基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

学生参与电气人才创新能力培养的探索

基于“以学生为本”的OBE教育理念，本文对电气人才创新能力培养进行了探索。整个过程将专业课程体系契合学业规划以明确学生学习目标；学生参与理论、实践教学和平台搭建，在夯实其理论知识的同时丰富教学资源；在创新考核中采用“螺旋递进式”的师生互动模式，全程培养学生自主的创新能力。多年实践探索表明学生在课程实践、学科竞赛、论文发表和申报专利等方面的创新能力得到显著提升。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测

虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。     

基于学科竞赛的中医药类院校程序设计课程教学模式的探索

高素质人才培养是我国可持续发展战略、科教兴国战略以及人才强国战略等多项发展战略的一项基础性工程。本文针对中医药类院校程序设计类课程实践教学模式单一等教学实际，以“学科竞赛”为平台，“赛教结合”为理念，以《C语言程序设计》为例，从现存问题、赛教结合模式的引入、建立实施及其评价机制4个方面展开阐述，旨在提高学生学习积极性和能力。