高职工程教育“融合创新”范式的行动指南、有效载体与实现路径

经济转型和产业升级以及高职自身发展都迫切需要高职工程教育向"融合创新"范式转变。产教融合是高职工程教育"融合创新"范式的行动指南,协同育人共同体是"融合创新"范式的有效载体。据此,高职工程教育"融合创新"范式的实现路径重点应从动态调整专业、重构课程体系、聚焦三教改革、完善质量保障机制等方面着力加强。

网络编码系统中基于天线选择的安全传输技术研究

为提高模拟网络编码系统的安全传输容量,提出一种基于天线选择物理层安全传输方案;研究在准静态慢衰落信道条件下,源结节与中继结点的天线选择策略及其性能分析。该方案分别以最大信道容量和最大信道增益为目标,在最优选择准则基础上,提出简化的天线选择方法。数值仿真表明:联合主信道容量最大化(CMCCM)准则具有最优的性能曲线,但其运算复杂度也最大。相比于固定选择策略,CMCCM方案提供系统增益约5 d B。特别地,简化的独立信道增益最大化(ICGM)方案与CMCCM方案表现出接近的性能曲线。

产教融合信息化服务平台的设计与实现

产教融合把产业与教学密切结合,把学校办成集人才培养、科学研究与科技服务为一体的产业性经营实体,形成学校与企业浑然一体。产教融合信息化服务平台打造专业技术人才库、产教融合信息平台、协同创新与成果转化平台、创新创业平台,为连接产业与教学单位打造一个信息交换的通道。基于该服务平台,能够加强高校与企业的合作互动、促进高校和企业之间的人才交流。该系统采用B/S结构设计,以MySQL为数据开发平台,采用Nodejs作为后端技术开发,前端采用跨平台技术实现,通过开发多个小程序客户端分解平台功能,解决小程序分发包的大小限制导致一个独立的小程序无法实现全部功能的限制。

物联网技术与应用专业的中高职衔接问题探讨

中高职衔接其核心是人才培养方案的衔接和课程的衔接,而课程体系的衔接是建立在人才培养目标的衔接、职业岗位的衔接、职业能力的衔接等基础上。本论文主要分析和研究物联网技术应用专业中高职衔接中存在的关键问题与解决的方法,制定出适应人才市场需求的物联网技术专业中高职衔接模式的课程体系,同时对物联网技术专业中高职衔接的人才培养目标、人才培养规格、职业能力、就业岗位、工作任务、课程体系、课程标准等进行了深入的研究与分析。

基于MPLS VPN网络的云存储技术研究

在信息时代的数据爆炸性增长趋势下,众多互联网运营商推出自己的云存储系统,但在云端数据存储的安全上还有待进一步研究。研究一种基于MPLS快速数据包交换与路由的云存储技术,利用运营商提供的公共网络创建自己的私有虚拟网络,网络存储节点之间建立私有广域连接,管理分布在不同地域的存储节点,通过MPLS VPN隧道技术实现数据在私有云存储网络的同步透明传输,保证存储节点中数据免于被窃取或篡改。

矢量地图数据的数字水印技术综述

介绍具有特殊结构和应用环境特点的二维数字矢量地图水印技术的研究现状,分析数字矢量地图水印的特点,阐述空间域和变换域矢量地图数据水印算法,并指出矢量地图数据水印需进一步研究的方向和关键问题。

区块链技术在高职院校学生学习档案管理中的应用研究

高职院校的学生培养更注重实践能力,学校的学生档案和电子信息系统并没有全面充分地记录学生的实践成果。研究利用区块链技术建立学生学习档案系统,全面记录学生在校的学习成果,基于区块链技术的去中心化、可信任、不可篡改等特性,能保证系统数据的真实性,用人单位可以通过档案系统更全面地了解学生。

基于密度峰值聚类标签传播的社区发现方法

社区发现的目标是发现复杂网络的结构、行为和组织形式。标签传播算法是一种快速有效的社区发现算法,然而在初始的标签传播算法中,节点的结构信息和特征信息没有得到充分利用,且存在标签传播过程不稳定的问题。针对上述问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法和标签传播算法的有向加权复杂网络社区发现算法(DPC-LPA)。该算法首先根据节点的结构和特征对其进行加权,充分利用了结构信息和特征信息;然后,采用改进的密度峰值聚类算法来寻找网络的社区中心,并据此构建初始社区,提高了社区划分的质量;其次,基于节点相似度和节点权重,合理确定标签传播的更新顺序,并通过衡量节点间标签传播的强度来完成标签传播,解决了标签传播算法不稳定的问题。最后,在CiteSeer、Cora、WebKB和SCHOLAT真实数据集上,将DPC-LPA算法与DCN、WCF-LPA、CLPE算法进行对比实验。实验结果证明了DPC-LPA算法的可行性和有效性:从模块度来看,利用DPC-LPA算法划分的社区具有更加显著的社区结构;从调整兰德系数来看,DPC-LPA算法的社区划分质量更稳定;从运行时间来看,DPC-LPA算法具有较高的效率。

采用双边滤波的冷轧铝板表面缺陷图像去噪方法的研究

目的去除冷轧铝板表面缺陷图像中的噪声,并保持图像的清晰度以及图像的细节信息,避免冷轧铝板表面缺陷图像中的噪声引起错误的缺陷检测。方法首先,引入双边滤波方法,并联合概率分布函数以及最大似然函数求取图像的噪声方差,自适应地对双边滤波函数中灰度方差值进行调整,实现对冷轧铝板表面缺陷图像中噪声进行滤除。然后,为了对双边滤波去噪后遗留下的强噪声进行去除,利用像素点之间的差值,构造区域相似度模型,对双边滤波去噪后图像中的强噪声进行判定。最后,借助中值滤波方法在对强噪声进行滤除的同时,兼顾保持图像的清晰度,进而达到去除冷轧铝板表面缺陷图像中的噪声,并保持图像细节以及清晰度的目的。结果所设计方法在噪声强度分别为0.09、0.12以及0.15时,所得去噪图像的MSE值分别为15.3743、19.7713以及23.7613,所得去噪图像的PSNR值分别为38.4971、35.4792以及31.1768。结论所设计方法不仅能有效去除冷轧铝板表面缺陷图像中的噪声,而且还能较好地保持图像的清晰度以及边缘特征,使得去噪后图像具有较好的视觉效果。

基于多重集典型相关的深度特征融合及SAR目标识别方法

提出基于多重集典型相关分析(MCCA)的深度特征融合及合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。该方法首先设计了针对SAR目标识别的卷积神经网络(CNN)。为了充分利用各个卷积层输出的特征图,首先采用矢量化串接、下采样的方式为每一个卷积层的输出构造特征矢量。然而,采用多重集典型相关分析融合各个层次的特征矢量,构造统一的特征矢量。在分类阶段,采用稀疏表示分类(SRC)对融合得到的特征矢量进行决策,判定目标类别。基于MSTAR公共数据集在标准操作条件和几类典型扩展操作条件下进行了目标识别实验,验证了方法的优越性。

面向特征数据范围的泛化LVQ算法

欧氏距离度量向量相似性时忽视向量各特征取值范围的差异性,从而影响学习向量量化(LVQ)算法及其变种的分类精确度.针对此问题,文中提出一种面向特征取值范围的向量相似性度量函数,并基于该度量函数与泛化学习向量量化算法得出一种面向特征数据范围的泛化学习向量量化算法(GLVQ-Range).使用UCI机器学习库中8组数据对比GLVQ-Range和传统其它LVQ变种算法,验证文中算法的分类准确性更高和运算速度更快.使用视频车型分类数据,验证GLVQ-Range在真实生产环境中的可用性.

格拉斯曼流形降维及应用研究

视频人脸识别的核心问题是如何准确、高效地构建人脸模型并度量模型的相似性,为此提出一种维数约减的格拉斯曼流形鉴别分析方法以提高集合匹配的性能。首先通过子空间建模图像集合,引入投影映射将格拉斯曼流形上的基本元素表示成对应的投影矩阵。然后,为解决高维矩阵计算开销大以及在小样本条件下不能有效描述样本分布的缺陷,引入二维主成分分析方法对子空间的正交基矩阵降维。通过QR分解正则化降维后的矩阵,得到一个低维、紧致的格拉斯曼流形以获得图像集更好的表达。最后将其投影到高维核空间中进行分类。在公开的视频数据库中的实验结果证明,提出的方法在降低计算开销的同时能够获得较高的正确率,是一种有效的基于集合的对象匹配和人脸识别方法。

网络安全管理的多维度可拓模糊综合评价

提出对网络安全管理水平进行综合评价的多维度模型,从网络安全管理的制度措施、人力投入、技术效果三方面对组织的网络安全管理水平进行综合评价,并通过可拓关联分析得出各个指标的权重以及各个维度的评价值。应用实践表明,该模型能够综合管理、技术、人力等方面的因素,为管理者从数据中挖掘出有价值的综合评价结果。

基于加权直方图位混淆与分阶混沌异扩散的快速图像加密算法

目的为了解决当前图像加密技术因在置乱和扩散过程忽略了明文像素特性,导致其抗明文攻击能力较弱,并且整个像素扩散均采用相同的加密机制来实现,存在安全性不理想问题,文中设计基于加权直方图位混淆和分阶混沌异扩散的快速图像加密算法。方法该算法充分利用整个明文的像素值,将其嵌入到整个置乱与扩散阶段,且在扩散过程中,利用不同的加密函数对不同的像素进行扩散。首先,联合Logistic与Tent映射,利用非线性组合思想构建新的低维混沌系统,并分析其混沌性能;考虑输入明文的像素值,建立像素加权直方图,借助外部密钥,生成复合混沌系统的初值,通过迭代输出随机序列;再将明文的每个像素在位水平上进行扩展,利用离散化的随机序列在位水平上实现明文混淆;随后,将分数阶理论嵌入Logistic映射中,构建分阶Logistic混沌映射,利用像素的加权直方图对其迭代,输出混沌数组;对混淆密文的像素进行分类,结合混沌数组,设计异扩散模型,对三类像素进行不同的加密。结果测试结果显示,与当前混沌加密算法相比,所提加密机制具有更强的抗明文攻击能力,其输出密文的像素分布更为均匀。结论所提加密技术兼顾了较高的安全性与效率,能够较好地保护图像在网络中安全传输。

参与者有权重的多重秘密共享方案

考虑参与者权重不同,基于RSA密码体制和Hash函数的安全性,设计了一种参与者有权重的多重秘密共享方案。方案中,参与者只需维护一个秘密份额,可实现对多个秘密的共享。秘密份额由参与者确定和保管,秘密分发者也不知晓,秘密共享过程中,只需出示伪秘密份额。方案不需要安全信道,算法能够保证信息安全传送,以及验证参与者是否进行了欺骗。分析表明,方案具有更高的安全性和可行性。

基于模糊矩阵的蚁群聚类算法研究与应用

提出了基于模糊矩阵的数据聚类模型,其中引入了聚类过程的全局性控制模糊矩阵,描述了数据聚类的过程;提出了基于模糊矩阵的蚁群聚类算法,实验结果证明了算法的正确性和高效性。

基于支持向量域描述的图像集匹配

提出一种基于支持向量域描述的图像集匹配方法.该方法首先通过支持向量机学习,将每个图像集合映射到高维特征空间,使用支持向量域对图像集合建模,建立的模型使用一个包含大部分样本的最小闭球表示.然后引入基于支持向量域之间距离的相似性度量,将集合的匹配转换为成对的支持向量域之间的距离计算.最后在基于集合的人脸和对象识别任务中分别进行测试,文中方法的识别率在ETH80、HondaUCSD和YouTube数据库上分别达到96.37%、100%和95.32%,优于其他方法.

参与者有权重的特殊门限秘密共享方案

基于Shamir门限方案、RSA密码体制和哈希函数的安全性构建一种参与者有权重的特殊门限秘密共享方案。秘密份额由参与者选择和保存,每个参与者只需维护一个秘密份额即可共享多个秘密。在信息交互过程中不需要传递任何秘密信息,系统无需维持专门的安全信道。理论分析结果表明,该方案安全有效,易于实现。

基于改进型GLVQ算法的车型分类研究

学习向量量化(LVQ)和泛化学习向量量化(GLVQ)算法都是采用欧氏距离作为相似性度量函数,忽视了向量各维属性的数据取值范围,从而不能区分各维属性在分类中的不同作用。针对该问题,使用一种面向特征取值范围的向量相似性度量函数,对GLVQ进行改进,提出了GLVQ-FR算法。使用视频车型分类数据进行改进型GLVQ和LVQ2.1、GLVQ、GRLVQ、GMLVQ等算法的对比实验,结果表明:GLVQ-FR算法在车型分类中具有较高的分类准确性、运算速度和真实生产环境中的可用性。

基于FPGA和VHDL的高精度数字频率计研究与设计

本文设计实现了一种高精度数字频率计。频率计核心部分的设计采用了基于FPGA大规模可编程逻辑器件的EDA设计技术。根据直接测频原理建立数字频率计的系统结构框图,自顶向下把数字频率计按照实现功能的不同划分成多个子功能模块并用VHDL程序实现了每个子模块的功能,最后将各个模块级联起来构成数字频率计顶层电路。设计的频率计信号频率测量范围为1Hz^10MHz。在QUARTUS II平台软件平台上完成数字频率计的软件设计和仿真,结果表明所设计的数字频率计达到了设计精度要求,并且各项性能指标符合设计要求。