一种软件缺陷不平衡数据分类新方法

针对软件缺陷预测数据中的数据不平衡、预测精度低以及特征维度高的问题,提出了一种RUS-RSMOTE-PCA-Vote的软件缺陷不平衡数据分类方法。首先通过随机欠采样来减少无缺陷样本的数量;在此基础上进行SMOTE过采样,在过采样中综合总体样本的分布状况引入影响因素posFac指导新样本的合成;对经过RUS-RSMOTE混合采样处理后的数据集进行PCA降维,最后应用Vote组合K最近邻、决策树、支持向量机构造集成分类器。在NASA数据集上的实验结果表明,与现有不平衡数据分类方法相比,所提方法在F-value值、G-mean值和AUC值上更优,有效地改善了软件缺陷预测数据集的分类性能。

基于构件影响因子的软件可靠性评估方法

为提高构件式软件系统可靠性评估的准确性,使软件系统的优化效率得到提高,提出一种基于构件影响因子的软件可靠性评估方法。基于构件式软件系统具有的复杂网络特性,使用引入构件转移概率的加权PageRank算法评估构件的影响因子,将构件的影响因子引入到离散时间马尔科夫链的可靠性评估模型中,评估软件系统的可靠性。实验结果表明,该方法能够提高软件可靠性评估的准确性,并且通过优化影响因子大的构件,可以更加有效提高软件系统的可靠性。

面向时空特征融合的GSTIN动作识别网络

视频动作识别是计算机视觉领域一个十分具有挑战性的课题,主要任务是利用深度学习等视频智能分析技术识别的深层信息推导出视频人体行为动作。通过结合双流卷积神经网络和三维卷积神经网络的结构特点,提出了一种面向时空特征融合的GSTIN(GoogLeNet based on spatio-temporal intergration network)。GSTIN中设计了时空特征融合模块InBST(inception blend spatio-temporal feature),提升网络对空间特征与时间特征的利用能力;在时空特征融合模块InBST基础上,构建了适合动作识别的多流网络结构。GSTIN在动作识别数据集UCF101、HMDB51上识别精度分别达到了93.8%和70.6%,这表明GSTIN与其他动作识别网络相比具有较好的识别性能。

关于心理健康教育的几点认识

所谓心理健康教育，也称心理教育或心理素质教育。心理健康教育旨在培养受教育者良好的心理素质，提高受教育者心理机能，充分发挥其心理潜能、促进其个性发展，是教育者与受教育者心理的自主构建相互作用的社会活动过程。一般而论，心理健康是一个终生课题，并表现出很强的阶段性。在人生发展的不同阶段，由于对该阶段发展任务的适应情况不同，一个人的心理发展可能是健康的，

狠抓师德建设是提高育人水平的保证

教师是人类灵魂的工程师。教师队伍职业道德素质的高低,直接关系到素质教育的顺利实施。本文就如何加强师德建设,推进素质教育,以培养高素质的人才,进行以下三方面阐述。一、明确师德建设的重要性1.师德建设是建设高水平师资队伍的需要一支高水平的师资队伍,不仅要有高学历和高职称,还必须具有高尚的道德修养。因此,加强师德建设,使教师在思想政治和学识学风方面以身作则,为人师表,才能全面提高学生的综合素质,促进良好校风的形成。

寓“愉快教育”于英语教学中

寓“愉快教育”于英语教学中○雷永秀（南昌市二十一中“愉快教育”是国家教委积极支持和大力推广的一项教改实验项目。它能充分调动学生的学习积极性，使教育融合于教学中，融合于全部课外活动中，既提高了学生的知识技能，又发展了他们的个体，真正体现了“教师为主导，...