基于等级保护2.0的高校校园网安全平台设计

文章分析了我国高校当前面临的网络安全形势,从落实网络安全等级保护视角,以四川民族学院校园网安全为研究对象,基于等级保护2.0标准,从管理和技术两个维度对高校校园网安全平台设计,构建安全合规、具有前瞻性技术理念的网络安全平台,最后对基于等级保护2.0高校校园网安全平台的目标和实现进行了深入探讨.

基于邻域依赖度融合信息熵属性约简

邻域粗糙集是经典粗糙集理论的一个重要扩展,它已成功应用于诸多领域,其中属性约简是其最主要的应用之一。邻域依赖度与信息熵是邻域粗糙集中的重要内容,邻域依赖度属则是通过识别出那些对决策属性具有显著依赖关系的属性,邻域信息熵可以用来衡量条件属性对决策属性的重要性。通过它们构建约简算法可以消除数据集中的冗余信息,提高数据处理和分析的效率。基于此,本文以邻域依赖度融合信息熵为基础,提出了基于邻域依赖度融合信息熵属性约简算法。使用公开数据集,实验结果表明该算法可以选择较少的属性来保持或提高聚类算法的性能,这充分证明了该算法具有较强的有效性。

基于变精度邻域依赖度属性约简

邻域粗糙集理论是粒计算中一个重要的计算模型,它已成功地应用于诸多领域,其中属性约简是其最主要的应用之一。变精度邻域粗糙集在邻域粗糙集的基础上引入了容忍度参数β,通过调整β值使对象被划分到下近似或上近似的标准更加灵活,允许一定程度的不确定性和模糊性。基于此,本文提出了一种基于邻域依赖度的属性约简策略。首先本文以邻域粗糙集中的相关理论为基础,构建了变精度邻域粗糙集选择模型。接着,基于数据集中决策属性,定义重要度来表示候选属性的重要性,同时,设计了一种基于变精度邻域依赖度的属性约简算法。最后使用公开数据集,通过实验表明,本文所提算法可以选择较少的属性来保持或者提高聚类算法的性能,这充分证明了本文所提约简算法是有效的。

新工科背景下的高校实验室管理策略研究

随着“新工科”概念的提出,各大高校积极响应国家号召,加快对自身人才培养模式的改革。作为培养专业人才的重要场所,实验室的建设和管理对高校人才培养至关重要。“新工科”背景下,高校应重视对实验室管理模式的创新和优化,为“新工科”建设提供充足的实践平台。本文分析了当前高校实验室管理中存在的问题,并提出相应的改进措施,旨在提高实验室管理水平,促进高校人才培养质量的提高。