大力加强课程建设,积极促进素质教育——以深圳大学信息工程学院课程建设实践为例

素质教育是一种“以人为本”的教育观,注重人的全面发展。课程建设是实施素质教育的基础性工作,对提高人才培养质量起到重要的作用。文章以深圳大学信息工程学院课程建设实践为例,阐述课程建设的中心任务是更新教育观念,改革教学内容和优化课程体系,以适应学生创新能力培养的需要,以期为高校课程建设工作的改革与发展进行有益的探索。

深圳大学重点实验室信息化建设与管理探讨

结合深圳大学的实际情况,总结了重点实验室信息化建设与管理在网络化基础、实验队伍建设、跨学科建设、对外开放方面存在的问题,提出了解决问题的办法和手段。实践证明,这些措施对于提高重点实验室信息化管理水平成效显著。

深圳大学重点实验室建设与发展探索

对深圳大学现代通信与信息处理重点实验室的建设和发展进行了研究,阐述了实验室快速发展的关键因素。实践证明,以上因素使实验室的建设与管理实现了跨越式发展。文章的讨论为重点实验室进一步提升和发展提供了理论依据和实践经验。

电子信息专业设计类课程改革的探索

专业设计类的实践课程能促进学生对基础专业知识融会贯通,培养学生的工程能力和素养,对应用型人才的培养具有非常重要的提升作用。本文基于普通高校电子信息专业的培养模式现状,提出较早学期开设设计类课程的培养调整方向,通过分析和教学实践总结出此类课程的设计思路和实施要点,在教学中进行应用并进行思政融入,取得了较好的教学效果。

基于监督信息特性的主动半监督谱聚类算法

半监督聚类是利用少部分监督信息辅助大量未标签数据进行非监督的学习,其聚类性能的改善依赖于监督信息,因此挖掘适合半监督聚类的监督信息非常关键.提出了一种基于监督信息特性的主动学习策略,即找出同一类中距离相对较远的数据对象对和不同类中距离相对较近的数据对象对组成监督信息,并将其引入谱聚类算法,构建新颖的主动半监督谱聚类算法ASSC(Active Semi-supervised Spectral Clustering).利用该监督信息调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵,使类内各点紧聚,类间散布.通过对UCI基准数据集以及人工数据集的实验结果表明,ASSC算法优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.

基于边缘信息的多光谱高分辨图像融合方法

针对多光谱图像和高分辨图像的融合问题 ,提出了一种基于边缘信息的新的图像融合方法 ,该方法根据高分辨图像中的边缘强度 ,对多光谱图像在 IHS变换中的强度信息进行了调整 ,得到的光谱强度同时反映了高分辨图像的细节信息和多光谱图像的光谱信息 .实验结果表明 ,该方法的融合效果优于传统的

基于直方图信息和灰度偏移网格的数字减影图像灰度矫正算法

本文首次提出一种利用数字减影图像直方图信息和灰度偏移网格进行灰度矫正的新的矫正算法.该算法能够有效去除灰度失真带来的蒙盈片灰度级差异,使减影图像丢失的细节信息得以重现.通过分析减影图像直方图,提取其中的灰度偏移量信息,有效消除了减影图像中的灰度级噪声.首次提出灰度偏移网格,较好地解决了数字减影图像灰度矫正过程中减影质量与矫正速度的矛盾.

一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器

概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力.

利用冲突信息降维的进化高维目标优化算法

进化多目标优化算法求解高维目标优化问题面临收敛能力、计算复杂度、决策以及Pareto前沿的可视化等困难,其根本原因是目标空间维数高。目标降维通过丢弃冗余目标,为缓解高维目标优化求解困难提供一种新思路。本文提出利用冲突信息降维的分解进化高维目标优化算法(CIOR-MOEA/D)。该方法通过衡量目标在近似解集上体现的冲突性,构造问题的冲突信息矩阵,对该矩阵进行特征分析,确定目标的重要性程度,实现维数约简,并利用分解进化多目标优化算法(MOEA/D)对重要子目标集合进行分解进化,从而得到问题的近似解集。实验结果表明,本文提出的目标降维算法在降维的准确性与鲁棒性上均表现突出,能够有效地处理冗余高维目标优化问题。

基于领域模式的图书馆信息系统开发方法研究

领域模式是用于开发特定领域簇系统的新兴软件开发方法,通过对特定领域的分析和建模,构造出一套可复用于该领域的模型构件,从而有助于领域知识的捕捉和快速定制.提出一种面向图书馆信息系统的领域模式开发方法,通过前期领域模式捕捉,产生一套领域模型,并以此为中心驱动整个图书馆信息系统的开发过程.实践结果表明,该方法有助于特定领域的知识复用和快速定制.

幅度调制信息对乐器识别的影响

通过乐器音自动识别实验研究了幅度调制(amplitude modulation,AM)信息对于人类乐器识别的影响。具体步骤为:依据听觉模型,提取乐器音信号中若干频带中的AM信息,再基于所得到的AM信息计算统计学特征,采用逐对比较的支持向量机法进行乐器音的机器识别。采用了5种分频带数目(2,4,8,16和32)和4种AM计算方法。结果表明,频带数的增加有助于识别效果的提高,但从16频带到32频带效果趋近平稳;不同的AM提取方法也会对识别结果产生影响,其中解析信号法产生的AM信息提供了最好的乐器识别效果。分析发现自动识别结果高于采用相似的AM信息的人类识别结果。该自动识别系统为人工耳蜗或声码器仿真声模型的乐器识别提供了一个计算模型,对人工耳蜗乐器识别实验和训练具有参考价值。

图像插值方法对互信息局部极值的影响分析

多模态图像配准中常使用互信息作为配准度量,互信息中的联合概率密度函数一般是利用图像灰度对的统计值来代替的,而图像插值可能产生新的灰度对,造成互信息出现局部极值。该文利用一维信号从理论上分析了线性和最近邻两种插值方法对互信息的影响。理论分析表明,线性插值造成互信息局部极值的可能性较小,而最近邻插值会使互信息出现周期性局部极值。试验结果证实了该文的结论。分析结果对基于互信息的多模态图像配准具有理论参考价值。

主题驱动的P2P分布式信息搜索机制研究

Peer-to-Peer(P2P)对于分布式文件共享具有很好的前景,但当前的P2P系统仍然缺乏有效的信息搜索机制.本文提出一种主题驱动的P2P信息搜索机制,通过对节点上的文档进行聚类获得全局主题,然后将包含有相似主题的节点组织到一起构成主题覆盖网络.当在P2P网络中进行信息搜索时,根据查询与主题的相关性路由查询,从而改善搜索效率.本文详细阐述了进行主题驱动搜索的索引结构、主题聚类方法、主题覆盖网络的构造与维护算法.在Chord上的模拟实验结果表明,主题驱动的P2P信息搜索机制可以减少信息搜索时的平均网络带宽和平均搜索路径长度,提高搜索的成功率.

考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法

在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF),进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出,推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明,相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,VSMMUKF计算量相当,能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法,VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%~59.9%,整体算法负担减小了1个数量级。

适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法

无线传感器网络节点通信能力有限,有事件发生时,数据产生速率将急剧增大,网络可能会发生拥塞的问题,提出了一种适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法CAARTKI(Congestion Avoidance Algorithm for Reliable Transmission of Key Information)。算法主要思想是通过引入区分服务,数据包按其重要性不同划分为不同的优先级,高优先级分组优先得到传输。本算法中,节点只有在下一跳节点为其分配了发送窗口才可以发送数据,以避免节点拥塞发生;在链路层考虑拥塞避免的同时,在路由层通过选择可用缓存空间多的邻居节点作为下一跳节点,使关键信息能及时可靠传输到负载较轻的节点,减少由于负载过重时重要信息不能及时传输的可能;在关键信息密集产生时,采用主动丢包策略,丢弃部分低优先级分组,为高优先级分组腾出缓存区间。NS2仿真实验结果表明:CAARTKI可预防拥塞的产生,最高优先级分组的丢包率低,平均网络时延较小,能保证关键信息的及时可靠传输。

基于信息增益的混合垃圾邮件特征选择方法

特征选择是邮件过滤重要的环节,特征的好坏不仅影响分类的准确率,还直接影响到分类器训练和分类的开销。比较了常用的CHI选择、互信息(MI)、信息增益(IG)和SVM特征选择算法在垃圾邮件过滤中的效果,针对这些方法只排序而未消除特征间冗余的缺点,提出了利用特征词间条件概率和分类区分度消除冗余的混合邮件特征选择方法。实验结果表明:方法效果良好,提高了邮件分类准确率。

一种新的网络信息交换技术

XML具有简单、开放、可扩充、灵活、自描述等特性,它给Internet注入了新的活力。作为数据表示的一个开放标准,XML为信息交换带来了新的机遇。文章提出了一个基于XML的信息交换模型,并给出了一个研究事例。

资源约束的传感器网络信息覆盖分析方法

针对传感器网络的覆盖问题,提出一种资源约束的传感器网络信息覆盖分析方法。该方法考虑传感器网络能量和带宽有限的特点,采用分布式估计机制对簇头节点收到的量化离散消息进行最终估计。实验结果表明,该模型与理想条件下的信息覆盖模型相比能更真实、准确地反映实际应用中资源约束传感器网络的覆盖质量。

大学课堂教学交互方法研究

设计合理且反馈及时的课堂交互可以有效提高教学效率和教学效果,本文作者详细分析各种课堂交互方法的特点和适用场景,结合访学体会和任教课程实际情况进行深入思考,总结出适合理工科基础课的课堂交互方法设计原则,并结合当前无处不在的信息技术给出实际课堂交互操作方法,在“概率论与数理统计”和“数字电路”课程的课堂教学和实验课堂教学中进行实践。

检验仪器信息系统开发

此系统主要是为医院检验科而开发的,可以同时从多个串口录入数据;可以编辑有关数据(包括增加,删除,修改等);可以查询历史数据;可以按各种要求进行数据统计,打印报表;可以求某种测量项目在某段时间内的平均值,对某个项目的研究提供便利等,此系统已在医院实际使用。