新工科背景下物联网工程课程建设探索与实践——以“物联网工程规划与设计”课程为例

从新工科建设的基本要求出发,在物联网工程一流专业建设的背景下,“物联网工程规划与设计”作为物联网专业的核心课程,对其课程教学模式的改革研究具有重要意义。以课程的特点及课程目标为基础分析课程建设的必要性,针对传统教学模式缺乏多元化创新、教学资源偏理论化和碎片化、缺乏与产业接轨的实践平台以及教师队伍知识结构有待完善等现状,对课程教学改革进行探索和研究;基于CDIO工程教育理念,探索“翻转课堂”与“混合式”教学设计,精心融入课程思政教学元素,形成“4+3+4”的教学模式,以虚拟仿真平台建设与本科生创新项目、竞赛模拟实验为牵引,结合产教融合、协同育人方式,全面提升学生的实践能力与创新思维,培养符合我国物联网行业发展需求的高素质创新工程科技人才。

基于显著性的目标自动分割算法

针对半监督分割方法的缺点,提出了一个基于显著性的目标自动分割算法.选取效率最好的频谱残差方法作为显著性方法,对显著图得到的粗分割区域分别进行腐蚀和膨胀处理来自动获得目标标签和背景标签.基于最大相似性的区域合并方法在标签的帮助下,目标可以有效地从背景中提取.对自然图像实验的数据结果证实了该方法能够自动可靠地从复杂的背景中提取目标.

一种专家地图构建方法

专家地图是专家个人知识和技能信息及专家协作网络信息的记录。基于图论的方法给出专家发现社会协作网的算法。定义一种从企业局域网的异构数据文档中发现专家地图的任务,给出实现该任务的多种模型,并将模型应用于TRCKMS系统的开发中。在W3C语料库上进行的实验表明,该模型能够提高专家发现的效率。

一种基于社会网络的信任模型

社会网络是通过朋友关系、工作关系和信息交换等一组社会机制,将人、组织和其他社会团结联系在一起形成的网络,Web就是一种社会网络。在社会网络中要求有一种自然的机制对网络的真实性进行判断和评价,信任模型就是比较好的一种机制。基于社会网络,本文构建了一种网络信任模型,用来估算信任者和被信任者之间的信任等级,能够用于语义网的信任管理系统和社会网络的信任评价中。实验结果表明,该模型具有很好的效率和效果。

分布式数据库分类规则挖掘的聚集模型

研究大规模分布式数据挖掘问题,提出了一个基于投票的挖掘分布式数据库的聚集模型。该模型计算产生于子数据库中每条规则的信任系数,通过投票得到一组划分的分类规则集。该模型表示出良好的预测能力和描述能力,而且概念上特别简单直观。