应用型自动化类专业Matlab实验教学应用研究

将Matlab仿真应用到自动化类专业实验教学过程中,引入Matlab对控制系统的仿真应用案例,根据实验教学需求,结合Matlab软件仿真平台和工程式实验进程进行实验教学的新探索,锻炼学生的实践能力,提高实验教学质量和效率。

组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法

为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.

基于VBA技术的大学计算机基础考试主观操作题自动阅卷系统的研究

针对计算机基础教学中Office套件的操作题考核问题，应用VBA技术，使用Visual Basic进行程序设计，利用编程来获取答案文档中各种相应对象的属性，并与标准答案文档中对象的属性值相比对，快速给出成绩。

噪声干扰环境下抑制EMD模态混叠方法

经验模态分解(EMD)作为时频分析的经典算法,已经得到广泛的应用。然而,其分解质量容易受到噪声等干扰的影响,产生模态混叠问题。本文针对经验模态分解中因噪声存在的模态混叠问题,提出一种自适应的预处理方法。首先对输入信号进行B样条最小二乘拟合,消除了噪声的影响后,再进行EMD分解。为提高算法的自适应性,提出了一种基于极值点出现时刻的节点选取方法。对线性信号与非线性信号的仿真实验表明该方法有较高的分解精度;与聚合经验模态分解方法(EEMD)的分析对比结果表明该方法能很好地抑制噪声引起的模态混叠。

低采样率下经验模态分解性能提升研究

经验模态分解(EMD)使用信号极值点的位置和取值信息进行分解,对采样率有较高的要求。针对EMD在低采样率下性能降低的现象,提出一种基于B样条拟合的信号局部均值计算方法。首先提取信号极值点出现的时刻作为尺度,然后通过对极值点时刻进行重新采样构造B样条节点,最后应用B样条最小二乘拟合方法直接计算局部均值。与EMD方法相比,该方法不需要信号极值点的准确位置和取值,因此不容易受到低采样率的影响。对平稳信号和非平稳信号的仿真结果表明,该方法能在接近奈奎斯特频率的低采样率下获得较高的性能。与基于插值的解决方案相比,该方法的分离性能更好。

基于粒子群优化的多维标度节点定位算法

针对无线传感网络节点定位易受外部环境影响的问题,提出一种基于粒子群寻优的多位标度定位算法。利用基于动态路径损耗指数的接受信号强度测距,建立距离矩阵,使用多维标度方法构建节点的相对坐标,通过四参数坐标转换模型得到绝对坐标,再用绝对坐标与实际坐标的差异度作为粒子群寻优的适应度函数,通过分群搜索,优化节点位置估计。仿真结果表明:改进算法对实际环境影响具有较好的鲁棒性,节点定位精度有了明显的提高,能够满足定位系统需求。

基于接收信号强度指示的误差自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。为了有效抑制各种环境干扰因素对未知节点定位精度的影响,提出一种基于接收信号强度的误差自校正定位算法。该算法通过信标节点之间的测距找出校正节点,用校正节点和质心信标节点的实际位置求得测距距离和实际距离,利用校正节点的误差自校正因子替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心方法确定未知节点的最终位置。仿真结果表明,该算法降低了测距误差对定位的影响,提高了定位精度,具有普遍应用价值。

以职业能力为核心的计算机网络技术技能型人才培养研究

随着以能力为核心的职业教育的不断发展,以职业岗位的要求为主要依据,结合技能型人才培养目标,构建符合社会需求的、合理的课程体系,并完成教学方法改革,实现校企合作,对加强职业教育教学无疑具有重要的现实意义。本文以计算机网络技术专业为例,提出了一些技能型人才培养的方法和实施策略,为职业教育教学者提供借鉴和帮助。

脑机接口中脑电信号的特征提取和模式分类

从智能处理与不确定性的角度,探讨了脑机接口中的核心问题-EEG模式特征的识别和分类.针对EEG模式分类中所存在的不确定性问题,从EEG的特征提取和分类模型构建两个方面进行了分析,并提出了解决问题的方法和对策.以P300成分为例,从导联选择、滤波处理和时间窗处理三方面进行特征提取,采用贝叶斯线性判别分析的方法进行模式分类.最后以第三届脑机接口竞赛P300字符输入的数据为实验,分别采用3种不同的方法进行数据分析,通过分类准确率和不同重复次数下性能的比较,实验结果表明了本文特征提取和模式分类方法的有效性.

权重和误差双修正的质心定位算法

为了提高节点的定位精度,对距离权重进行调节,建立信标节点与未知节点的距离模型,并为距离权重匹配权重修正系数。对接收信号强度指示(RSSI)测距产生的误差进行修正,利用修正节点与信标节点的实际距离和RSSI测距距离来校正未知节点与信标节点的RSSI测距误差因子。仿真结果表明,改进算法强化了信标节点与未知节点间距的权重影响,减少了RSSI测距带来的误差影响,提高了未知节点的定位精度。

基于权重动态离散模型的WSNs定位算法

针对测距误差和距离权重对定位误差的影响,提出一种离散距离权重动态修正的定位算法。算法首先分区域获取动态路径损耗指数,建立接收信号强度测距简化数学模型,抑制接收信号强度测距误差。然后将静态距离权重因子离散化,为离散距离权重匹配动态权重系数,并在划定的动态取值范围内寻找最优权重系数,权重系数与接收信号强度正相关。基于MATLAB平台仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够较好地抑制接收信号强度测距的误差影响,显著降低平均定位误差,提高定位精度。

高校教师参与学校决策的价值内化机制探析

参与大学决策是高校教师的一种权利和责任,是现代大学制度建设的必然要求。高校教师将参与学校决策内化为自我主动积极的行为,是个人价值、社会价值和集体价值的体现。其价值内化机制主要包括认知机制、认同机制、体验机制和保障机制四个方面。

无线传感器网络节点自适应加权定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种自适应加权定位算法。首先将距离加权因子拆分为独立加权因子,为独立加权因子匹配修正系数,修正系数根据测距距离做自适应调整,最后验证独立加权因子的自适应修正系数与基于接收信号强度的测距距离的数学关系。仿真试验结果表明,在同等测距误差前提下,独立加权因子的自适应修正能够显著降低平均定位误差,提高定位精度。

基于自适应分群粒子群进化的节点定位算法

针对无线传感器网络定位节点容易受到测距误差影响的问题,提出一种自适应调整惯性权重的分群进化式定位算法.以当前粒子与种群最优值之间的差异度为依据,改进算法对惯性权重做非线性调整,抑制局部最优和早熟收敛.通过粒子筛选进化进程将种群划分成以优胜粒子为中心的多个小群,搜索各个小群的区域解空间,在个体最优和小群最优的引导下对种群最优解集定期更新,缩小搜索区域,提高粒子收敛速度.仿真结果表明改进算法对测距误差具有较好的鲁棒性,节点定位精度有了明显的提高.

基于先验信息的脑图像数据信息提取算法

传统稀疏表示方法选择出的脑激活体素空间分布过于稀疏,不具有空间团块特性,在分析真实数据时的性能较低。针对该问题,提出一种基于先验信息的脑激活体素选择算法。该算法结合脑图像数据的高维性特点,以张量分析为基础,建立脑图像数据与任务函数之间的回归模型。用凸优化技术将脑激活体素的空间团块特性以凸约束的形式整合到体素选择过程中,使得该算法更加适合脑图像数据的信息提取,并采用脑激活区定位和解码实验对算法进行验证。实验结果表明,与传统稀疏表示算法相比,该算法选择出的脑激活体素空间分布更集中,在解码分析中能获得较高的解码准确率,在脑图像数据分析时表现出较高的求解质量和求解效率,能有效分析脑图像数据。

基于字典稀疏性的脑图像数据盲分离方法

针对独立成分分析(ICA)方法的独立性假设在实际脑图像分析中很难完全满足的问题,根据脑图像数据的特点,提出一种基于字典稀疏性的盲分离方法。结合字典学习和盲分离技术,利用源信号在所选字典中的稀疏性,将盲分离的过程转换到稀疏域中,通过在稀疏域中对源信号施加稀疏性约束进行盲分解。采用脑激活区定位实验对该方法进行验证,并用线性相关方法进行结果比较。结果证明,与ICA方法相比,该方法得到的激活体素平均时间序列与实验任务更相关,激活体素空间分布也更集中,具有较高的求解质量和求解效率,可用于更好地分析脑图像数据,在稀疏域中进行盲分解时提高盲分解的质量。

基于凸优化的脑图像数据盲信号分离算法

在实际脑图像分析中,独立成分分析方法的独立性假设很难完全满足。为此,结合脑图像数据的特点,以凸优化为基础,提出利用源分量稀疏性和非负性的脑图像盲信号分离算法。相比于独立性假设,稀疏性和非负性数学假设更符合f MRI数据的自然特性。将源分量的估计过程转化为寻找由观测数据构成的凸集合端点的过程。实验结果证明,由该算法选择出的激活体素与实验任务更相关,更容易进行生理解释。

协同创新理念引导下的职业发展与就业指导课程改革探索

文章从协同创新的内涵出发,通过对协同创新理念的理解,提出在职业发展与就业指导课程中运用与企业文化的协同,心理学、教育学和专业课等多学科的协同和多种教学方法的协同等方式,实现课程教育教学改革的创新,最终实现引导学生对职业规划的认识,并加强对学生技能培养,营造独立思考、自由探索和发展的学习氛围,以提升毕业生的就业能力和就业质量。

以胜任力为导向的高校教师招聘工作的探索

论文从胜任力的概念出发,分析了以胜任力为导向对高校教师招聘工作的作用,并提出可以采用做好招聘前期工作,制定合理的人力资源规划;明确测试的内容和考核方式;处理好显性信息与隐性信息的关系教师招聘;注意招聘工作后的评估与反馈等措施开展教师招聘工作。

生态视角下应用型大学产教融合探析

应用型大学是以培养适应国家与地方经济发展方式转变和社会转型对应用型人才的需求,培养适应地方经济各行业的掌握新技术、具备高技能的应用型专业人才为主的本科高校。通过生态视角研究应用型大学的产教融合,保证以课程开设、专业设置、师资力量等建设与企业和行业的需求相一致,更好地满足企业和行业的需求,达到和谐发展的目标。