基于最大信息挖掘广域学习系统的混沌时间序列预测

为了进一步挖掘混沌系统的演化信息,提升预测精度,减少训练时间,提出一种基于最大信息挖掘广域学习系统的混沌时间序列预测模型。为了有效地捕捉混沌系统的线性信息,引入一种改进的漏积分器动态储层,不仅可以获取系统当前状态的信息,而且可以兼顾历史状态信息。通过非线性随机映射将特征映射到增强层从而充分挖掘非线性信息。引入层叠机制促进了动态建模中信息的传播,实现了特征的再激活。在四个大规模数据集上的实验结果表明,提出的方法具有更好的预测精度和更少的计算代价,验证了该方法可以在大规模动态系统建模中获得更好的预测结果。

基于数据挖掘的高校学生信息海量数据处理

随着高校学生规模的日益扩大,学生信息的数据激增,在学生信息管理中,如何处理海量数据是每个学生管理者非常关心的问题;该文提出了利用数据挖掘方式首先对数据进行预处理,然后根据缓存页面分页算法来处理海量学生信息,在实际处理数据时,具有很高的参考价值。

二维链表在重要天气预告图填图原理中的应用

在重要天气预告图制作过程中，如何利用计算机图形学制作出一个应用软件供天气预告员使用，是我们要解决的问题。该文阐述了利用二维链表作为基础结构实现重要天预告图填图的基本原理以及采用二维链表实现该原理的过程，现在利用该原理开发出来的软件已经在全国安装使用，具有很好的推广价值和业务使用价值。

一种新的WSN密钥管理方案

在无线传感器网络中，网络安全通信已逐步得到研究人员的重视，由于传感器网络自身特点，传统的密钥管理方案，经过验证在WSN中很难得到应用，而密钥管理由于其特点是非常适合无线传感器网络安全机制技术．该文通过现有密钥管理方案的总结和分析的基础上提出了一种新的密钥管理方案，经过实验验证，该方案无论在安全上、密钥发现概率上，还是在密钥存储占用节点空间上都有很大的改进。

无线激光通信网络的上行接入带宽动态分配研究

分析了无线激光通信网络上行接入带宽动态分配问题,融合激光网络单元休眠控制以及动态带宽分配方案,提出基于双向DBA算法的无线激光通信网络上行接入带宽动态分配方法。其按照激光通信网络上行和下行业务量,向各ONU划分合理的上行和下行带宽,确保各ONU在上行以及下行方向的传递时延最低,提升ONU的休眠时间,进而确保网络能耗的最低化。实验结果说明,同传统方法相比,所提方法分配下的无线激光通信网络上行平均时延和资源能耗都较低。

基于数据泵技术的资料归档设计与实现

阐述了气象信息管理系统中资料归档的设计及实现,并根据资料归档对数据备份速率以及数据管理的需求,将oracle10g中新引进的数据泵技术应用在数据导出中,较好地解决了由原备份工具EXP带来的归档速率不高等问题。从而提高了系统运行的效率,并且使系统的实用性得到了提高。

RMI分布式技术在气象信息处理系统中的应用

该文阐述了气象信息处理系统应用的必要性，论述了RMI在分布式系统中实现远程方法调用的优越性，并对RMI技术的工作原理进行了介绍，详细叙述了如何在气象信息处理系统中创建一个RMI应用。

C语言程序设计教学探讨与实践

文章简略分析了C语言教学中常见的问题,讨论了C语言程序设计课程目标、学习者所应培养的能力,并通过日常的教学实践总结了一些具体的教学方法和注意事项,提出从课程实例的选取、讲授方式的选择等方面着手,积极围绕课程目标来提高C语言程序设计课程的教学效果。

航空发动机温度过热故障挖掘模型仿真

航空发动机温度过热故障准确检测,可保证航空安全。航空发动机的温度变化过程是一套复杂的流体热动力演变过程,伴随着高温、高压、高能量释放,使得温度曲线呈现较强非线性。传统的温度过热故障挖掘算法为了描述上述非线性变化过程,需要运用高阶、非线性模型完成温度异常挖掘,模型过于复杂,尤其是非线性干扰导致数据分类过程存在较大困难。提出采用萤火虫优化支持向量机算法的航空发动机温度过热故障挖掘方法。通过对采集的待测发动机温度数据进行数值化和归一化操作,采用萤火虫优化支持向量机算法构建航空发动机温度过热故障挖掘模型,根据萤火虫优化算法获取航空发动机温度数据最佳分类,分辨出高于正常温度数据范围的故障数据,完成对航空发动机温度过热故障挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行航空发动机温度过热故障挖掘,能够提高温度过热故障数据挖掘的准确性和挖掘效率。

战斗机发动机温度过热故障挖掘模型仿真

为保证战斗机的飞行安全,战斗机发动机温度过热故障的快速检测至关重要。由于战斗机发动机在运转中随着转速和负荷的不同,发动机的油耗速度会存在波动或发生较大变化,油耗速度不可控,不同的存油量对发动机的温度影响不同,造成发动机温度变化随着油量的不同,信号特征存在非线性。传统的战斗机发动机温度过热故障挖掘模型,主要依据稳定温度信号特征检测过热故障,无法克服存油量波动造成的温度变化信号非线性失真问题,故障检测效果不佳。提出了一种融入诊断网络算法的战斗机发动机温度过热故障挖掘模型,采用小波变换方法,采集动态战斗机发动机温度过热故障信号特征,以温度过热信号特征为依据,通过融合诊断网络在隐含层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,在输出层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,得到过热温度变化信息,实现战斗机发动机温度过热信号的深度挖据。实验结果说明,采用所提模型能够提高战斗机发动机温度过热故障挖掘的准确性,有利于故障的快速修复。

战斗机摆脱跟踪最优路线模型

战斗机摆脱跟踪最优路线进行选择的过程中,需要短时间内考虑众多约束条件,导致传统的基于蚂蚁寻径原理的战斗机摆脱跟踪最优路线选择模型,无法快速有效使战斗机摆脱跟踪,为解决上述问题,提出一种大数据分析的战斗机摆脱跟踪最优路线选择模型,战斗机摆脱跟踪最优路线进行选择的过程中,引入因素重要程度处理战斗机对各条路径的区间决策值,将指标重要性以权重的形式体现出来,通过DIJKSTRA算法产生最短路径树,对所有边赋予新的权重,如果最短路径被删除后路线依然连通,则将最优安全路线问题变成最短路径问题;如果最短路径被删除后路线不连通,则将最优安全路线问题变成最小最大问题。仿真结果表明,所提方法为战斗机摆脱跟踪具有很好的高效性。

任务驱动型教学在云课堂教学中的应用——以移动开发技术课程为例

云课堂是课堂教学的有效补充,打破了教学对时空的要求,在疫情期间其优势得到了充分体现;但是它在如何及时掌握学生学习状态的问题上具有较大的欠缺,降低了学生在云课堂中的学习质量.为应对该问题,以移动开发技术课程为例,阐述了“任务驱动”教学和学习在云课堂教学中的应用方式,并将该教学模式与线下教学效果做了对比,验证了它的有效性.

新工科背景下网络工程专业实践教学体系探索

在新工科+工程教育专业认证背景下,应用型本科高校应结合自身发展定位,基于OBE(Outcomebased Education)教育理念,以培养卓越工程师人才为目标,优化教学内容和实践体系,注重对学生工程实践能力和创新意识的培养。基于此,笔者结合网络工程专业特点和培养现状,提出从提升实践教学地位、丰富实践教学内容、分阶段开展校外实践、打造卓越实践教师队伍等四个方面优化构建理论与实践互通、专业技能和工程能力互长的网络工程专业实践教学体系,为学校转型发展提供参考,满足新工科背景下卓越网络工程师人才培养的需求。

将BP神经用于云安全客户端安全评定

云安全是当前网络安全的重要领域,本文分析了云安全的原理,提出了用人工智能领域的BP神经网络实现云安全中收集信息的客户端技术,并构建了初步的模型。

乡村产业发展思考

乡村振兴已经成为国家战略,在推进乡村振兴发展计划中,如何结合实地特征,利用本地特色产业推动乡村建设、发展经济成为目前国内关注的热点。本文以河南省泌阳县为例,分析目前农村经济产业发展现状及面临的问题,并给出建议。

一种边缘计算环境下降低副本一致性难度的副本放置方法

在边缘计算中,副本放置可以有效地均衡边缘服务器的负载,降低终端用户的访问延迟.传统的副本放置方法多侧重于改善系统的性能,较少关注在副本放置时降低副本一致性的难度,导致放置过多的副本增加了副本一致性的难度.为应对该问题,本文提出了一种边缘计算环境下缓解副本一致性难度的副本放置方法(简称RPCD),实现均衡边缘云节点负载、降低终端访问延迟并降低副本一致性难度的目标.RPCD由边缘云服务器采用分散自适应的方式动态创建和放置副本.该方法选择高流行度、低更新率的数据对象创建副本,并根据边缘云服务器的负载、边缘云的拓扑结构以及数据的反应延迟,绘制了更新风险图来对边缘服务器进行评估,最后根据评估结果选择合适的边缘云服务器放置副本.实验证明,与同类方法相比,RPCD能够较好地均衡系统负载并降低数据访问延迟,同时还可以有效地降低副本一致性的难度.