“竞赛驱动,赛学一体”的新工科人才培养模式——以湘南学院物联网专业为例

新工科的兴起为高校的物联网专业人才培养模式带来了新的机遇和挑战。为迎接上述挑战,培养具备创新能力和实践能力的交叉复合型人才,湘南学院物联网专业经过数年的探索,通过分析物联网专业学科竞赛生态环境,构造了学科竞赛与新工科背景下工科生所需能力的矩阵,从培养方案、协会社团、实习就业等多方面进行深度融合,形成了“竞赛驱动,赛学一体”的人才培养模式。通过近几年的实施成效来看,该体系有效地提高了学生的实践能力和创新能力,进一步拓展了以“以赛促学”为基础的人才培养理论体系。本研究能够为高校物联网专业的人才培养提供有意义的指导和经验。

面向新工科的地方高校物联网工程专业实践教学体系探索与实践

物联网工程专业作为一个典型的新工科专业,具有实践性和工程性强的特点,实践教学效果直接影响着人才培养质量。结合湘南学院物联网工程专业教学实践,文章从物联网工程专业教学中存在的问题出发,构建适合新工科教学的实践教学体系,在实验课程体系、实践课程考核、校企合作和课外实践组织等方面提出改革措施。

计算机组成原理虚拟实验系统的设计与实现

为增加使用灵活性、降低程序复杂度、提高实验效果,提出了一种基于浏览器客户端技术的计算机组成原理虚拟实验系统设计方案。该系统全部采用浏览器客户端技术实现,具有良好的交互性和扩展性。系统使用JAVASCRIPT开发组件库,利用CSS绘制芯片等组件,采用VML绘制组件间的连接线,用HTML5 File API实现电路文件的导入导出。提出了基于队列的单线程组件调度算法,有效解决了众多组件之间信息传递和调度运行的问题。系统从功能上对组件进行仿真,实现了实验电路的仿真运行,支持自主设计电路,可进行复杂模型机等设计性实验。本系统已用于实验教学,取得了良好的教学效果。

粒子群优化算法种群规模的选择

介绍了相关文献对粒子群优化算法种群规模的建议,分析了种群规模与问题维度、搜索速度、精度及稳定性之间的关系,提出了一种选择种群规模的更精确的方法。选用了2个经典测试函数分别在维度为20、60、100和200的情况下,对20、40、60、80共4种不同的种群规模进行了函数优化实验。对实验结果进行了分析,给出了种群规模的一个一般性的建议,并且提出了一种基于实验的,利用种群规模与精度、时间关系图来选择种群规模的方法。

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法。针对HP-SO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍。

改进共享策略的简单群搜索优化算法

本文对GSO算法进行了改进。采用了三种改进措施,一是使用新的信息共享策略,不仅共享最优个体,而且共享其它优秀个体的位置信息;二是采用完全随机搜索,不再按搜索角度进行搜索;三是限制游荡者扰动的维数。其中第一项改进是本文提出的。经过6个经典测试函数测试对比后可知,无论在高维还是低维情况下,改进算法的搜索性能都优于原GSO算法以及GA、PSO算法,在高维问题中尤其明显。

计算机专业大学生学业成绩性别差异研究

通过对计算机专业470位大学生学业成绩的统计分析,探讨计算机专业大学生学业中的性别差异及其对教育工作的启示。结果表明,计算机专业女生学业状况明显优于男生,其中专业理论课程优势较大,设计实习课程优势较小。此外,还发现在平时表现、成绩走向等方面也存在性别差异。文章分析了差异形成的原因,并对教学提出了一些建议。

粒子群优化算法在离散变量结构优化中的应用

介绍了用于离散变量的粒子群优化(PSO)算法以及加入了约束处理的启发式粒子群优化(HPSO)算法。将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到3个离散变量桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行了对比分析。对于每个算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计数据中可以看出,改进算法比HPSO算法更稳定、收敛速度更快、搜索精度更高,且其约束处理方法减少了结构分析的次数,从而提高了整个程序运行的速度。

应用型本科嵌入式系统课程教学改革与实践

论述嵌入式系统课程的特点,分析本科计算机专业嵌入式系统教学中普遍存在的问题。结合学校的教学改革与实践,分别从教学内容、教材建设、实践教学、兴趣培养和师资5个方面对这些问题进行探讨,提出相应的具体改革措施。

群搜索优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍一种改进的群搜索优化算法(IGSO)及适用于它的一种约束处理方法,并将其应用到两个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于每个算例,IGSO和HPSO算法各运行10次,从10次运行的统计分析中可以看出,IGSO算法的优化效果和稳定性稍逊于HPSO算法,但其收敛速度比HPSO算法快,且其使用的约束处理方法大大减少有限元分析的次数,提高程序运行的速度。

改进的群搜索优化算法在MATLAB中的实现

文章介绍了一种改进的带趋势预测的群搜索优化(Group Search Optimizer,GSO)算法,描述了此算法在MATLAB中的程序实现。同时根据函数优化的概念,举例说明了改进算法在函数优化中的应用方法。

带趋势预测的群搜索优化算法

对GSO(Group Search Optim izer)算法进行了改进,主要的改进为:在搜索最优值的过程中,好的移动方向被群成员作为经验保存起来,并以此预测更好的移动位置。改进算法提高了GSO算法的优化性能,并且简化了计算过程、加快了运行速度。选用4个常用测试函数进行了函数优化实验,在30维情况下,改进算法的优化效果比GSO和GA算法好,与PSO算法相近;300维时,改进算法的收敛性能明显优于GSO、GA和PSO算法。

MAPEASY数字地图的优化

介绍了基于预生成的数字地图技术及MapEasy开源项目,针对MapEasy只支持正方形地图和内存泄露的问题,对MapEasy进行了相应优化,提供了对矩形地图的支持,降低了内存使用量。并用一个简单的地图实例说明了使用MapEasy制作数字地图的方法。

智慧居家养老系统构建问题研究

本文从养老服务需求出发,对现有智慧居家养老服务平台进行调研,针对存在的问题,结合物联网相关国家标准,设计了智慧居家养老系统架构,并且在物联网终端设备维护、安全警报智能化、人机交互方式、设备接入方法和隐私保护方面提出了改善方案。此系统架构提高了智慧居家养老系统的可靠性、安全性和智能化程度,能为高质量居家养老服务提供支持。

嵌入式系统课程层次化教学模式研究

论述了嵌入式系统课程的特点,分析了我院计算机专业嵌入式系统教学中存在的问题。结合我院的特点和实际,提出了因材施教的层次化教学模式,并且从教学内容、教学方法等方面论述了层次化教学模式的具体实施过程。实践证明,该模式能有效提高教学质量。

基于NETMEETING的多屏演示系统的实现

此文介绍了一种利用NetMeeting进行多屏幕演示的方法,同时也介绍了一些用VC++进行WINDOWS编程的基础概念和方法.

改进的群搜索优化算法在结构优化中的应用

针对桁架结构优化设计问题，对群搜索优化算法（GSO）进行了算法修改和参数调整，并将修改后的算法应用到10杆、17杆和200杆共3个桁架结构截面优化设计算例中，同时与另一种GSO改进算法（IGSO）进行了对比分析。对于每个算例，该文改进算法和IGSO算法各运行了10次，从10次运行的统计结果可以看出，改进算法的优化效果和稳定性均好于IGSO算法。另外，改进算法也与目前结构优化中较好的其它几个算法进行了比较，总体来说，改进算法的最佳优化结果与这些算法的最佳结果相当。

虚拟实验系统在计算机组成原理实验教学改革中的应用

虚拟实验系统在实验教学过程中的应用是实验教学改革的重要部分。文章分析计算机组成原理实验教学改革形势,介绍湘南学院计算机科学系计算机组成原理虚拟实验系统体系结构,通过对具体实验——微控制器设计与实现的分析,总结虚拟实验系统在实验教学改革中的优势及改进方向。

计算机硬件基础课程实验改革与实践

计算机硬件基础课程主要包括数字逻辑和计算机组成原理两门课程。文章以湘南学院计算机科学系所开设的计算机硬件基础课程为例,分析目前这两门课程的实验环节所存在的问题,提出一种多元化、一体化、循序渐进的实验改革方案。

基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法

Criminisi提出的基于样本的图像修复技术需要在整幅图像中遍历样本,代价太大,并可能因选择错误的样本,不断迭代更新后而导致错误信息累积,使修复结果出现较大的偏差。同时,考虑到Criminisi算法中优先权函数的计算失误可能导致修复结果中出现结构失真,由此提出一种基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法,将目标样本块的搜索限定在与源样本块所覆盖的类别一致的区域当中。在像素点优先权计算中,引入该像素点邻域灰度梯度差值信息,提出更为合理的优先权计算公式,以最大限度保证复杂场景中边缘优先传递,并在置信度更新项中有差别地对待新填充像素点。通过实验证明,改进算法不仅解决了Criminisi算法可能存在的结构偏差延续问题,修复视觉效果更加符合人们的主观感受,而且大大缩短了修复时间。