普林斯顿大学计算机网络课程教学方法的启发

以普林斯顿大学计算机系的计算机网络课程COS461为例,分析教学内容、实验与作业、课程考核、教学方式4个方面的教学资源特点和教学方法。针对上海海洋大学该课程教学中存在的问题,思考如何借鉴国外著名高校的优质教学资源,提高教学质量。     

基于自组织的智能诊断技术研究

通过分析智能诊断过程的内在属性,结合国内外的相关研究状况,提出了研究基于自组织的智能诊断技术的重要意义,并指出其优越性.详细阐述了智能诊断的自组织规划过程,结合多代理技术的自身特点及优越性.提出将多代理技术应用于智能诊断过程中.深入研究了基于多代理的自组织过程实现策略,采用基于响应时间、服务质量、服务成本、安全性目标准则的资源优化调度算法,解决了自组织过程规划中的资源管理和协调等关键问题,并通过实例验证了算法的正确性.     

案例推理在印刷机械故障诊断中的应用

借助于案例推理技术在知识获取、易于理解方面的优势,结合印刷机械设备的特点,将基于案例推理的方法引入到印刷设备的故障诊断领域,研究基于案例推理技术的原理和方法,详细论述了案例推理在设备故障诊断系统中的实现过程,最后给出了该方法在印刷机械设备故障诊断中的应用实例。     

基于教育心理学的编译原理课程教学方法

针对编译原理课程的特点、课程目标定位及普遍存在的问题,提出采用人本主义教学理论和构建主义学习理论作为指导,通过问题导入和兴趣激发的教学方法,在提高学生的积极性、主动性和探究性,发挥学习潜能,学生学习能力和专业能力培养等方面提高教学效果。     

复杂产品开发活动序列分析方法研究

应用图论中可达矩阵的性质与原理对产品开发活动的组织方式及其序列作了定量分析,实现对产品开发活动的按区域划分,从而明确了影响产品开发过程中的主要路线和关键环节;通过对产品开发可能路径持续时间和作用概率的分析研究,为并行产品开发过程的组织和实施提供决策依据.     

动态挖掘进程中参数演化与矛盾域分布规律的研究

基于内在认知机理的知识发现理论研究基础，宏观地描述了其核心内容之一——信息扩张机制的内涵及主要研究内容，给出了动态挖掘进程规律的部分成果，详细阐述了参数演化规律及矛盾域的分布规律，揭示了动态（在线）挖掘进程中潜在的本质、规律与复杂性，为进一步解决海量数据、动态数据给挖掘进程带来的本质的、极富挑战性的难题奠定了较为坚实的理论基础。     

面向深度学习图像分类的GPU并行方法研究

针对深度学习图像分类场景中多GPU并行后传输效率低的问题,提出一种低时间复杂度的Ring All Reduce改进算法。通过分节点间隔配对原则优化数据传输流程,缓解传统参数服务器并行结构的带宽损耗。基于数据并行难以支撑大规模网络参数及加速延缓的问题,根据深度学习主干网络所包含的权重参数低于全连接层权重参数、同步开销小、全连接层权重大与梯度传输开销过高等特点,提出GPU混合并行优化算法,将主干网络进行数据并行,全连接层进行模型并行,并通过改进的Ring All Reduce算法实现各节点之间的并行后数据通信,用于基于深度学习模型的图像分类。在Cifar10和mini ImageNet两个公共数据集上的实验结果表明,该算法在保持分类精度不变的情况下可以获得更好的加速效果,相比数据并行方法,可达到近45%的提升效果。     

岸基北斗IGSO卫星反射信号相位测高

针对全球导航卫星系统反射信号的特性和我国北斗导航卫星系统反射信号在海面测高应用上的特点,证明了利用北斗倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星反射信号对湖面和海平面进行岸基载波相位测高的可行性。实验分湖面和海面2组进行研究,用相位测高结果与实际测量结果对比的均方根误差(RMSE)描述测高结果的精度。在湖面岸基实验中,接收天线到湖面的相对高度为5.2 m,IGSO7和IGSO10卫星相位测高结果的RMSE值达到厘米级,分别为3.23 cm和4.98 cm。在海面岸基实验中,海面的潮位高度差约2 m,利用相位测高结果可以反演海面潮位。IGSO8卫星相位测高结果的RMSE为17.96 cm,IGSO9卫星相位测高结果的RMSE为15.27 cm,IGSO10卫星相位测高结果的RMSE为16.38 cm。通过分析IGSO卫星仰角的变化,发现较大的卫星仰角变化率可以提高相位测高的结果的精度。     

程序设计语言中较难理解算法的课堂教学方法

针对C语言程序设计课程中较难理解和掌握的知识点的授课方法,以计算思维理念为导向,进行思考和分析,探索出一种先给出问题描述,让学生参与问题解决,归纳总结解决方法和过程,得到算法,并用C语言程序实现算法的讲授方法。文章介绍这种教学方法的实施过程。     

一种基于索引数组的频繁项集高效挖掘算法

为改进基于数据库垂直表示的频繁项集挖掘算法的性能,给出了用索引数组方法来改进计算性能的思路.提出了索引数组的概念及其计算方法,并提出了一种新的高效的频繁项集挖掘算法Index-FIMiner.该算法大大减少了不必要的tidset求交及相应的频繁性判断操作,同时也论证了代表项可直接与其包含索引中的所有项集的组合进行连接,这些结果项集的支持度均与代表项的支持度相等,从而降低了这些频繁项集的处理代价,提高了算法的性能.实验结果表明,Index-FIMiner算法具有较高的挖掘效率.