基于改进KPCA和GA-BP神经网络的电能质量稳态指标预测

为提高电能质量稳态指标预测精度,以气象因素、有功负荷及历史电能质量数据作为输入变量,提出一种基于改进核主成分分析(KPCA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络的电能质量稳态指标预测方法,首先将改进K-means聚类算法与KPCA相结合,通过改进K-means算法将输入变量划分为不同的子类,降低了核矩阵维数;再利用KPCA提取每类输入变量的非线性主成分,简化网络结构;然后分别将每一类中提取的特征作为BP神经网络模型新的输入变量,并结合GA算法优化BP神经网络参数,建立每一类数据的预测模型。算例应用结果表明,该方法的预测精度明显优于传统BP神经网络预测方法和KPCA+BP神经网络预测方法。

刍议数字校园环境中物联网建设与应用所面临的安全问题及对策

随着信息技术的飞速发展以及高校信息化建设的不断深入,物联网技术也在数字校园建设中扮演了重要角色。但是,受限于相关技术的成熟度及节约成本的考虑,物联网建设进程中还暴漏出了不少的安全隐患,制约了其进一步的普及与应用。本文简要分析了物联网的所面临的主要安全威胁并提出了应对策略。

军队院校网络微课程建设研究

微课教学模式是一种新型的教学工具,其采用视频以及配套的复制资源来展开教学,通常是支持网络的在线播放方式,对于军队院校的教学活动而言,微课导入现代教学工具,利用视频等方式为学员创设学习的情境,从而激发课堂教学的活力。微课是随着现代教育技术手段的出现而产生的新教学模式,主要借助网络媒体将学习内容以碎片化的形式呈现,既有效利用了学习时间,又能够扩展学习的交互性。文章即针对军队院校网络微课程建设展开研究。

MOOC在军队院校教育中的探索与思考

军队院校教育改革发展,培养造就适应建设信息化军队、打赢信息化战争的新型高素质军事人才至关重要。该文分析阐述了MOOC在军队院校教育的诸多方面的重要作用,以及面临的矛盾和问题。

一座城市的注解 布拉格的博物馆群像

"当我想以一个词来表达音乐时,我找到了维也纳;而当我想以一个词来表达神秘时,我只想到了布拉格。"——尼采到捷克旅行,唯一不能忽略的城市便是享誉世界的布拉格。当米兰·昆德拉在一生中最具有影响力的作品《生命中不能承受之轻》中把哲理小说提高到了梦幻和情感浓烈的新水平时,布拉格便成了人们心中的圣地。这里有浓郁的欧洲风情,罗马风格、哥特风格、文艺复兴风格和众多巴洛克风格的建筑,也为它增添了很多文艺气质,布拉格所具有的光环不但没有褪色,而且还有着"建筑博物馆"之称,从不同主题的博物馆中,能感受到这座城市因时代的变迁而改变的特征,让人置身于历史之中。