工程教育专业认证下民族院校教学模式探索与实践——以大数据类专业为例

根据工程教育专业认证对人才能力培养的要求,分析民族院校学情实际,以大数据类专业为例,制定以学生为中心以产出为导向的教学模式,并在实践中进行创新,以达到提高学生学习兴趣,提升综合能力的目的.

大数据类专业校企合作实践教学模式创新探究

文章首先分析了大数据类专业校企合作实践教学现状,然后论述了大数据类专业校企合作实践教学模式创新方案,最后对大数据类专业校企合作实践教学模式创新进行了反思。

校企共建和企业案例驱动的大数据类课程教学改革与实践

针对大数据类课程在教学过程中存在大数据环境缺乏、教师实践经验不足以及项目经验不足的现状,积极推动大数据类课程的教学改革,发展校企合作平台,采取“企业案例驱动”的教学方案,加强实践教学环节,强化“案例和项目驱动”的思想在数据科学课程中的运用,并通过聘请工程师分享企业项目经验、组织学生到企业见习等措施,达到深化校企合作、提升教学质量的效果,从而推动人才培养模式从基础型向应用型的转变,对学生的就业和未来职业发展产生积极影响。

新工科背景下本科高校大数据类课程思政协同育人路径探索

基于新工科背景下本科高校工科类课程思政建设的重要性和紧迫性,以及强化工科课程思政育人体系建设的必要性和针对性,文章通过探究目前工科课程思政协同育人建设存在的问题及原因,归纳探索高校课程思政协同育人体系建设路径:一是树立协同育人理念,把握新工科思想政治教育规律;二是创新教育教学方式,挖掘新工科各类课程思政元素;三是完善评价指标体系,建立新工科课程思政长效机制。文章为充分发挥工科各类课程的思想政治育人功能,助力高校思想政治教育有效落实提供参考借鉴。

基于阿里云的大数据类课程混合式教学模式创新

分析大数据类课程混合式教学现状,提出基于阿里云人工智能平台的“一个主体,两条线路,三个层次,四个面向”三阶段混合式教学模式,介绍具体教学实践过程,通过考核评价结果说明该教学模式的有效性。

以线上教学为主的大数据类课程混合式教学探讨

随着信息化教学的逐步推进,以及各地的疫情频发,线上教学俨然已成为高校师生共同面对的问题之一。线上教学本身存在主要问题是由于师生难以共同对某些问题进行探讨,特别对于应用型本科教学而言,实践类课程受影响较大。其中,对于大数据类课程而言,理论教学可以通过各类互联网工具顺利开展,而实践教学中系统报错原因复杂,难以给出准确的原因。因此,大数据类课程教学研究迫在眉睫,本文将针对其中典型问题展开阐述。

基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术

传统通信网络安全态势预测技术缺乏大数据支撑,难以对发生的攻击进行详细分类和追踪,导致在进行长时间的态势预测中收敛过慢,准确度降低.提出一种基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术.分析通信网络的属性以及特点,选择安全态势描述一级指标,将数据标准化处理之后,细分出二级指标;优化大数据聚类算法,计算最优聚类数量、确定聚类中心,建立关联规则库并优化预测流程,完成基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术的设计.通过实验结果表明,与两种传统的安全态势预测技术相比,设计的技术收敛速度更快,全体数据点没有出现残差扩散的现象,并且数据完整度较高.

基于大数据聚类的搬运机器人抓取末端控制系统设计

为提高搬运机器人抓取效率,避免损伤货物,设计了基于大数据聚类的搬运机器人抓取末端控制系统。利用主控制器和驱动控制器平稳控制机器人运行,通过在末端执行器内安装红外扫描装置、集成锁相环路解码器LM567,判断货物是否处于抓取末端内部。使用FRS-402敏感电阻,降低力敏感电阻值,提高抓取的稳定性,完成系统硬件设计。基于大数据聚类拟合控制信号,降低数据维度并提取特征向量。通过匀速抓取、反馈减速以及应力松弛3步,实现搬运机器人抓取末端控制系统设计。实验结果表明,所设计系统能够有效减小抓取位置误差,提高搬运效率,降低货物损失。

“大数据+智能会计类”课程的创新探索与实践

随着科技的飞速发展,大数据和智能会计领域逐渐受到当今社会广泛关注。为了适应这一趋势,培养具备大数据和智能会计技能的人才,高校纷纷开设了相关的课程。然而,传统的课程设置往往只注重知识传授,而忽略了对学生实践能力和综合素质的培养。因此,如何创新“大数据+智能会计类”课程,提高教学质量,成为当前需要解决的问题。文章基于开设“大数据+智能会计类”课程的必要性以及当前“大数据+智能会计类”课程发展现状分析,对新时期“大数据+智能会计类”课程进行了大胆的创新探索,并总结了相关方面的创新实践策略与方法,以期提升“大数据+智能会计类”课程的实用性、时代性和实效性,助力高校为社会输出更多“大数据+智能会计类”的高素质优秀人才。

SGAVE项目大数据类课程“3-4-6”教学路径设计与实施效果研究

本研究旨在评估大数据类课程中“3-4-6”教学路径的效果.通过结合行动导向教学法与信息化技术,设计了与企业需求相符的教学资源和六步工作流程,创造了职业情境的工作环境.数据收集涵盖了学生成绩、学习过程记录以及教师和学生反馈等.研究结果表明,该教学路径显著提升了学生的实际操作能力.最终,本研究总结了教学经验,为未来教学提供了参考.

考虑局部密度的电力通信大数据并行聚类算法

由于电力通信大数据分布广、数量庞大且无规律可循,难以取得理想的并行聚类效果,为此,提出考虑局部密度的电力通信大数据并行聚类算法。利用欧式距离计算数据之间的相似度,获取数据局部密度,根据相似度得到并行聚类质心的准确位置;对并行处理过程提出约束条件,并加权处理数据距离,完成高效率的大数据并行聚类。将所提方法与其它方法展开实验对比,结果表明,所提方法有着高于另外两种算法的聚类准确度和纯度,对于无序且数量庞大的典型电力数据也实现了精准聚类,有效降低了漏聚类和误聚类现象的发生概率。

基于大数据聚类的飞行探测器复合跟踪控制系统设计

飞行探测器会受到气象条件、磁场等环境干扰,影响探测器的运动轨迹,进而影响跟踪精度;为实现对飞行探测器运动轨迹的实时跟踪与控制,设计基于大数据聚类的飞行探测器复合跟踪控制系统;在复合框架体系中,设置主控芯片、伺服驱动设备两类应用结构,并联合信标机元件,调节微惯性传感器器件的实时连接状态,完成飞行探测器复合跟踪控制系统的硬件设计;完善大数据聚类算法,根据跟踪路径节点标定结果,定义具体的复合跟踪坐标系,完成对飞行探测器复合跟踪的实时控制建模,结合相关硬件,实现基于大数据聚类的飞行探测器复合跟踪控制系统的设计;实验结果表明,所设计系统在跟踪1号、2号目标的跟踪准确率平均值分别为96.5%、97.0%,对目标跟踪时延的平均值为0.9 ms,可以保证基站主机对飞行探测器运动轨迹的实时控制能力。

结合非负矩阵分解和流形学习的大数据聚类方法研究

数据规模扩大与数据关系复杂化给数据聚类带来了挑战,现有方法性能已无法满足求解具备多视图、多类型关系的多维数据聚类问题。提出了一种结合非负矩阵分解框架的流形学习方法,学习多维数据的准确低阶表示,该低阶表示可用于数据检索、分类和聚类等多种用途。还在非负矩阵分解框架中加入多样流形学习,利用不同数据类型数据点之间的距离信息来学习不同的流形以进行数据聚类。直接从输入数据矩阵中同时学习,而不是像现有聚类方法那样依靠重构一个大对称矩阵来求解多维数据聚类问题。对于新制定的目标函数,建立了一套更新规则,保证了所提出方法的正确性和收敛性。进行了严格的实验来测试所提出方法在多维数据上的聚类性能,并将其与基于非负矩阵分解的其他方法进行对比。实验结果表明,所提出方法能够更好地学习数据聚类结构,验证了其有效性。

基于大数据聚类的通信网络安全态势预测方法研究

文章综合运用大数据聚类技术和深度学习方法,提出一种基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)、K-means聚类以及长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的通信网络安全态势预测方法。该方法通过聚类分析多源异构的网络安全数据,提取关键安全态势特征,并利用LSTM模型建立安全态势预测模型。实验结果验证了该方法的有效性,为智能化网络安全管理提供新的思路。

新工科下大数据人才岗位需求与任职能力分析——以新兴产业为例

新兴产业的快速发展推动了新工科建设,显著增加了对大数据类专业人才的需求,因此亟需对市场需求现状及其发展趋势进行深入研究。文章基于新兴产业中大数据类专业岗位的招聘信息,采用文本分词和统计方法识别出各专业的热门职位,并利用LDA主题模型获取岗位详情的关键信息,从而揭示人才岗位的具体需求。进一步,应用TF-IDF方法提取岗位的技能关键词,发现岗位更重视数据分析、SQL查询和Python编程等技能。在此基础上,利用社会网络分析法对岗位、新兴产业和技能的共现关系进行分析。结果表明,数据分析、BI工具应用和Java编程等技能与不同岗位均有较高的共现频率,而新兴产业对多样化技能组合具有更高需求。最后,文章对大数据类专业人才培养提出有针对性的优化建议,如加强产教融合、深化校企合作、强化大数据技能等,为新兴产业的持续发展和技术创新提供智力支持。

云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法

目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题,对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑不足,聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类,基于开展物联网事件的云模式通用描述模型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究,改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、K-means算法、决策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数,设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后,开展实验验证,并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明,相比传统算法,该算法聚类时间短、误差小,且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此,该算法实现了基于云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类,具有较高的应用价值。

基于优化粒子群算法的云环境大数据聚类算法

对于传统云环境大数据聚类中的量子进化方法的聚类精准度比较低的问题,为了降低存储开销,提高数据管理能力与调度能力,提出将优化粒子群算法作为基础的云环境大数据聚类算法,对云环境大数据聚类原理进行分析,将传统模糊C均值聚类作为基础,通过粒子群聚类算法对大数据聚类算法进行改进,从而实现空间分割,得出云存储系统的海量数据模糊聚类。利用粒子群聚类方法分配聚类数据离散成本,得到数据聚类信息浓度;与粒子群优化聚类约束条件结合,得到云环境大数据聚类中心最优解。仿真结果表明,此算法的数据聚类精准度比较高,具有良好的收敛性能。

基于大数据聚类的化妆品包装符号元素特征提取

研究了基于大数据聚类的化妆品包装符号元素特征提取方法。初始化处理水平集函数,获取化妆品包装符号元素图像的局部标准差图像,根据余弦相似性确定局部标准差图像像素点在轮廓曲线上的演化方向,水平集演化改进SPF函数,完成符号元素分割;计算大数据的离散样本频谱特征,由置信度获取数据聚类中心的粒子最优解的向量矩阵,完成数据聚类;结合卷积神经网络和AutoEncoder,通过卷积、过滤以及池化操作,在输出层存在的节点中获取最大激活值,实现化妆品包装符号元素特征的提取。实验结果表明,所提方法的特征提取时间较短、特征辨识力有所提高且提取准确率较高。

云环境下基于群智能算法的大数据聚类挖掘技术

云计算从分布式存储和分布式计算两个方面为大数据处理提供了强力的支持,并逐渐成为大数据挖掘的主流平台。但是在处理云平台中的大规模数据集时典型聚类挖掘算法存在一定不足,因此,提出一种基于群智能算法的大数据K-means聚类挖掘算法。首先对云计算Hadoop框架的存储数据能力和采用的Map Reduce计算模型进行分析,然后采用群智能算法对传统数据挖掘K-means聚类算法进行改进,解决其容易陷入局部最优问题。实验结果表明,相比加权K-means聚类算法,提出的改进算法表现出更好的聚类精度和运行速度,可以适用于大规模数据的聚类挖掘。

Hadoop平台下基于优化X-means算法的大数据聚类研究

针对现有聚类方法对数据处理规模的局限性,解决数据聚类效果差的问题,在Hadoop平台的支持下提出基于优化X-means算法的大数据聚类方法;利用Hadoop平台架构与函数采集大数据样本,通过缺失补偿、噪声滤波、归一化等步骤,实现初始样本数据的预处理;选择大数据聚类中心,分别提取聚类中心数据与其他所有数据样本的特征,计算数据样本与聚类中心之间的特征相似度;以相似度度量结果为聚类判定条件,利用优化X-means算法确定数据所属类型,最终实现大数据的聚类处理工作;通过聚类效果测试实验得出结论:在有、无两种实验条件下,与传统聚类方法相比,优化设计方法的查全率和查准率分别提升了4.75%和4.5%,同时优化聚类方法得出数据具有更高利用率。