基于UCD理论的教学设计研究

为了解决传统教学中忽视学生真实需求的问题,通过UCD软件设计与教学设计的类比,提出了在高校教学设计中借鉴UCD的设计思路,将教学设计当作软件产品设计,将学生作为最终目标用户,充分研究学生在教学中的需求,并在学生参与下,师生共同进行迭代式的教学设计。教学实践证明,在教学设计中融入UCD设计思想加强了师生交流,使教学设计能更好地符合学生心智模型,为改进课程教学设计、提高教学质量提供了有效途径。     

一种基于MST的自适应优化相异性度量的半监督聚类方法

针对混合属性空间中具有同一(或相近)分布特性的带类别标记的小样本集和无类别标记的大样本数据集,提出了一种基于MST的自适应优化相异性度量的半监督聚类方法。该方法首先采用决策树方法来获取小样本集的"规则聚类区域",然后根据"同一聚类的数据点更为接近"的原则自适应优化建构在该混合属性空间中的相异性度量,最后将优化后的相异性度量应用于基于MST的聚类算法中,以获得更为有效的聚类结果。仿真实验结果表明,该方法对有些数据集是有改进效果的。为进一步推广并在实际中发掘出该方法的应用价值,本文在最后给出了一个较有价值的研究展望。     

C语言课程教学中的若干问题及对策

针对初学者在学习C语言课程中存在的若干问题,提出C语言课程教学改革的具体措施。实践表明,这这些措施较好地解决了教学中存在的若干问题,可以有效地提高C语言课程的教学质量。     

Rosenbrock搜索法在聚类分析中的研究

将求解单点极值解的Rosenbrock搜索法应用到具有k-代表点满意解特征的聚类分析中,给出了一种适合于数值型数据集的新型聚类分析算法,并以FCM聚类算法为对比进行了仿真实验,以观察算法的聚类效果。     

图同构的判定研究

图论中的图同构判定问题仍是一个未能圆满解决的重要问题。文章从图的邻接矩阵的行、列置换出发，得到能加 快判定两个图是否同构的一系列性质。在几个性质基础上，提出了一种判定两个图是否同构的搜索算法。接着给出两个 实例对该算法加以说明和演示，以便更好地理解这些性质和算法。最后对文章作简要的总结并指出进一步的研究方向。     

基于融合改进RRT算法与改进DWA算法的路径规划研究

针对传统动态窗口算法(dynamic window approach, DWA)在动态环境下预测能力较差且非最优路径等问题，提出一种改进的DWA算法。通过密度约束和采样区域限制来改进RRT^*(rapidly-exploring random tree)算法，提高RRT^*算法的收敛速度。将改进RRT^*算法得到最优路径作为机器人移动的参考路线，以保证全局的路径最优。通过预测轨迹的末端状态来合理的延长预测轨迹，以传递影响到评价函数，使机器人可以提前探测到障碍物并进行避障动作。在不同环境下，改进后的算法移动路径长度和消耗时间分别减少12.76%和30.14%,且具有更强的前瞻性以及更短的路径。     

基于层次分析法的IPv6网络过渡模型优化研究

文章从下一代互联网出发,利用相关的网络工程和运筹学等知识,根据实际的网络布局,建立了IPv4到IPv6的网络模型;同时对该模型采用了层次分析法进行优化研究,通过实验结果选中了最佳模型,同时也提出了解决类似的问题的相关优化方案。