Java程序设计课程双语教学初探

Java作为计算机专业的核心专业课程,引入双语教学是发展的必然趋势.本文论述了开展双语教学的必要性,以及开展双语教学需要做的准备.在教学开展过程中,针对教材选择,教学实施和考核方式进行了论述.     

利用SOM网络模型进行聚类研究

自组织特征映射（SOM）是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,其整个学习过程是在输入样本空间内进行．并以欧氏距离为度量。本文先介绍了SOM网络模型的来源,接着对SOM网络的结构与学习过程进行了介绍,最后给出了一个SOM网络模型在聚类中的程序实例。     

轨迹数据的时空模式挖掘与管理决策研究综述

时空轨迹数据的获取变得越来越容易,轨迹数据刻画了移动对象的行为模式与活动规律,是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,在城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值。这些过程通常需要通过对时空轨迹数据进行模式挖掘才能得以实现。简述了轨迹数据挖掘的预处理和基本步骤,归纳了异常轨迹检测方法的分类,分析、总结了近年来基于轨迹数据的四种模式挖掘,从管理决策角度对轨迹数据挖掘进行相关综述和分析,有望为轨迹数据的模式挖掘与管理决策提供必要的文献资料和理论基础。     

“Oracle数据库应用”课程改革实践

Oracle数据库应用是一门实践性很强的课程,本文首先阐述了课程改革的思路,并从课程内容设置、教学模式、教学方法、考核方式、课程资料建设等方面进行了深入的研究与实践,提高了课程的教学质量和教学效果。     

基于向量内积的非频繁项挖掘算法研究

针对负关联规则中非频繁项集的生成问题,将向量内积引入到该领域.通过对事务数据库的布尔化表示及对数据存储结构的合理分配,提出了一种新的非频繁项集快速生成算法.该算法首先将布尔化所得矩阵中的向量进行内积运算,通过逐层递增的思想,用两级支持度模型来约束非频繁项集与频繁项集的产生,使非频繁项集不仅可由频繁项集之间连接产生,而且...     

一种基于移动代理的网络安全联合风险评估系统模型

本文建立了一种基于移动代理的网络安全联合风险评估系统模型(MAURA),分析了系统体系结构、各部分功能,并将合同网的协同方法应用到风险评估中,提出了联合风险评估的机制,研究了评估的具体过程,从构造上克服了Agent间分析经验难于共享借鉴的问题。通过自适应的算法调节策略,提高了系统的分析性能,增强了对于外界负载变换的适应能力。仿真实验结果验证了MAURA是一种具有较高分析性能、可自主适应环境变化的网络安全风险评估系统。     

文科高校计算机基础课程分层次教学

本文从目前文科高校的计算机基础教育现状出发,结合计算机教育的发展趋势及社会需求,分析我校计算机基础课程分层次教学改革的主要内容和实施步骤,探讨文科高校计算机基础课程教学思路与方法。     

基于四元数胶囊网络的知识图谱补全模型

知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即（头实体,关系,尾实体）或（主语,谓语,宾语）。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。     

助航灯光监控系统的CAN—Modbus中继器设计

CAN-Modbus中继器解决了线路传度距离影响信号质量以及CAN总线收发器造成的回路中节点数受限制,同时提供了下层控制设备与上层控制设备的协议兼容问题。采用了LPC2294实现了CAN协议与Modbus协议的转换功能,实现了协议转换;扩大了CAN网络的规模,延长了现场总线的长度。     

高效液相色谱-高分辨质谱法鉴定拉萨大黄化学成分

建立了高效液相色谱-高分辨质谱法分析鉴定拉萨大黄化学成分。选用Agilent Zorbax SB-C18柱（150 mm×4.6 mm×5 μm）,以乙腈和水为流动相进行梯度洗脱,流速0.5 mL/min;采用电喷雾离子源,在正、负离子模式下对拉萨大黄提取物进行一级和多级全扫描质谱分析。综合分析化合物的色谱和质谱行为,并结合对照品、文献和数据库等相关数据鉴定化合物。在负离子模式下,鉴定出63种化合物;正离子模式下,鉴定出54种化合物。所检测到的化合物包括22种鞣质类、28种茋类、6种黄酮类、3种苯丙酸类、2种苯丁酮类和2种有机酸类,其中有53种化合物为在该药材中首次发现,且未发现蒽醌类成分。该方法快速、灵敏,不仅提高了拉萨大黄复杂基质中微量化合物的鉴定效率,同时实现了对拉萨大黄提取物中不同类型化合物的分析鉴别,为进一步阐明拉萨大黄的药效物质基础及质控标准提供了科学依据。