基于OBE理念的计算机专业课程思政教学探索

针对计算机专业课程思政教学与现有教学体系难以有机融合等问题,提出基于OBE理念的思政教学方案,在介绍其总体设计思路的基础上,从定义课程思政教学目标、思政教学内容设计、理论教学思政策略、实验教学思政策略及多元思政评价体系方面阐述具体改革方法,最后说明教学效果。

疫情期间的计算机网络线上教学模式

针对疫情期间的计算机网络课程教学,提出采用超星学习通构建SPOC课程+腾讯会议直播平台答疑讨论+企业微信群师生互动的翻转课堂线上教学模式。阐述实施过程中的具体措施,强调对于重要知识点采取“一人一题”和“一题一策”的测试方法,分析学生的学习特点,以提高学生在疫情特殊时期的学习效果。

高校计算机专业核心课程群建设研究

分析计算机专业核心课程群地位和作用,以算法与数据结构课程作为8门核心课程群建设的示例,重点对课程中知识单元的划分、课程教学过程的组织、课程群教学团队的建设、核心课程群的总体建设思路等内容提出看法,为高等院校计算机专业核心课程群建设提供借鉴。

地方高校计算机科学与技术专业人才培养模式改革与实践

本文分析了目前我国地方高等院校计算机专业人才培养现状,以太原科技大学计算机科学与技术专业为例,针对办学指导思想、专业定位、专业特色、专业培养模式及课程体系进行了研究与探讨,提出了"行业特色明显、专业方向细化、实践技能突出、素质教育鲜明"的专业建设指导思想。在基于知识深度优先和专业模块细化的基础上,详细论述了计算机工程专业方向的人才培养方案及课程体系设置。

基于红黑信号的计算机主机电磁泄漏的测试与分析

通过频域测试方法在微波暗室中对计算机主机电磁泄漏进行实验,取得了主机各个部件的电磁泄漏测试数据,对计算机主机的频谱特性进行分析,以此来寻找到红信号。

改进分布估计算法在热轧生产调度中的应用

在热轧生产调度数学模型的基础上,提出一种改进的基于小生境技术的分布估计算法。采用Hebb学习规则来更新概率模型,增强了小生境之间以及整个群体间的相互学习能力。在对新种群采样时,引入了一种竞争选择机制,使得父代中的优秀个体在进化过程中得以保留,从而保证了进化持续有效的进行。为将该算法用于热轧生产调度,设计了一种新的解码方式,并采用某钢厂实际生产数据进行仿真实验,验证了算法的有效性。

基于嵌套Gumbel Copula函数的分布估计算法

如何估计群体的联合概率分布及如何对其采样,是分布估计算法应用中需要解决的关键问题,尤其在多维情形下,该问题更显重要。Copula理论为研究多变量联合分布提供了一个有用的工具,它可以把随机变量的边缘分布和它们的相关结构分开来研究。提出基于嵌套Copula函数的分布估计算法。论文在介绍完全嵌套和部分嵌套两种嵌套copula模型的基础上,详细讨论了三维情形下,完全嵌套阿基米德Copula函数的采样算法,并给出了基于嵌套Copula函数的分布估计算法的框架。以Gumbel Copula函数为例,针对三维Benchmark函数优化问题的仿真实验,表明了该算法的有效性。

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。

无线传感器网络中基于RSSI的加权DV-HOP定位方法

节点位置是无线传感器网络应用不可缺少的信息。DV-HOP算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法。标准DV-HOP算法在计算跳数时并未根据邻居节点间距离对跳数进行加权处理,导致当邻居节点间距离差别较大时算法定位精度低的问题。从RSSI的耗散模型可看出,RRSI可以作为距离的比征,提出一种基于RSSI的DV-HOP加权算法。该算法基于节点接收信标节点位置元组时的信号强度(RSSI)对邻居节点间跳数进行加权处理,将节点间的跳数与距离相关联。仿真实验结果证明该加权算法可大大提高定位精度。

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。

向量线性相关的三角网格自适应Loop细分方法

根据过同一起点,且线性相关的三个向量在同一平面上的原理提出了一种新的三维表面自适应Loop细分算法,即对网格模型过同一顶点1邻域上的所有三个紧邻边组成的三个向量判断其是否线性相关来断定该顶点的1邻域是否平坦,从而进一步判断该顶点是否参与细分。但是三角网格模型上的三条边不可能都严格地在同一个平面上,当这些向量组成的行列式值趋于零时,便认为它们在同一平面上。实验表明,该方法减少了细分的数据量和处理速度。

基于OPC UA的煤矿监控系统集成设计与实现

针对煤矿监控系统中存在的问题,本文研发了OPC UA的客户端和服务器端程序,通过各子系统的数据个性化定制,实现了系统数据的充分集成与共享,有效解决了现场异构设备不同通信协议带来的数据集成和传输问题。在某煤矿企业的运行效果显示,OPC UA在平台无关性、可互操作性、安全性、可靠性等方面具有显著的优势。

基于多Agent的煤矿井下矿工逃生模型研究

为帮助矿工在复杂的井下环境和突发事故中准确选择逃生路线,建立了基于多Agent的煤矿井下矿工逃生模型(UCMEM)。通过分析井下人员在灾害中的生理和心理情况,提取出了井下人员的行为规则。依据这些行为规则,利用RePast建模仿真软件模拟矿工在事故发生时的逃生行为,随机生成了逃生路线。结果表明:在井下发生灾害时,利用模型生成的逃生路线进行逃生能够有效降低死亡率;模型针对灾害发生的不同地点,可生成不同的逃生路线,并帮助Agent安全逃生。

新区入栈的区域填充扫描线算法

针对传统区域填充存在的一些欠缺,提出了一种新的区域填充扫描线算法。该算法在处理同一条扫描线上的多个填充区域时,分成向上搜索和向下搜索两种情况进行,每种情况又都可能出现多个搜索新区;在填充过程中,考虑到当前扫描线区间的左右连续性和上下相关性,只需将出现的新搜索区压入堆栈,不需要将相邻的每根扫描线都压入堆栈,从而减少了像素的重复判读和回溯区的搜索时间,避免了不必要的进栈出栈处理,提高了填充效率。

基于Modbus协议的煤矿安全监控系统数据集成研究与设计

针对目前煤矿安全监控系统中存在的问题,提出了一种基于Modbus协议的数据集成方案。井下分站采用Modbus标准通用协议实现数据实时通信,将异构设备接口通信归一化,使得各站点可以方便地互联。所设计的分站解决了现场异构设备不同通信协议带来的数据集成和传输问题。在某大型企业的运行效果显示,数据传输可靠,响应速度快,满足数据集成要求。

基于关联规则挖掘的数据质量提高方法研究

为了提高数据质量,提出了在数据录入、校对系统中引入关联规则挖掘,并给出了具体设计思路、体系结构和实现要点。实验结果表明,该方法实现了数据录入、校对准确和高效的预期目标。此方法对平均分布的数据具有一定的通用性。

基于小波的曲线可控误差拟合

研究了利用小波变换对所拟合曲线进行分解和重构的方法,给出了进行曲线拟合的误差控制,采用Daubechies小波对所拟合曲线进行快速小波变换。通过分层近似对原曲线进行拟合,所产生的误差刚好为高频滤掉部分。在构造近似曲线前,通过对曲线细节的预先计算,得出可控制误差的范围,从而决定是否继续进行曲线的细化分解,达到在可控制误差下进行曲线拟合的目的。文中给出了基于小波的曲线可控误差拟合算法,并用实例进行了说明。

基于离散小波的可控误差三维分层表面仿真

利用二维离散小波变换,研究了三维空间下分层表面的分解和重构方法,通过进行高频和低频成份的滤波,得到原始表面的近似表面仿真,所产生误差即为高频滤掉部分。在对细节表面进行前处理的基础上,得出表面分层后的误差范围,这使得近似表面的仿真误差变得可控,从而决定表面的分层细化是否继续进行。采用Daubechies小波对分层表面进行快速小波变换,给出了可控误差三维分层表面仿真算法,并对仿真结果进行了分析。

基于嵌入式Linux 2.6的实时优化

在分析了国内外嵌入式Linux实时技术的基础上,根据Linux 2.6内核和嵌入式实时操作系统的特点,采用直接修改Linux内核的方式,从中断线程化、自旋锁可抢占、优化O(1)调度算法三个方面提出了一种针对Linux 2.6的实时优化方案。该方案的提出使得Linux2.6的实时性能在内核可抢占的基础上得到了进一步的提高,扩充了Linux在嵌入式领域的实时应用。

三角网格顶点重要度的自适应Loop细分算法

提出了一种新的自适应细分算法,在顶点的1-邻域内,用与顶点相连较长三条边的端点构成的平面去替代其平均平面,将顶点到其平均平面的距离作为判断顶点重要度的标准,对三角网格进行自适应细分。由于原始三角面片的高密度和形状相似性,以点面距离为细分尺度所产生的误差,可被限制在一个体元之内,与反复修正顶点法矢算法相比,该算法大大减少了计算量。实验结果表明,所提方法在三角网格细分过程中,简化了数据模型,提高了处理速度。