提高C语言教学质量方法的研究

C语言课程具有较强的实践性和应用性,为了提高高职非计算机专业学生对C语言学习兴趣为核心,本文运用引导与压力并重的方法,对教学方法、教学手段、上机实验等方面提出几点建议,以此来提高学生编程的能力等方面做了探索和研究来达到提高教学质量的目标,并实现学生的"自动化"学习。     

压气机叶片扭曲规律的多目标三维气动优化

为了提高轴流压气机的等熵效率和总压比,采用基于人工神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法,开发了一种高性能的动叶片。优化目标是在流量不减小的情况下,尽可能的提高转子叶片的总压比和等熵效率。优化仿真结果显示,优化后所获得的扭曲叶片可以有效地改善叶根处的流动分离,流动分离区明显后移,损失显著降低,在整个工作范围,等熵效率提高了1.27%-7.08%,流量和总压比也都得到了大幅度的提高。结果表明,对亚音叶片进行扭曲规律优化效果很明显,优化方法是获得高性能转子叶片的有效途径。     

基于VERICUT的航空零件加工仿真及优化

本文运用VERICUT软件对典型航空零件的加工过程进行了运动学仿真,模拟实际加工过程中机床、刀具等运动,检验其中是否存在干涉、碰撞等情况,分析零件的可加工性和工序的合理性,并对加工程序和参数进行优化,显著提高了加工效率和精度,达到部分或者完全代替试切环节,提高机械加工的准确性,提高产品研制周期。     

计算机软件开发中提高用户体验的途径分析

用户体验在计算机软件开发中发挥着重要的作用,能够帮助设计者完善软件设计、满足拥护个性化需求;帮助软件企业在市场中提高竞争力。基于此,在软件开发中,应当从营造良好的软件运行环境;加强软件的界面设计,提高和优化软件运行效率;完善软件人性化功能;提高软件的信息查询和处理能力等途径来提高用户体验。此外,还应树立“以人为本”的设计开发理念;注重市场信息反馈等方面来不断加深对用户体验的认识,使软件得到不断地改进和完善。     

探讨如何提高滴定分析结果的准确度

任何化学分析实验的进行,都避免不了误差的产生。在定量分析中应了解产生误差的原因和规律,采取有效措施减小误差,以提高分析结果的可靠程度,使之满足生产与科学研究等方面的要求,从仪器、试剂和操作等方面入手,提高滴定分析的准确度。     

大规模油藏三维显示系统关键技术的研究

本着提高三维模型实时渲染速度和用户视觉效果的目的,在不增加硬件资源消耗而单从提高已知数据信息利用率和利用速度的基础上,提出了利用临时表提高数据查询速度,降低分辨率以提高显示速度,利用双向链表存储和边缘算法提高视觉效果等大规模油田数据处理的新方法。这些方法在大规模油田数据模型的三维显示中得到了积极的应用。     

大规模油藏三维显示系统关键技术的研究

本着提高三维模型实时渲染速度和用户视觉效果的目的,在不增加硬件资源消耗而单从提高已知数据信息利用率和利用速度的基础上,提出了利用临时表提高数据查询速度,降低分辨率以提高显示速度,利用双向链表存储和边缘算法提高视觉效果等大规模油田数据处理的新方法。这些方法在大规模油田数据模型的三维显示中得到了积极的应用。     

提高测厚仪系统安全性和控制精度

为了提高钢板的头部精度,从测量原理、组成等方面,介绍了安钢炉卷生产线X射线测厚仪系统安全性和控制精度的提高.     

提高“数据结构”课程教学效果的方法初探

"数据结构"作为计算机学科的一门核心基础课程,提高教学质量尤为重要。本文在如何提高数据结构课程教学效果,如何激发学生学习兴趣等方面作了一些研究,就教学方式、教学方法、实验教学和网上互动等方面的改革提出了一些探索性的方法。     

人脸识别技术的算法优化和流程修改研究

目前,在普通手机解锁、面部锁定、面部扫描支付和安全防卫等领域,人脸识别信息技术都有着非常广泛的应用。传统的机器学习算法是基于人的脸部特征的,由于每类样本的不均衡性严重和场景效果的欠缺等因素,算法实现的效果常常不是很理想。本文将针对目前人脸识别技术领域的高语义特征及深度特征提取的缺陷,以及人工提取存在的误差,运用深度学习算法和类比中心等算法,提高人脸识别在特征提取领域的技术能力。利用卷积神经网络减少人工干预,提高特征提取的算法精度,从而提高损失函数的精确值。     

自动化立体仓库控制系统设计

为满足大载重、高速、高精度立体仓库控制系统的自动化运行要求,设计了一种PLC控制器和伺服控制相结合的控制系统方案。系统采用了三菱以太网、H网、CC-Link和串口通信等不同层次、不同通信协议的通信网络来满足现场复杂环境的通信需求,并采用三菱伺服的半闭环、全闭环等多种控制方式来满足生产对系统的运行速度、精度和平稳性的需求。实际运行效果表明,该控制方案较好地适应了现场生产环境,实现了系统安全、稳定的运行,满足了各项生产需要,大大节约了人力和物力。     

因素空间与可拓学的互补性分析及问题处理融合模型

问题智能处理是人工智能领域具有挑战性和交叉性的课题。大数据与人工智能技术背景下,为了给具有较高普遍性的开放性问题求解提供新的理论支撑,对因素空间与可拓学做了对比分析,发现两者具有共同的数学基础,在问题智能处理等研究方向有交叉性和互补性。以面向问题处理的融合模型为例,论证了可拓学与因素空间交叉研究的基本路径及其可行性,提出了两者交叉研究的主要方向,阐明了实际应用的潜在优势及适用范围。该研究将有助于进一步提高问题处理的系统性、智能化水平,提高解决问题从不确定性、偶然性到必然性的程度,并将推动为智能科学服务的智能数学的发展。     

图书自助借还终端系统的应用研究

传统的图书借还流程需要在人为辅助下进行且图书馆每天开放时间较短,在生活节奏快以及职业、生活多元化发展的今天,难以满足现代人的需求。为了提高图书借还效率,有效管理图书馆图书借还产生的数据,减少人力物力资源的损耗,本文研究设计了一个运用WIFI技术、RFID技术和WEB技术的自助图书借还终端系统。系统主要由自助借还书终端机、WEB服务器和数据库服务器三部分组成。读者可利用带有RFID标签书籍和RFID借书卡,在图书自助借还终端自助地完成借书和还书。终端机同时将读者借书还书信息发送至WEB服务器,信息经WEB服务器处理后,上传至数据库服务器中。系统可代替人工借还书服务,在提高图书借还效率的同时保证图书馆服务质量,可实现图书馆无人管理以及长时间开放。     

OSI环境中的MMS

本文主要论述了在ＯＳＩ环境中制造信息规范ＭＭＳ操作，ＭＭＳ与ＯＳＩ环境的关系以及制造环境中与ＯＳＩ相关的术语，且在此基础上再简单介绍在该思想指导下实现ｍｉｎｉ－ＭＡＰ过程中所得的点滴体会。     

基于CPCI与LPC总线的主板BIT设计

为提高CPCI计算机设备的可靠性,准确地定位故障,减少设备的维修时间,在原计算机主板的基础上,提出了基于CPCI总线及LPC总线的故障检测卡。以故障检测和定位为目标,兼顾设备的扩展性和易用性,建立以CPLD为控制芯片,采用VHDL硬件描述语言,实现对计算机主板进行故障检测和定位的功能卡。详细介绍了BIT(built in test)卡的原理和软、硬件设计,并给出了仿真结果。仿真实验结果表明,整个设计安全可靠,移植性好,可为计算机的主板设计提供参考。     

心血管病人出入量记录误差控制技术研究

由于传统程序人工操作过多,导致出入量记录误差较大,无法满足临床工作需求,提出了心血管病人出入量记录误差控制技术。充分考虑语言使用环境,选择C++作为程序编译语言构造新词素,实现程序的动态编译。根据动态编译结果,集合全部数据,分析出入量记录结构,确定各个结构之间的逻辑关系,改善人工操作方式。以该结构逻辑关系为基础设计误差控制界面,为出入量记录数据与处理提供快捷误差控制界面和必要图表。由实验结果可知,该设计方法成功避免了人工记录出现误差的行为,使程序最高运行效率达到92%,能够满足临床工作需求。     

Windows下直接读取软盘扇区

随着计算机的普及和互联网的发展,病毒、系统故障、误操作等因素所带来的数据丢失正在迅速增加,由此造成的损失也越来越严重,因此掌握数据恢复技术的变的越来越重要,而对磁盘、文件系统了解是进行数据恢复的必备知识。本文对Windows下如何直接读取磁盘扇区进行了分析与研究,并结合Delphi实现了系统。     

面向推荐系统的分期序列自注意力网络

在推荐系统中,为了充分表达用户反馈数据内部的相互依赖和序列性,准确提取用户的长期/一般偏好、应对数据的动态性,本文提出了一种分期序列自注意力网络(long-term & short-term sequential self-attention network,LSSSAN)进行序列推荐。模型采用自注意力机制和GRU捕捉了用户反馈数据之间的相互依赖和序列性;模型采用注意力机制为不同反馈数据赋予不同权重以动态捕捉重点信息,同时考虑了上下文的动态性;模型基于用户的长期反馈数据,准确表达了用户的长期/一般偏好。该模型在两个数据集上进行训练和测试,结果表明该模型的推荐效果整体优于之前的相关工作。     

基于可决系数的自适应关联规则挖掘算法

针对以频繁项集产生?规则产生为核心的两阶段关联规则挖掘,存在需要人工以先验知识指定最小支持度和最小置信度阈值的缺陷。本文提出以支持数和置信度为依据,采用曲线拟合技术,根据可决系数自动确定曲线的次数及对应多项式的算法AARM_BR(Adaptation Association Rule Mining Based on Determination Coefficient R²),从而确定支持度和置信度阈值。在标准数据集Trolley和Groceries上进行关联规则挖掘实验,结果表明本算法更具有数据依赖性,在用户不具备先验知识的情况下,无须人为指定多项式阶次、支持度和置信度阈值的优点。     

基于3D目标跟踪算法的机器人手眼协调研究

为了适应环境的复杂性和多样性,增强机器人抓取任务的鲁棒性,本文从3D目标跟踪算法出发,提出了一种实现机器人手眼协调的新方法。该方法采用改进的基于区域的位姿追踪算法同时跟踪机械臂夹持器和目标物体的位姿,根据二者的相对位置关系引导机械臂运动。对基于区域的位姿跟踪算法,本文提出根据局部区域分割线构建分割模型并改进模型颜色似然的线性更新方式,使得算法能够准确跟踪机械臂夹持器与目标物体。基于ROS平台搭建了一套仿真实验环境,并分别在仿真环境和真实环境下验证了此手眼协调系统的有效性和鲁棒性。这种方式不仅不需要手眼标定,更接近于人类“Sensor-Actor”带反馈的闭环控制方式,同时赋予了机器人足够的灵活性来应对弹性的任务和多变的环境。