案例驱动与项目导向结合的软件工程课程教学模式

软件工程是软件工程专业的主要专业课程,对培养高素质的软件工程人才起着决定性的作用。针对课程中理论知识抽象,学生感受不到学习效果等问题,文章结合教学改革实践,从教学内容、教学方式、课程考核等方面进行探讨,提出案例驱动与项目导向结合的软件工程课程教学模式。     

基于Multi—Agent的PIS模型的研究与应用

面对Internet丰富的信息资源,用户已经深刻地体会到采用通常的Web浏览的方式来获取所需信息已经越来越困难,经常是花费了很多时间却所获甚少,而个性化服务技术就是针对这个问题而提出的,它通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,从而实现主动推荐的目的,为不同用户提供不同的服务,以满足不同的需求。论文引入Multi—Agent技术,建立一个基于该技术下的个性化信息服务模型,并把该模型应用于数字化图书馆的设计与实践中。     

基于CERES数据分析中国云对地表太阳辐射影响特征

用于地面光伏发电的太阳辐射资源受到云影响所产生的变化,由于受到观测方式限制而对其特征及关联性探究不足。针对该问题,利用CERES卫星观测时空数据,对2001—2018年中国大陆地区云对地表太阳辐射量影响特征进行分析,利用不同高度云量与云太阳辐射强迫时空分布特点,讨论云影响的太阳辐射差异对光伏出力预计影响,并通过各高度云量趋势变化与云太阳辐射强迫关联关系给出相应太阳辐射资源与光伏出力的趋势变化估计,分析云主导的太阳辐射趋势变化成因,以期为未来新能源资源评估、光伏建设规划和电力优化调度等提供支撑与参考。     

基于模拟退火算法的三峡船闸编排

为了解决过闸需求与三峡船闸通过能力相对不足的问题,在分析船闸通过能力影响因素的基础上,给出一种提高船闸实际通过能力的模拟退火方法,设计并实现相应的求解算法。试验结果表明该方法在提高三峡船闸实际通过能力问题上是有效的。     

高安全等级密码模块安全技术设计

随着金融、大数据等行业的普及和发展,对密码设备的依赖与日俱增,并且业内在数据安全领域提出了多方面更高的要求,例如密码模块的物理安全、抗非入侵式攻击、抗环境失效等,迫切需要更高安全等级的密码模块来支撑行业的实际应用需求.依托安全二级密码模块,提出了新的高安全等级密码模块,在既有功能和安全技术设计的基础上,新增了物理安全、...     

基于概念格的无冗余关联规则提取算法

针对传统挖掘算法生成的关联规则存在大量冗余、难于理解和应用的问题,提出一种新的频繁闭项集概念格FCIL(Frequent Closed Itemsets Lattices),用于生成无冗余关联规则。首先,对概念格理论进行研究,概念格节点间的泛化和例化关系非常适合规则提取;然后,结合频繁闭项集能有效减少规则数目的特点,构建一种新的FCIL;最后,给出FCIL构造算法和相应的规则提取算法。实验表明,该方法能够高效地产生无冗余规则集。     

"6⋅21"日环食对光伏发电及电网运行影响分析

中国正处在新能源与特高压交直流电网高速发展时期,日食等极端事件易引发广域新能源出力波动,进而对电网安全稳定运行产生重大影响。文中针对2020年6月21日中国地区发生的日环食过程进行剖析,采用数值天气预报叠加事件影响的方法,提出了极端天文、天气事件对新能源间歇性与电网运行影响的预测方法。基于有效预测结果制定了相应预案措施,分析了日环食发生过程中电网的运行状态,并提出了有效预测此类事件对中国高比例可再生能源电网安全稳定运行的若干启示。     

供电企业配网工程“一二三”管理思路探析

<正>由于配网工程颗粒度小、分布散、参与人员多等特点，目前配网工程管理存在管理穿透力不强、建管力量受限、管理难度大等难题。针对以上问题，国网衡阳供电公司创新提出配网工程“一二三”（即：“一张表”“两个体系”“三级管理”）管理思路，形成了集管理制度、责任体系、指标体系、管控手段、奖惩措施于一体的配网工程综合管理策略。经过近2年的实践，国网衡阳供电公司的配网工程进度、质量以及对施工单位的管理得到了显著提升。     

基于深度学习的多模态融合图像识别研究

基于深度学习的方法,利用多模态信息融合技术,将汽车等目标的声音、图像信息融合,用于对测试目标的判断.利用改进Inception网络对图像识别技术展开研究,分别比较了单纯图像信息情况的辨识、单纯声音信息情况的辨识,以及多模态融合情况下的辨识.通过试验分析和比较,证明该方法可以有效提高用户的图像识别能力,将特种车辆的平均识...     

基于信息熵的粗糙集属性应急数据去重挖掘算法研究

粗糙集属性应急数据存在冗余特征,降低挖掘效率,提出基于信息熵的粗糙集属性应急数据去重挖掘算法.将粗糙集理论和信息熵相结合,离散化处理应急数据,离散化完成后,约简对于决策表的条件信息熵大小不产生任何影响的属性,设定决策属性集合和条件属性集合,选取将同约简属性集合B的属性组合数目最小的熵值实现约简,去除冗余特征,完成应急数据去重挖掘.以大型船舶应急数据为研究对象展开数据去重挖掘,结果表明:可有效去重挖掘到船舶旋回性相关应急数据,利用数据增比特征能够分析到各因素对船舶旋回性的影响,并且所研究算法的挖掘效率较高,在数据量为1400条时,耗时仅为0.33 s.