讨传输技术在信息通信工程中的有效应用

随着我国科学技术不断进步的同时，通信工程也得到了飞速的发展，传输技术也在此基础上不断地发展着，在这种网络事业发展日新月异的情况下，信息通信工程技术的革新来推动自身的建设和发展，是一个值得研究的重要课题。而信息时代的发展要求，是必须有发达的信息通信网络，而传输技术作为其不可或缺的动力和支撑，应予以优先发展，唯有如此，通信系统才能更好的为现代通信服务。本文立足于对信息通信公测中的传输技术做了简单的介绍，对于其基本应用情况进行了初步分析，希望能够使人们认识到传输技术手段发展对于信息通信工程技术建设的重要性，对传输信息进行分析，并在此基础上探讨信息通信工程传输技术的应用。

信息预处理的加密域大容量可逆图像信息隐藏

采用数独变换和Arnold变换对原始图像加密,完全保留了图像的冗余空间。嵌入过程中,利用DES加密算法对信息进行了压缩预处理,平均压缩了1.5倍;采用最高有效位算法将压缩后的信息嵌入载密图像。接收者采用异或运算提取出秘密信息,同时根据误差值完全恢复载体图像。实验表明,提出的方法不仅能够实现大容量信息可逆隐藏,而且还能完全重构载体图像,是一种可以广泛应用的加密域信息隐藏方法。

关于电子信息工程现代化技术的探析

随着经济的迅猛发展,我国已经步入信息时代。科技的进步和社会的需求推动了电子信息工程这一新兴学科的发展和广泛应用。在日益激烈的社会环境中,为保证我国经济水平的稳定上升,使用电子信息工程现代化技术的实际需求将会更加强烈。本文主要分析我国当前电子信息工程发展中的问题,并探讨对其进行完善的有效策略,以期提高电子信息工程现代化技术水平,促进我国经济的稳定发展。

遗传-蚁群算法在高性能计算任务调度中的应用

针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。

电动汽车行驶稳定性模型预测控制仿真研究

为了提高电动汽车行驶的稳定性,提出了一种集成的汽车和车轮稳定性控制系统,并对汽车行驶的稳定性控制效果进行仿真。创建电动汽车模型简图,给出电动汽车动力学方程式。采用模型预测控制技术,设计了一种集成的汽车和车轮稳定性控制器。采用MATLAB软件对电动汽车横摆角速度、行驶速度和侧滑角进行仿真,与无模型预测控制器输出结果进行对比。结果显示:采用无模型预测控制器,电动汽车横摆角速度、行驶速度跟踪误差较大,振动幅度较大,产生的侧滑角较大。采用模型预测控制器,电动汽车横摆角速度、行驶速度跟踪误差较小,振动幅度较小,产生的侧滑角较小。采用模型预测控制器,能够提高电动汽车行驶的稳定性,避免汽车在突然转弯时发生侧翻现象。

单幅图像局部特征分层模糊挖掘算法仿真

为了能够深入获得图像纹理特征信息,提高后续数据识别精准度。因此,提出了单幅图像局部特征分层模糊挖掘算法。通过直方图均衡化方法,将图像中灰度值集中到对应灰度等级区域。由不均匀分布向均匀分布状态转换,拓展像素的灰度动态范围。分析图像局部特征复杂度与差异度,求出相邻模板灰度等级,得到局部复杂性和差异度矩阵,采用Laplace算法对图像局部特征推荐分类,根据推荐级别分层模糊挖掘所选特征,以此实现对单幅图像的局部特征分层模糊挖掘。通过实验证明,所提算法可准确挖掘出图像特征,不同层级纹理信息都完整,且挖掘时间保持在0.25s内。

面向室内场景三维重建的分区联合双边滤波方法

基于RGB-D传感器的三维重建在高精度制图中应用广泛,然而深度相机采集的图像存在深度值缺失和噪声等问题,影响了三维点云建图的准确度。针对此问题,提出分区联合双边滤波算法。该算法依据深度图像和灰度图像的左右差异分析像素置信度,并对深度图像中缺失像素做插值处理,实现了对图像基于置信度的分区联合双边滤波。采用Middbur标准数据库和Fast Sensor Motion Dataset数据集进行定性分析和定量对比,证明分区联合双边滤波算法有效平滑了噪声。将该算法应用于三维重建,实验结果表明该算法有效修复了深度图像,提高了三维点云建图和位姿估计的精度。

基于高斯滤波与多尺度CNN的抗噪轴承故障诊断方法

针对滚动轴承在强背景噪声环境下故障诊断性能不佳,已有基于深度学习和降噪处理的故障诊断模型规模较大,复杂度较高导致难以实际部署的问题,提出一种基于高斯滤波(Gaussian-filter)和多尺度卷积神经网络(MultiScale Convolution Neural Network,MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法,可在噪声环境中实现低复杂度、高精度的故障诊断,并对不同负载情况具有高鲁棒性。该方法首先构造适应不同信噪比的最佳滤波核,然后对有噪信号进行降噪处理,最后使用MSCNN自适应提取信号多尺度特征,实现多类别故障诊断。实验结果表明,与当下最先进的各种故障诊断方法相比,该方法在各种强度噪声下均具有较高故障诊断精度,且在时间和空间维度上具有较低的复杂度,有望在工业生产中得到实际应用。

基于分组注意力和高斯多尺度的目标检测方法研究

针对现有目标检测网络在特征提取以及多尺度融合方面存在的局限,将分组卷积与高斯金字塔引入深层神经网络中,设计了一种基于分组注意力机制和高斯多尺度融合的目标检测方法。该方法利用图像灰度化、直方图均衡化丰富输入信息,降低光照影响;构建双阶段特征提取结构,采用深度可分离卷积初步提取目标特征后再利用分组注意力结构提升关键信息权重,进一步提炼目标特征;为充分捕获目标多尺度信息,设计了高斯多尺度结构,将不同维度的特征自适应融合后构建高斯金字塔特征,与对应尺度特征联合实现目标检测。通过在ImageNet、MS COCO、PASCAL VOC三个公开标准数据集上的实验结果表明,所提方法目标信息丰富,有效特征提取以及网络尺度不变性都有较大改善,在复杂场景下也具有较高的鲁棒性和泛化能力。

多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用

分析了多传感器信息融合模型的建立和实现的过程,并利用多传感器信息融合技术中的信息协同和信息互补来完成对轮式机器人的运动控制。运行结果表明机器人可以半径范围为40 cm～100 cm的圆周上自主运行并能够灵活调整轨道半径;当机器人接近擂台边缘约5 cm时会自动检测边缘位置并根据自身的姿态情况及时调整运动方向。该系统运动控制性能稳定,能够在给定的测试环境下实现轮式机器人运动路径的准确控制。

电能计量管理信息系统的设计与开发

结合电力公司电能计量管理的需要和特点,分析了电能计量管理信息系统的设计思想、原则、电能计量管理流程和功能,运用PowerBuilder8 0和SQLSERVER7 0作为开发工具,建立了服务端SQLSERVER7 0数据库的概念模型,并且把概念模型转化为数据模型,开发实现了客户端应用程序.该系统功能完善,操作简单方便,运行安全可靠.

基于信息融合技术的航空电子设备故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络局部诊断和D-S融合决策的航空电子设备故障诊断方案。首先将设备故障特征信息进行有效组合,构建多个子模糊神经网络完成故障的局部诊断,以获得彼此独立的证据;然后应用Dempster-Shafe证据理论对各个证据进行决策融合,最后根据构建的诊断框架特点用局部诊断输出值及其正确率来获取基本概率赋值。该方案应用于某型号机载电台的仿真结果表明,经过信息融合多级处理后,诊断结论的可信度明显增加,故障识别的正确率得到有效提高。

一种双视图信息融合的乳腺肿块自动检测算法

针对基于单视图的深度学习乳腺肿块检测算法假阳性率较高问题,提出一种双视图信息融合的乳腺肿块自动检测算法。首先建立双曲正割模型,利用互相关法自动搜索乳腺X线摄影图像中的肿块感兴趣区域,并根据胸壁线、乳头位置在双侧头尾位和内外侧斜位图像上建立物理坐标系,筛选标注假阳性区域以在数据层扩充监督学习信息;其次,设计空间金字塔池化模块有效融合基于YOLOv3主干网络提取的多尺度局部特征以提高检测敏感性;最后,在类别损失函数中增加聚焦参数,通过调节算法学习过程以提高检测特异性。充分利用双视图数据提供的先验信息提高检测正确率,实验结果表明检测敏感性达到92.0%,特异性达到87.7%,平均每幅图像假阳性0.041个,其检测性能较原模型大幅提升,且具有较好的鲁棒性。

基于语义加权的双层LSTM图像描述生成方法研究

为了克服当前一些模型对图像语义信息使用不充分以及没有特定场划分景的问题,提出SW-2LSTM图像描述方法。构建基于ResNet-LSTM网络的模型,加入线性层和BN层,并预处理图像描述得到相应标签。提取图像标签生成向量直接作用于权重矩阵,将原权重矩阵扩展为一个与标签相关的权重矩阵集合,采用张量分解思想将其分解,并添加集束搜索算法。最后将MS COCO数据集在基本类别上进行场景分类。实验结果表明提出的模型可以有效地提高生成描述的质量。