大数据视野下《数据结构》课程教学方法的探索

传统的“以师讲授”为主的教学方式已经无法适应《数据结构》课程的要求,而且课程教学范式的改革强调积极转变教学理念,倡导“自主·合作·探究”的教学理念。在新教学理念的指导下,应对课程目标、授课方式、评价体系、授课内容等方面加以调整,真正形成一种“以生为主导”的课程教学模式,改善《数据结构》课程的教学效果。

Fault-tolerant topology in the wireless sensor networks for energy depletion and random failure

Nodes in the wireless sensor networks （WSNs） are prone to failure due to energy depletion and poor environment, which could have a negative impact on the normal operation of the network. In order to solve this problem, in this paper, we build a fault-tolerant topology which can effectively tolerate energy depletion and random failure. Firstly, a comprehensive failure model about energy depletion and random failure is established. Then an improved evolution model is presented to generate a fault-tolerant topology, and the degree distribution of the topology can be adjusted. Finally, the relation between the degree distribution and the topological fault tolerance is analyzed, and the optimal value of evolution model parameter is obtained. Then the target fault-tolerant topology which can effectively tolerate energy depletion and random failure is obtained. The performances of the new fault tolerant topology are verified by simulation experiments. The results show that the new fault tolerant topology effectively prolongs the network lifetime and has strong fault tolerance.

计算机组成原理课程思政的探索与实践

针对将思想政治教育纳入计算机组成原理课程的问题,文章分析了计算机组成原理课程的主要特征,在计算机组成原理课程中增加思想政治教育内容的切入点;还针对实际教学情况,设计了该课程的课程思政实施方案,对计算机组成原理课程思政教学的开展进行了探索与实践,为今后计算机组成原理课程思政的进一步实践奠定了坚实基础。

一种优化无线传感器网络生命周期的容错拓扑研究

由于无线传感器网络的节点能量受限，优化网络生命周期成为设计网络拓扑时首要考虑的问题．通过分析节点的剩余能量和负载量对节点生命周期的影响，提出了一种可延长无线传感器网络生命期的容错拓扑演化模型，并得出了在节点满足网络生存时间的条件下负载调节系数的取值范围．仿真实验结果表明，基于无标度网络的演化拓扑结构具有较好的容错性，并能够均衡网络节点能耗和延长网络生命周期．

一种强容侵能力的无线传感器网络无标度拓扑模型研究

针对无线传感器网络无标度拓扑容侵能力差的问题,本文借助节点批量到达的Poisson网络模型,提出了一种具有容侵优化特性的无标度拓扑模型,并在构建拓扑时引入剩余能量调节因子和节点度调节因子,得到了一种幂率指数可以在(1,+∞)调节的无标度拓扑结构,并通过网络结构熵优化幂率指数,得出了具有强容侵特性的幂律指数值.实验结果表明:新的拓扑保持了无标度网络的强容错性,增强了无标度网络的容侵性,并具有较好的节能优势.

基于离散优化算法和机器学习的传感云入侵检测

针对传感云的大规模高维度数据和多变性入侵行为,在雾计算模式下提出了一种基于并行离散优化特征提取和机器学习方法特性的传感云入侵检测算法。首先,为有效降低数据维度和提高特征提取过程的鲁棒性,在定义最优特征评价指标的基础上构建并行离散优化特征提取框架,理论分析表明:该指标能最大限度去除特征冗余度和保持原始数据多样性。其次,设计了具有普遍意义的离散优化算法(DOA),结合工程优化问题特点给出DOA实现流程,并证明了DOA具有全局收敛性,在此基础上使用DOA对特征提取框架进行求解,通过并行特征子集筛选过程实现了最佳特征组合提取。最后,利用最佳特征子集和机器学习中的分布模糊聚类技术对传感云入侵行为进行检测,通过引入智能迭代进化思想和自适应聚类策略,在有效避免模糊聚类算法易陷入局部最优缺陷的同时实现了聚类个数自动划分。实验结果表明:该入侵检测算法能有效给出入侵检测结果,而且相比于其他检测算法,该算法异常检测成功率和漏检率明显改善,且具有较强抗噪能力。