集成学习算法在不平衡分类中的应用研究

提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法,该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器,使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成.在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明:该算法有效提高分类器对正类样本的正确率,同时尽量减少对负类样本的误判.实验结果验证集成学习算法处理不平衡分类问题的有效性.     

基于十字线灰度图像清晰度模型的构建与应用

针对图像清晰(聚焦)度评价函数种类多、计算复杂、尚无统一标准的现状,构建一种十字线灰度图像清晰(聚焦)度评价的理论模型,分析实际应用中理论模型存在的问题,然后提出图像清晰(聚焦)度评价改进模型.实验表明:清晰(聚焦)度评价改进模型符合十字线灰度图像实际,具有应用价值.     

一种十字丝中心坐标检测方法

数字图像中十字丝中心位置的检测方法较多,十字丝模板匹配和边缘检测等算法存在运算量大、实时性不强等问题.提出十字丝中心综合检测方法,该方法计算量小,主要运用图像分块、十字中心查找、灰度阈值、逻辑排除、十字模板匹配等技术.讨论不同方法的应用条件、提供具体参数并分析实验结果.实际运行情况表明,十字丝坐标综合检测方法有效可行.     

校企联合信息技术类专业校内生产实习基地建设实践

分析当前信息技术类专业生产实习效果不理想的原因,提出了信息技术类专业校内生产实习基地建设的新模式,即组织管理企业化,实习任务真实化,考核评价员工化。     

基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法

针对DBSCAN算法对数据分布不均匀和大规模数据处理问题上的不足,提出了一种新的整合算法,算法使用信息熵和蚁群聚类技术对聚类数据集进行代表性子集选择,在子集基础上进行DBSCAN聚类,实验证明这一算法能显著降低I/O耗费和内存需求,有效地解决含有分类属性的高维大规模数据集的聚类问题。     

加强毕业生跟踪调研,推进专业教学改革

毕业生跟踪调研工作中往往存在过分重视用人单位的意见反馈,而忽视毕业生的意见反馈的倾向,这已在客观上影响到了专业教学改革和教学质量。因此高职院校应加强和改进毕业生跟踪调查工作,设立毕业生跟踪调查机构,制订毕业生跟踪调查工作流程,确保调查不流于形式。并将调研成果应用于专业教学改革之中,促进教学质量提高。     

数字图像技术在中心偏测试仪中的应用

CCD接收十字分划板的光学成像,中心偏测试软件处理处理由图像采集系统提供数字图像。借助于数字图像技术,中心偏测试系统通过非接触测量,完成自动聚焦,定位图像中十字中心的位置。这种方法提高了测量精度和工作效率,取得了较好的应用效果。     

聚合釜温度控制的PID改进算法

聚合釜的温度控制,一般的数字PID算法,控制质量差。为了达到满意的控制质量,除了采用积分分离外,本文提出了微分作用的改进算法:单向微分,残留微分。同时还对调节期T的选择进行分析探讨。     

市场细分视野下的高职软件人才培养目标研究

高等教育大众化时期，教育市场将是一个完全竞争市场。高等职业教育要办出特色，实现可持续发展，必须有明确的人才培养目标定位。依据市场细分的一般方法，从计算机软件用户需求层次观、技术含量复杂化、市场需求多样性和软件企业分工4个方面对软件行业进行市场细分，是确定高职计算机软件技术专业人才培养目标定位的一种有效方法。