计算机教学中人本教育研究探索

为了探索计算机教育中的人本教育,培养具有创新能力的高素质人才,本文分析了计算机教学中的人本教育与创新素养和综合能力的关系,提出了计算机教学中人本教育的主要问题、研究内容、研究目标和研究方法。笔者还给出了计算机人本教育实践过程中的具体措施和相应的实践效果。     

基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用

采用了一种改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法，该算法不需要查找频繁项集．可直接求出所有的无冗余的关联规则。基于电子病历系统历史数据，建立数据仓库，进行了FG关联规则挖掘算法的实验。结果表明该算法优于其他算法，能提取隐含在电子病历系统中未知的有用的信息，为医疗诊断能提供辅助性的决策。     

基于Rough Sets的中医指症挖掘研究与应用

针对中医病历数据库中指症样本维数较大、数据特征和属性冗余量较多等特征,在对Rough Sets基本理论和属性约简算法研究的基础上,提出了将属性频度和属性重要性相结合的GENRED_GROWTH中医指症挖掘算法,并进行了基于GENRED_GROWTH的中医指症挖掘原型系统设计与实现。通过分析和实验结果表明：该算法能较好地进行中医指症属性约简,分类精度较高,并且能抽取中医指症相关诊断规则以辅助医生的诊断和治疗。     

一种提高量子线路保真度的映射方法

由噪声导致的双量子比特门操作错误是可逆的量子线路执行结果保真度下降的重要原因。提出一种将量子线路映射至含噪声量子计算设备的策略，提高量子线路在量子计算设备上的执行成功率。该策略给出一种寻找近邻路径方法，用于在量子比特不是全连通的量子计算设备上找出2个量子比特的近邻路径；由于在近邻路径上任意2个近邻量子比特的噪声一般不同，基于近邻路径上的双量子比特门执行成功率构建启发式函数，估算前瞻窗口内的线路保真度，并根据该代价函数选择保真度最高的近邻方式。通过测试多个Benchmarks，实验结果表明，与Qiskit工具包中SabreSwap和BasicSwap算法相比，本文所提策略的量子线路保真度平均提高65.67%和71.60%。该方法可以提高量子线路保真度。     

团队导师制下程序设计实践创新模式探索

本文探索了一种团队导师制下地方高校计算机专业程序设计实践创新能力培养模式,并结合相关课程建立了程序设计实践创新学习网站和辅导交流平台。实践教学结果表明,本文提出的培养模式能有效提高学生程序设计编程创新能力以及分析、解决实际工程项目的技能,增强了地方高校计算机专业学生核心竞争力。     

智能计算机辅助教学的研究与应用

智能计算机辅助教学（Intelligent Computer Assisted Instruction）已成为现代计算机教育发展的一大趋势。本文首先对智能计算机辅助教学的结构和特点进行阐述，然后结合数据结构重点课程建设的实际情况，设计了其智能辅助教学系统，该系统在实际教学环节应用中取得了较好的学习效果，具有较强的适用性和推广价值。     

多态系统数据分析的逻辑决策算法

在对逻辑分析数据的相关理论进行分析的基础上，给出了多态系统数据分析的逻辑决策算法。该算法适于多领域的判断和预测。利用逻辑综合中逻辑单元的随机覆盖问题产生的随机数据对算法加以验证，得到了较好的预测效果。     

大变量逻辑函数最佳覆盖问题研究

逻辑函数的最佳覆盖，一直是逻辑综合领域的关键环节。尤其是大变量逻辑函数最佳覆盖，对复杂的逻辑综合更为重要，但也更加困难。本文在对逻辑覆盖算法研究的基础上，提出了适合大变量逻辑函数最佳覆盖的Beister改进算法。经过大量算题的测试表明，改进的列覆盖算法在时间复杂度和选择效果方面均优于Beister算法。     

一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法*

提出了基于事务规则树改进的关联规则快速挖掘算法--FG算法.该算法不需要查找频繁项集,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的、可行的关联规则挖掘算法.     

基于相似函数与相似网络的可逆网络化简

提出了可逆函数的相似函数及可逆网络的相似网络,在此基础上构建了可逆网络化简方法。由可逆函数求出其所有的相似函数,对每个相似函数利用可逆逻辑综合算法生成可逆网络,再将其转换成对应的相似网络,并从中选取最优。该网络化简算法实现了生成三变量全部可逆函数和多变量可逆函数的可逆网络,与相关文献及Benchmark中的例题相比,构造可逆网络的门数较少,具有一定的优势。