大数据时代高校计算机专业教学改革研究

大数据给各行各业都带来了前所未有的变化,高校计算机专业教育更是发生了革命性的变化。本文分析了大数据背景下高校计算机专业教育改革的必要性,然后从教学理念、教学内容、教学实践等方面进行了分析研究,以期对计算机专业教学的改革提供参考。

常数级压缩技术中随机分段文件频率表的研究

对随机文件中分段字节频率分布规律进行了研究,发现对于20k分段字节出现的频率大多分布在长度为64的连续区域内,偏离点个数非常少,借助该规律可以对频率表进行压缩。此外采用01标识法对附加信息进行优化,减少了附加信息存储空间。频率表及附加信息的压缩存储对整个常数级压缩技术的实现具有重要意义。

基于GPRS/CDMA技术的油田配电网络系统

油田配电网络自动化系统主要针对油田供电面积大、配电网络线路长、用电负荷重等因素致使配电网运行维护极其不便进行自动化监测与监控。提出基于GPRS/CDMA技术设计的油田配电自动化系统,可以实现油田配电网络优化运行与先进管理。

基于预训练和多模态融合的假新闻检测

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量,合并图像原始向量作为图像引导向量,设计早期融合、中期融合、后期融合3种不同的多模态融合方式。在早期融合阶段,通过图像引导向量初始化文本特征提取器,获取文本原始向量,合并文本原始向量作为文本引导向量。在中期融合阶段,使用模态的原始向量集合与其他模态的引导向量构造模态的特征表示。在后期融合阶段,融合不同模态的特征表示,构造新闻的特征表示。为提高模型的泛化能力,在标签丰富的数据上对PMFD进行预训练,然后再在标签稀少的数据上对PMFD进行微调。在公开数据集上的实验结果表明,PMFD能有效检测假新闻结果,相对传统模型CNN、LSTM、BERT等有10%以上的提升,相对EANN、M_model多模态假新闻检测模型有2%~3%的提升。

基于图神经网络的智能电网运行状态分析与评估

智能电网的安全运行是保证持续、高效供电的首要前提,为此,提出了一种基于图神经网络(GNN)的智能电网运行状态分析与评估模型。首先,利用长短记忆网络对量测数据中存在的缺失数据进行填补,以确保模型用于稳定性评估和故障定位时具有良好的性能。其次,基于GNN分别设计了用于电网运行稳定状态评估的二分类器和用于故障元件定位的多分类器。所提模型能够充分挖掘电网运行数据的时空特性,与其他方法相比,所提模型在不同量测条件下均表现出更为优异的性能。实验结果表明:当量测数据时长为0.1 s时,所提模型稳定性评估和故障定位准确率分别为0.9855和0.9814,高于其他模型;当仅可量测到一半元件数据时,所提模型稳定性评估、母线故障定位及发电机故障定位的准确率分别为0.9980,0.9609以及0.9812,高于其他模型。

基于深度学习的心脏磁共振图像分割

心脏磁共振检查是用于评估心脏结构和功能的一种非侵入式的医学成像技术,与其他医学成像技术相比,不存在辐射伤害并且更擅长捕捉软组织细节,可为医生提供关于心脏结构和功能的详细信息,在心脏疾病的诊断和治疗中发挥着至关重要的作用。为了精准分割心脏磁共振图像(Magnetic resonance image,MRI),在nnU-Net自适应分割框架的基础上提出基于改进nnU-Net的分割方法。通过在编码器部分应用残差模块代替原始卷积以缓解梯度消失问题并增强特征学习,利用在最底层瓶颈部分引入十字交叉注意力模块以捕获长距离依赖关系并提升模型的特征表达能力,此外,在跳跃连接部分加入卷积块注意力模块以减小噪声干扰并聚焦于关键特征。在心脏自动诊断挑战(Automatic cardiac diagnosis challenge,ACDC)数据集上进行实验,结果表明基于改进nnU-Net的分割方法具有更精确的分割效果。

基于运行成本约束的含碳捕集设备电力系统低碳调度模型

发展低碳电力系统是应对全球变暖挑战的基础,如何充分发挥碳捕集设备的作用,且有效地解决含碳捕集设备电力系统的调度问题变得至关重要。针对含碳捕集设备场景下的低碳调度问题,首先建立风电、储能、火电机组的联合调度模型,根据此模型以系统运行成本为优化目标,可以得到不含碳捕集设备场景下的系统最优成本。在此基础上,建立风电、储能、碳捕集以及火电机组的低碳优化调度模型,将无碳捕集设备场景下的系统最优成本作为约束条件之一,以二氧化碳排放量减少为调度优化目标。由于该场景下的低碳调度问题可以视为一个马尔可夫决策过程,最后基于深度强化学习模型对问题进行求解。实验结果表明,所提出的含碳捕集设备场景下的低碳调度模型,不但可以有效地控制系统总运行成本,同时可以进一步降低二氧化碳的排放量。

基于二维有偏距离插值的双层嵌入可逆信息隐藏算法

针对目前可逆信息隐藏技术存在载密图像嵌入率与失真度无法兼顾的问题,提出一种基于二维有偏距离插值的双层嵌入可逆信息隐藏方案。第一层嵌入将图像像素按棋盘式划分为两组,采用改进的全向梯度参数结合二维有偏距离插值算法,用其中一组像素预测另一组像素,再按照预测误差扩展方式嵌入秘密信息。第二层嵌入将剩余一组像素作为目标像素,再进行预测和嵌入,进一步提高嵌入率。本文从算法可逆性、预测精度、嵌入容量和载密图像失真度等多方面进行实验分析,结果表明,双层嵌入恢复后图像峰值信噪比为∞,不同种类隐藏图像像素和恢复图像像素均方误差均为0,表明算法可实现完全可逆隐藏;对不同种类载体图像进行测试,测试图像平均预测误差绝对值小于4的比例为79%,表明算法预测精度高;嵌入率对比实验表明,与其他算法相比,本算法均为最高,且双层嵌入较单层嵌入率平均提升30%以上,充分利用了像素冗余性;嵌入率为0.7 bit/pixel时,本算法载密图像和原始图像的峰值信噪比平均为39.854 dB,高于同类算法3~5 dB,表明载密图像失真度更低。本文还对阈值与嵌入率、结构相似性与嵌入率之间的关联进行分析和对比实验,深入探讨了高嵌入率的获得条件。本算法可较好解决载密图像嵌入率和嵌入失真不平衡的矛盾,综合性能更优。

数据仓库系统中层次式Cube存储结构

区域查询是数据仓库上支持联机分析处理(o0n)-lineanalyticalprocessing,简称OLAP)的重要操作.近几年,人们提出了一些支持区域查询和数据更新的Cube存储结构.然而这些存储结构的空间复杂性和时间复杂性都很高,难以在实际中使用.为此,提出了一种层次式Cube存储结构HDC(hierarchicaldatacube)及其上的相关算法.HDC上区域查询的代价和数据更新代价均为O(logdn),综合性能为O((logn)2d)(使用CqCu模型)或O(K(logn)d)(使用Cqnq+Cunu模型).理论分析与实验表明,HDC的区域查询代价、数据更新代价、空间代价以及综合性能都优于目前所有的Cube存储结构.

一种纸币识别方法研究

快速准确的纸币清分在银行业中具有非常重要的意义。清分系统包括纸币图像采集、图像预处理、特征提取及分类器设计等几个步骤,其中分类器设计是核心技术基础。论文提出了一种用于高速纸币清分的人民币识别方法,该方法基于整张纸币的特征提取,采用了基于结构风险最小化的高斯混合模型(GMM)设计识别分类器。实验结果表明,提出的方法取得了较高的识别率。

一种有效的本体排序算法MIDSRank

本体已经在很多的领域中得到了广泛的应用,网络上的本体也越来越多,为了节约本体构建的成本避免从头构建本体,人们经常首先从网络上获取候选者,然后再以此为基础构建自己的本体.而随之而来的本体排序问题则成为一个研究热点.通过对现有本体排序算法的总结与分析,将现有本体排序算法划分为两大类,分别阐述了其基本思想以及存在的问题.然后,提出了一种经过改进的本体排序方法,该方法结合了原有方法的优点并提高了本体搜索的质量.最后讨论了未来研究的方向和注意事项.

基于镜面高光检测的明暗恢复形状新方法

镜面高光是由明暗恢复形状算法的重大障碍,但是对于单幅灰度图像,因为只包含亮度信息,现有以色度分析和极化分析为基础的高光检测方法均不能适用.为此,提出了一种利用表面形态分布信息检测镜面高光的方法.该方法充分利用成像过程信息,通过对表面法向量的估计,采用模拟退火算法,计算各反射成分的最大后验概率,从而实现高光区域检测,最后,利用基于曲率连续性假设的约束补色方法移除镜面高光.实验结果表明提出的算法在仿真和真实图像的高光检测中均具有较好的检测效果,有效提高了含镜面高光图像的表面恢复精度.

无线传感器网络中一种能源有效的移动对象跟踪方法

提出了一个能源有效的对象跟踪方法(EETA,energy efficient tracking algorithm),引入了事件驱动的睡眠调度机制,保证实时跟踪的同时最大限度地降低网络能量消耗。将对象运动轨迹模型转化为感知节点状态判定问题,使分布式对象位置预测算法的计算复杂性降低到O(N)。同时采用改进的加权质心算法在O(N)时间内计算跟踪对象的精确位置。在64个传感器节点上实现了该系统,结果表明EETA方法可以有效节省系统能量,同时保证分布式跟踪系统实时性、高精度及低计算复杂性的要求。

基于邮件路径地理属性分析的垃圾邮件过滤算法

提出一种基于邮件路径地理属性分析的邮件过滤算法GEPA(geographic E-mail path analysis)。首先提取邮件命令报文包含的路由信息,并以此为基础构建邮件路径子集;其次采用一种高效的地理属性映射方法进行地理信息映射;接着对路径中节点的地理逻辑关系背离情况进行分析用于过滤垃圾邮件;最后从中国大陆某骨干网边界路由器的一条链路上(该链路跨越地理边界)采集邮件流量以验证算法性能。研究表明,GEPA识别的垃圾邮件约占邮件总量的13.9%,且算法在执行速度和内存开销等方面具有较好的性能,能够满足实时邮件过滤的需求。

无线传感器网络具有跟踪质量保证的节点选择算法

目标跟踪广泛地应用于无线传感器网络的各个领域.该文研究无线传感器网络目标跟踪中的节点选择问题,提出了具有跟踪质量保证的跟踪节点选择算法.该算法在保证给定目标跟踪可靠性要求的同时对网络生存期进行优化.文中首先分析了影响传感器节点生存期的3个因素,包括节点感知数据的可靠性、节点剩余能量以及节点通信和采样的能量消耗.在此基础上建立节点生存期函数,在满足用户给定目标跟踪可靠性要求的前提下选择使网络生存期最大化的节点参与目标跟踪.实验结果表明该文所提出的节点选择算法可以有效延长网络生存期.

无线传感器网络中基于相关性的数据压缩算法

针对传感器网络中数据分布特性,提出了两种数据压缩方法,能有效压缩传感器感知数据,减少网络中的节点能量耗费,并通过模拟实验验证了所提方法的有效性。

一种有效的关系数据库压缩方法

海量关系中经常存在小值域属性,关系不仅在这些属性上的互不相同的值的数量很小,而且在这些属性的组合上的值域也很小.因此,海量关系在这些属性上有很多重复的组合值.一种提高数据库的存储和查询效率的重要方法就是消除这些重复取值.为此,提出了拆分压缩技术,它将海量关系拆分成两种较小的关系,其中一种关系的属性由小值域属性组组成,而另一种关系的属性是海量关系的其他属性.该方法的关键是小值域属性っ髁苏飧鑫侍獾?NP-完全性后,给出了两种在海量关系中识别小值域属性组合的算法,并在此基础上提出了海量关系拆分压缩技术,讨论了压缩关系的查询处理方法.实验结果表明,拆分压缩技术可以取得较好的压缩效果,并可以提高数据库查询处理的整体性能.

空间数据库系统的数据模型、存储方法及实现策略

空间数据库在天文、地理信息、城市规划等领域有广泛的应用,是目前研究的热点之一。详细介绍了空间数据库的数据模型、空间数据的操作、空间数据库上的查询及查询语言、空间数据库的存储方法,最后给出实现空间数据库的几个策略。

基于表面形态分布的单幅灰度图像高光检测

镜面高光是由明暗恢复形状算法的重大障碍,但是对于单幅灰度图像,由于只包含亮度信息,现有以色度分析和极化分析为基础的高光检测方法均不能适用.为此,提出了一种利用表面形态分布信息检测图像高光的方法.首先,利用成像过程信息,对表面法向量进行估计;其次,基于物理光照模型,通过模拟退火算法最小化亮度误差函数,计算漫反射成分和镜面反射成分;然后,定位高光区域;最后,给出了基于曲率连续性假设的约束补色方法.通过对仿真图像和真实图像的高光检测及表面恢复,验证了提出的算法具有良好的稳定性,提高了镜面高光图像的表面恢复精度.

虹膜图像中的闭眼检测方法

在远距离、运动中采集到的虹膜图像库中包含了闭眼虹膜图像,一种检测闭眼虹膜图像的方法被提出用于提取这些虹膜图像。该方法使用圆的积分微分算子确定闭眼虹膜图像的候选图像,使用直方图分析将候选图像进行二值化,采用边缘检测和连接、图像膨胀和最小二乘拟合等技术拟合抛物线,通过抛物线开口方向判断该图像是否为闭眼虹膜图像。在UBIRIS.v2虹膜数据库中进行了实验,结果表明,检测闭眼虹膜图像方法的使用提高了虹膜分割算法的效果。