计算机学院教学管理系统分析与建模

针对计算机学院在学期过程中各类教学管理事务信息化程度低导致的效率低下,以及教学管理模式不够规范的问题,分析并设计了教学管理系统。该系统包括学期计划、周工作主题安排、教学检查和考试任务分配等关键功能,通过系统的分析及模型设计进一步疏理了教务管理流程,规范了教务管理活动,同时确定了系统功能及边界,为实际开发提供了重要指导。

基于大数据环境下的计算机网络安全体系搭建思路探究

大数据的出现,不仅为计算机网络更好地应用提供了帮助,同时,也对计算机网络的安全性带来了更多威胁,使得计算机网络应用时,经常出现一些安全问题,对整个社会的正常发展造成了较大影响。基于此,本文通过对大数据与计算机网络安全的简单介绍,进而分析了引发计算机网络安全的主要原因,并以此为基础,从多个角度出发,探讨了计算机网络安全体系的构建,以进一步提升计算机网络的安全性。

大数据背景下的计算机网络数据库安全问题的相关探讨

随着我国计算机科学技术水平不断提升,计算机网络数据库安全问题成为风险隐患之一,现阶段我国大数据背景下的计算机网络数据库安全问题还研究不多.通过对计算机网络数据库安全问题进行分析研究,将其影响性、实质性、作用性进行明确阐述,并结合问题现状及发展需求对其意义、应用进行具体阐述,对未来计算机网络数据库安全防御技术发展进行了分析,为相关学术研究及科技创新提供相关参考.

探讨计算机网络安全的可靠性及优化设计问题

近年来,伴随信息技术的发展,计算机网络技术得到较快的发展。计算机网络安全的可靠性得到设计师的普遍重视。计算机网络已广泛用于生活中的方方面面,计算机网络安全的可靠性对社会经济具有至关重要的作用。所以,强化计算机网络可靠性的设计,构建一套优化设计方案,对我国网络事业的发展意义重大。基于此,本文阐述了计算机网络安全可靠性带来的影响,探讨了计算机网络安全可靠性的优化设计策略,提供了必要的参考。

计算机网络安全在大数据系统中的应用分析

随着信息时代的到来,计算机网络安全越发受到关注,对计算机网络进行安全管理和有效控制,能够帮助使用者对信息进行处理,从而提升网络数据信息的安全性和私密性,实现网络生活的正常运转。大数据技术作为新的信息处理技术,对于网络安全的要求较高,因此计算机网络安全对于大数据系统十分重要。将从计算机网络安全在大数据系统中的重要性入手,探索计算机网络应用的具体途径,实现网络安全水平的提升。

分层技术在计算机软件开发中的应用

计算机软件开发属于目前我国计算机技术发展中的重要工作,合理开展计算机软件的开发是促进国家网络技术领域快速发展的核心举措。分层技术属于当前较为先进的软件开发技术,可为软件开发提供更多帮助。因此,我国的具体软件开发应该积极使用分层技术,在诸多分层技术的帮助下提升整体的软件开发水平。

大数据时代下计算机软件技术的应用

伴随着大数据时代的到来,计算机软件技术在大数据中的作用也越发凸显。随着计算机软件技术的不断发展,大数据中计算机软件技术的应用也在不断深入。对大数据以及计算机软件技术相关进行了简单概述,对大数据时代下计算机软件技术的应用领域进行了分析,并针对大数据时代下计算机软件技术的具体应用进行了研究。

《计算机基础》模块化教学研究

《计算机基础》是普通高校非计算机专业的基础课,通过该课程的学习学生可以系统地了解计算机基础知识,掌握基本的计算机操作技能,培养良好的信息素养。模块化教学使用精心设计的教学案例引导学生主动学习,教师带领学生做学习评价总结。教学过程中最大限度地发挥学生的学习积极性,改变传统的教学方式,从而提高教学效果,达到培养应用型人才的目的。

基于SSH的计算机散件报价系统的设计

随着社会经济的不断发展,社会的信息化程度也在日益提升。人们对于计算机的依赖越来越强。计算机质量的好坏直接影响人们的工作学习的效率和心情。该文采用Struts、Spring和Hibernate三大开源框架设计并开发了一个基于B/S模式的计算机散件报价系统,系统的应用能让用户花少量的钱,买到性价比高的计算机散件配件,最后,帮助用户组装成质量相对较高的电脑。系统具有较好的扩展性和可维护性。

基于OBE工程教育模式的计算机公修课模块化课程教学研究

OBE教学模式是以学生能力培养为导向来设计教学过程,其重点关注学生通过教学过程所取得的学习成果或具备的解决问题的能力。该文通过分析OBE教学模式的成果导向作用来明确计算机公修课教学的培养目标,来探索OBE教学模式下,高校计算机公修课如何改革才能达到该培养目标。目前我国高校的计算机公修课教学中存在着许多问题,教学目标不清晰,教学模式单一,不能很好地支撑专业教育等,将OBE这种教学模式运用到高校计算机公修课模块化教学改革之中,为教学改革提出新思路,对提高教学质量有着十分重要的意义。

“对分课堂”教学模式在计算机组成原理教学中的应用

针对《计算机组成原理》课程的特点和课堂教学的现状,将对分课堂教学模式融入课堂教学。对分课堂教学模式强调将课堂时间对分,教师讲授和讨论交流各占一半,并要求在教师讲授之后给学生预留足够的时间进行内化吸收。教学实践表明,对分课堂教学模式有助于培养学生的自主学习能力和探究意识、增进师生互动和生生交流、活跃课堂气氛,最终达到提高学生学习能力和提升教学效果的双重目的。

基于云计算的智能电网大数据处理技术研究

现代化云计算的应用,导致大规模的数据被累积与储存,推动了大数据储存与管理技术的长远发展。基于此,提出基于云计算的智能电网大数据处理技术研究,完成基于网格文件的多维索引,任务分配与调度模块,对状态监测数据进行存储与管理。实验结果显示,新设计的处理技术相比于传统设计,数据处理效率更高,具有较高的有效性。

云计算下供电监控数据压缩存取方法研究

传统的供电监控数据压缩存取方法存在压缩存取及计算资源不足等问题,为了提高供电系统对供电监控数据的压缩存取效率,提出了云计算下供电监控数据压缩存取方法。在引入Spark云计算技术的基础上,构建基于云计算的聚类算法,结合供电监控数据存取格式的确定,实现云计算下供电监控数据的压缩存取。实验数据表明,相比传统压缩存取方法,新设计的方法对供电监控数据具有更高的压缩存取能力。

海量云计算平台信息自动监控系统优化设计

由于信息数据量的增加,对信息自动监控系统提出了更高了要求,为满足当下信息监控的需要,提出海量云计算平台信息自动监控系统优化设计。优化设计主要针对系统框架优化、信息自动监控系统构架优化以及信息风险管控模块优化三个部分进行。通过仿真实验,对优化后系统与传统系统信息监控精准度与自动监控时长进行对比,从而证明优化后系统有效性。

基于大数据背景的计算机信息安全及防护研究

计算机的普及和应用中,信息的传播速度快、信息量大,计算机信息安全及防护受到了业内人们的高度重视,大数据背景下的信息应避免出现泄露等安全问题。本文对基于大数据背景的计算机技术特征进行了探讨,针对大数据时代的计算机信息安全问题,详细分析了计算机信息安全防护措施。

面向云数据安全存储的分段融合模糊聚类算法

为了提高云数据的安全存储性能,需要对数据进行优化属性聚类归集。针对传统方法采用模糊C均值聚类进行云数据存储归类设计具有对初始聚类中心敏感、容易陷入局部收敛的问题,提出一种基于分段融合模糊聚类的云数据安全存储模型构建方法。建立云数据安全存储的网格分布结构模型并进行数据结构分析,进行云数据属性集的向量量化特征分解,对海量的云存储数据流采用分段匹配检测方法进行特征压缩,实现冗余数据自适应归集合并,挖掘云数据信息流的高阶谱特征。在模糊C均值聚类算法的基础上采用分段数据融合进行数据分簇模糊聚类,提高数据存储的安全性,同时降低云数据存储的负荷。仿真结果表明,采用该方法进行云数据聚类和优化存储设计,能降低数据聚类的误分率,提高云数据存储的吞吐量,确保云数据的安全存储。

基于Makov链状态转移概率矩阵的网络入侵检测

针对互联网中网络攻击预测问题,提出了一种基于概率模型的网络入侵检测方法(PNID),采用马尔可夫链对网络系统事件进行概率建模,用于预报和检测网络入侵。首先,执行K均值聚类来定义网络状态;然后,基于所定义的状态,构建包括状态概率转移矩阵和初始概率分布的隐马尔科夫模型(HMM);最后,利用模型实时检测输入数据的异常度。通过实验验证了该方法的可行性,并与其他两种方法进行比较,结果表明,该方法针对DDoS攻击具有较高的正确检测率和较低的误报率。此外,该方法对HMM训练数据集和状态数量具有较好的鲁棒性。

基于变结构神经网络控制的决策树预测算法

为了提高统计数据时间序列准确预测的能力,针对当前的线性指数预测方法计算开销过大,且容易陷入局部最优的问题,提出一种基于变结构神经网络控制的决策树预测算法,对待处理的统计数据时间序列进行非线性特征相空间重构,在重构的高维特征相空间中进行决策树训练,提取统计数据信息流的主成分特征,对提取的特征参量采用变结构神经网络控制器进行伴随跟踪训练,进行数据聚类中心搜索和预测指向性误差的小扰动抑制,实现统计数据时间序列的准确预测.仿真结果表明,采用该算法进行统计数据预测的精度较高,收敛性较好,对数据信息流的走势拟合性能较好,性能优于传统方法.

基于数据挖掘的高校管理信息系统设计与实现

高校事务信息的数据规模较大,更新速度较快,复杂度较高,需要设计有效的高校管理信息系统,提高信息管理能力;传统的高校管理信息系统设计采用嵌入式Visual Basic的信息管理系统构架方法,系统的信息再植入能力和多线程处理性能不好,提出一种基于多元特征数据挖掘和嵌入式Linux内核的高校管理信息系统设计方法;首先在嵌入式Linux的核单元中进行高校管理信息系统总体设计和文件配置,进行系统的功能模块分析和技术指标描述;设计基于相空间重构和关联特征提取的数据挖掘算法,进行高校管理信息的有用特征挖掘和提取;以数据挖掘结果进行程序加载和引导,进行高校管理信息系统的软件开发和设计,主要包括程序加载模块、数据存储模块、交叉编译模块以及网络通信模块的设计,实现基于数据挖掘的高校管理信息系统的改进设计;实验结果表明,采用该系统进行高校管理信息的挖掘和存取调度,具有较好的可靠性和人机交互性,系统的吞吐性能和执行时间开销等指标具有优越性。