以“类”为中心进行C＋＋程序设计的教学

本文论述了在C＋＋教学中应紧扣类这个知识点,强化类的概念,围绕类的设计进行教学,从而提高C＋＋程序设计的教学质量与教学效果。     

基于MC9S08QG8SPI的串行LED动态显示

本文介绍了MC9S08QG8单片机与74HC595A两种芯片的特点和使用方法,介绍了基于MC9S08QG8 SPI口实现LED动态显示的设计方法,并给出了软硬件的设计实例.     

一种基于熵和均方差法综合赋权的K-means算法

在传统的K-means聚类算法基础上,本文提出一种基于熵和均方差法综合赋权的Syn-K-means算法。引入综合权重提高聚类结果的类内相似度,从而提高聚类精度。算法中特征权重的计算基于概率论中数字特征的基本描述方法——均方差和信息论中信息特征的基本度量方法——熵;综合赋权系数的选择采用主观设定法求解。实验结果表明,Syn-K-means算法在聚类精度方面优于标准的K-means算法。     

一种基于均方差属性加权的K-means算法

在传统的K-means聚类算法基础上提出了一种基于均方差属性加权的MWS-K-means算法.引入特征权重以提高聚类结果的类内相似度(intra-similarities),从而提高聚类精度.考虑到K-means算法采用误差平方和作为聚类准则函数, 而误差平方和与概率论中数字特征的基本描述方法--均方差具有较高相似性,算法中特征权重的计算采用均方差法.根据属性的离散程度对欧氏距离进行加权处理,从而用相对距离代替绝对距离来计算类间相似度.实验结果表明:MWS-K-means算法在聚类精度方面优于标准的K-means算法.     

一种自对弈棋局学习样例质量评价方法

计算机棋类游戏学习中的自对弈学习指仅依赖行棋过程及最终的输赢结果的学习.整个过程中除下棋规则外不预设任何领域知识,也无专家指导.虽然基于极大极小算法、α-β剪枝算法和蒙特卡洛搜索的自对弈学习已经取得了卓越成果,但是目前仍旧缺乏对于学习样例质量评价的针对性研究.因此,本文首次提出了一种自对弈棋局学习样例质量评价方法,该方法采用样本规模综合指标T—使用样例重复度和样例个数的线性组合—来决定学习样例大小.在西洋跳棋上的实验表明,本评价方法可以达到有效控制学习样例规模的目的,在不降低学习效果的前提下大幅降低学习样例产生的计算成本.     

高等院校实验室开放的管理探讨

高校实验室开放是培养创新型人才的基础,其重要性得到越来越多人的认可和共识,本文就以实验室开放的必要性和开放形式以及实验室开放管理中应注意的问题进行探讨,并提出实验室开放的建设性措施和建议,以求加快实施实验室开放的步伐。     

基于AJAX的富客户端数字报系统

针对目前数字报更新响应慢的问题,提出并实现了基于异步网页开发技术(AJAX)的富客户端数字报系统.系统中结合传统的组件分层设计技术框架和AJAX富客户端技术框架两者的优势,提出了适用于数字报系统的三层结构:表现层(界面表示层和界面控制层)、逻辑层、存储层.该框架可以保证无需刷新页面就能更新数字报内容,大大提高了即时响应能力.实际应用表明,基于AJAX富客户端技术的数字报网站,降低了用户的阅读等待时间,实现了接近桌面程序的用户体验.     

基于CC2530的温湿度监测系统的设计与实现

针对能够实时了解、监控环境现场温湿度状况的实际需要,设计了基于TI射频收发器CC2530芯片及温湿度传感器SHT10组成的无线传感器节点,利用ZigBee技术组建无线温湿度传感远程监测系统。测试结果表明：系统不仅实现了实时环境现场监测,而且Web服务满足了远程监控的实际需要。系统具有性能稳定,易于布设、维护、扩展等优点。