基于层次认知模型的大学计算机课程多元混合教学模式设计与实施

根据计算思维理论中从知识到能力转变的递进过程,构建了基于层次认知模型的多元混合式教学课程体系和教学模式,并以大学计算机课程为例,以学生自主学习和协作学习为教学出发点,开发、整合出优质教学资源,设计了多样化教学活动,以培养学生综合应用计算机的软硬件知识解决本专业的实际问题为目的,最终应用到“SPOC+翻转课堂”混合教学中,达到教学目标。     

基于数据融合的ABC-SVM社区疾病预测方法

针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.     

V12M团簇的电子结构和磁性的第一性原理研究

采用密度泛函理论框架下的广义梯度近似（DFT／GGA），对V13团簇及V12M掺杂团簇（M=Sc，Ti，Cr，Mn，Fe，Co，Ni，Y，Zr，Nb，Mo，Tc，Ru）的电子结构和磁性进行研究．通过对团簇的基态几何构型优化计算得到了团簇束缚能、电子结构以及磁矩的大小，系统地分析了V13和V12M团簇磁矩的形成机理以及电子结构与磁性的变化关系．发现掺杂团簇V12Fe和V12Ru为具有大束缚能和大能隙间隔的闭壳电子结构，V12Y团簇具有11μB的大磁矩，而其它掺杂团簇则表现为弱磁性．     

基于有向同步交互图的类族测试用例生成算法*

根据类对象之间的消息通信产生的同步消息、消息传递以及消息等待的交互特征,设计了一种有向同步交互图(DSIG)模型,提出了类继承的同步交互路径(SIAPaths)测试用例生成方法,给出了自动生成同步交互路径的算法.同时,提出了同步交互序列测试充分性准则,并从基本交互路径序列和基本交互消息序列的测试覆盖率两方面阐述了测试的可行性.     

基于隶属度分离测度SVM决策树层次结构设计方法*

从样本的类空间分布和随机测试样本对每个类别的隶属度两方面考虑,对现有的分离测度进行了改进,并给出了一种基于隶属度分离测度的SVM决策树多类分类算法.实验表明,对于随机测试样本属于每个类别的概率均不相同的多类分类问题,基于隶属度分离测度的SVM决策树在与传统的SVM决策树有着基本相同的分类精度情况下,具有更快的分类速度.     

快速的层次树集合分划编码算法*

设计了一个改进算法,它仅需对小波分解矩阵进行一遍扫描即可确定层次树集合分划编码(SPIHT)算法所需的所有D(i,j)和L(i,j)重要性并完成对所有(i,j)子系数的编码,使得按照SPIHT的排序方法编码时只需查找存放D(i,j)和L(i,j)的重要性及(i,j)子系数的编码表,从而大大提高了SPIHT的编码速度.     

C JDBC：可扩展的数据库集群中间件

多层软件结构中已经成功地应用了集群,但在后台数据库上还缺乏这种工具,所以当数据库层出现瓶颈时,就得在硬件上花费高额的费用.开源数据库集群中间件--C-JDBC解决了上述问题.它通过JDBC接口引进了一个虚拟数据库,只要基于拥有JDBC驱动的数据库上面的应用程序,程序无须任何改动就能运行.C-JDBC具有灵活的体系结构,支持大型复杂的数据库集群体系结构,为数据库集群提供的高性能、强容错能力、易用的平台.     

多级结构MoS2/C复合材料的储锂性能

利用二硫化钼和葡萄糖为原料,采用一锅乙醇/水复合溶剂热-后热处理法制备了绣球花状结构MoS₂/C复合材料。考查了乙醇/水复合溶剂的合理组成和MoS₂/C复合材料中碳的合理含量,分别采用SEM和TEM表征了MoS₂/C材料的形貌结构,通过TGA测试和计算了材料中的碳含量。采用循环伏安、恒流充放电和交流阻抗等测试了MoS₂/C复合电极的电化学性能。结果表明,MoS₂/C复合材料拥有多级花球状结构,缓解了MoS₂的团聚,使电极材料的利用率和电化学稳定性显著提高。当V（乙醇）：V（水）为1：2,碳含量为50%时,MoS₂/C复合电极在200 mA·g^-1的电流密度下,充放电循环100次后,可逆容量达到762 mA·h·g^-1。     

计及储能与分布式电源协同的配电网分层分区优化控制

当前配网面临着大规模分布式电源及多类型储能分散接入的情形,为配网系统的优化管控带来了极大的复杂性。基于分层优化、分区协同的思想,提出了一种区域内自治、区域间协调的配网分层优化体系,以达到大规模分布式电源并网后系统优化运行的目的。在优化调度层中,以各区域与主网交换功率的可调度性为目标建立动态数学模型,通过区域间协同优化实现大规模分布式电源友好并网,得到区域的整点功率交换指令。在区域内控制层中,考虑到不同分布式电源调节能力的差异性,结合储能系统基于模糊策略响应并修正上一级的整点指令,并给出各区域5 min超短期调度指令。在设备级控制中,基于PWM变流器对各储能系统进行实时控制以响应上一级的指令。最后基于算例仿真计算对所提方案进行了验证。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。