面向应用型人才培养的数据库原理及应用实验改革

结合我校地方性高校的实际情况,提出面向应用型人才培养的实验改革目标以及实验改革的"问题导向、实践应用、类型多样、教学协调、集成创新"基本原则,给出新的实验模块组织方案。实验教学实践表明,这种实验模块组织和教学方法有利于提高理论教学和实验教学的效率和效果,对提高学生实践应用能力和集成创新能力有促进作用。     

退火温度对BT20和BT6钛合金半制品机械性能的影响

在许多研究工作中,以及根据机械制造广的资料,表明BT20、BT25、BT18y和其它近α-合金的不同半制品在600～800℃空冷退火以后,发现在保持基体金属或焊接接头的塑性时韧性明显下降。研究了在500～900℃范围内退火温度(空冷)对近α-合金BT20(直径12毫米棒和厚度为40毫米板)和(α+β)一合金BT_6(直径12毫米棒)的机械性能的影响。合金成分见表1。带缺口和裂纹的试样单向拉伸和冲击弯曲的机械性能试验结果见图1。可以看出,在550～700℃退火温度范围内,BT20合金的冲击韧性a_T发生明显的下降(约     

基于网格的量子博弈聚类算法

量子博弈是对经典博弈的量子模拟,利用量子的纠缠态,可以使博弈参与人在博弈策略的选择过程中相互影响,从而得到与经典博弈不同的结果。将量子博弈运用于聚类问题,并提出一种基于网格的量子博弈聚类算法。算法将数据点看作是博弈的参与人,通过在收益矩阵中内嵌距离函数,使相似的数据点能够获得更大的收益,从而形成聚类。此外,通过设定网格合并规则,使博弈过程得到了简化。仿真实验表明,算法在聚类质量上优于传统的K-means等算法。最后,就算法中的几个参数对算法性能的影响进行了讨论,并给出了参数选择的建议。     

基于改进遗传算法和SVM的森林火灾视频目标鉴别

计算机视觉是目前计算机技术研究的热门课题之一,目标对象特征的选择和提取是计算机视觉的核心问题。在分析和研究火焰图像中火焰预判方法的基础上,提出了从纹理、动态、几何3个方面筛取火焰图像的组合特征,并且重点介绍了动态特征的提取方法。在火焰识别的特征选择方面做了较深入的研究,综合利用了火焰的内容特征,基于遗传算法提出了新的适应度函数,使得特征选择更加科学,而基于结构风险最小化理论的SVM在识别过程中可充分发挥优势,因此在实验中取得了理想的效果。     

一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路.该文在分析了现有网格资源查找方式不足的基础上,提出了一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型.模型针对网格资源的特点引入了本体和语义相关度概念,在此基础上将网格资源进行分层管理,并借鉴了iVCE体系结构,提出了本体共同体的概念从而较好解决了虚拟组织内节点的动态自组织问题,较好实现了网格资源的聚合以及动态增减问题.     

省精品课程数据库原理及应用教材建设

针对课程建设中教材建设滞后的问题,分析浙江省精品课程数据库原理及应用建设过程中教材建设的地位,提出教材建设的实践性、应用性、先进性、学本位原则和知识模块组织结构,介绍教材写作的特点。教学实践表明,教材建设的成果不仅使教学大纲、教学计划的制定水到渠成,而且可以促进教学方法和实验方法的改革,对提高学生自主获取知识和创新能力有积极的作用。     

基于密度的混合属性数据流聚类算法

数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.     

一种有效的混合式闪存磨损均衡算法

为延长嵌入式系统中作为外部存储设备的闪存介质的使用寿命,普遍采用磨损均衡算法时各物理块进行管理.本文对现有的确定性磨损均衡算法进行改进,结合随机性处理,提出HWL(Hybrid Wear Leveling)算法,不仅使磨损均衡处理只占用很少的内存开销,还能有效地进行"冷热"数据存放位置的交换.在多种逻辑页更新模式的仿真试验中,物理块彼此之间都能达到较为接近的擦除次数;与已有算法相比,磨损均衡处理引起的额外擦除较少,可延长闪存的使用寿命.     

基于联系数的位置不确定性数据UCNK-Means聚类算法

摘要位置不确定性数据的聚类是一个新的不确定性数据聚类问题。其聚类方法主要包括获取对象的概率密度函数,通过积分计算对象间的期望距离来进行聚类分析和以区间数表示对象,通过区间数的系列运算来进行聚类分析这两大类。前者存在概率密度函数获取困难、计算复杂、实用性不强的缺陷;后者在区间数转化为实数过程中,忽略了区间数变化范围对聚类效果的影响,其聚类质量不佳。鉴于此,提出一种基于联系数的不确定对象聚类新算法UCNK-Means。该算法用联系数巧妙地表示不确定性对象,并专门定义了对象间的联系距离,运用联系数态势值比较联系距离大小,克服了现有算法的不足。仿真实验表明,UCNK-Means具有聚类精度高、计算复杂度低、实用性强的特点。     

一页开卷在硕士学位课程考试中的应用

本文在总结“算法设计与分析”硕士学位课程考试中应用开卷和闭卷考试的问题和缺陷的基础上,介绍了将一页开卷这种新的考试方法应用到硕士学位课程结业考核中的实施方法。