混沌差分进化粒子群协同优化算法

为有效地改善差分进化粒子群算法的性能,结合反向学习策略和信息交互机制,提出了一种新的混沌差分粒子群协同优化算法.该算法采用反向学习策略产生初始种群,使得初始个体尽可能均匀分布,然后将初始种群随机等分为双种群,对双种群分别采用改进的混沌差分进化算法和混沌粒子群优化算法进行协同寻优,并在双种群中引入信息交互学习机制,在维持种群多样性的同时加快收敛速度.通过对四个复杂高维的标准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法能有效避免早熟收敛,收敛速度快,寻优精度较高,具有良好的全局搜索能力,鲁棒性好.     

基于MATLAB的电路分析教学探索与实践

引入MATLAB工具进行电路分析教学探索与实践,有利于使复杂电路的分析和计算变得非常快捷、方便,从而为电路分析提供一个有效的辅助工具。     

基于改进分水岭算法的粘连大米图像分割

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后提取真实分水岭得到最终分割图像,并与其它分水岭算法相比较。实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,又能有效地抑制过分割现象。     

改进混沌粒子群的动态模糊神经网络参数优化及应用

动态模糊神经网络（DFNN）的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合。实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的最优参数组合,具有精度高、收敛快、迭代次数少等特点;利用改进混沌粒子群的动态模糊神经网络构建煤与瓦斯突出预测模型,具有良好的建模效果和更高的预测精度。     

高职信息安全专业课程体系改革与实践

高职院校课程体系建设应坚持以就业为导向、以能力为本位、以课程整合为手段等基本原则。本文从信息安全岗位群出发,分析专业职业目标、职业能力与学习领域之间的关系,提出我院信息安全专业课程体系建设的解决方案,并在课程体系设置中尽量做到知识、能力、素质三个层次不脱节。     

基于MVC模式的网络教学平台设计

针对目前国内现有网络教学系统的性能、可扩展性和重用性差等方面的不足,提出了基于MVC模式的网络教学平台.首先分析了MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的特点,然后分析了基于MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的网络教学平台的系统总体结构、软件架构、业务数据流程及系统实现.该平台将Struts,Spring和Hibernate等开放源代码的软件框架整合应用于网络教学平台,成功地将数据存储、数据显示及业务处理逻辑分离,有利于提高代码的重用性以及软件的开发效率,并有效地屏蔽了后台数据库的数据结构,提高系统的安全性.     

Windows Vista数据保护技术研究

BitLocker是通过全卷加密和安全启动技术来保护存储在计算机上的数据,研究了全卷加密技术的原理,提出了结合BitLocker、加密文件系统以及版权控制3种技术来提高数据的安全性,目的是防止从被窃或丢弃的硬盘驱动器中进行不必要的数据恢复。     

基于小波神经网络的人力资源评估模型

绩效管理是人力资源管理的重要职能之一.结合小波变换和神经网络理论,提出了一种小波神经网络.并利用该小波神经网络建立了人力资源评估模型,为企业领导者和人力资源管理者在建立和完善科学的绩效体系时提供有益的参考.仿真结果表明该网络分类准确,可靠性高.     

基于Python 的网易民谣歌词数据分析

随着大数据时代下的数据来源和获取日趋重要，基于Python 的爬虫技术已成为获取数据工具的研究热点之 一。本文应用Python 爬虫关键技术对网易云季度歌词以及歌词相关文章的信息采集和汇总，并对其汇总后的网易歌词利用 Python 类库和数据分析技术对歌手情绪、词频统计、词云可视化以及歌手对时光和城市偏爱程度等进行数据分析。研究结果 表明，当下民谣歌手情绪稳定且有激情，能通过歌曲表达其正面情感，以及对当下时光与繁华城市的喜好。     

基于Scrapy框架的分布式网络爬虫的研究与实现

针对网络爬虫开发时面临的攻防、去重和爬取效率等问题,通过着重分析基于Scrapy框架的分布式知乎网络爬虫的工作原理和实现方式以及一些关于分布式运行原理、反爬虫、去重算法、Redis数据库、MongoDB数据库等方面的技术,设计和实现了基于Scrapy框架的分布式网络爬虫.最后通过对该爬虫的对比测试分析,得出了如何提高爬虫的爬取效率和避免网站反爬的应对策略.