基于三层集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测

针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框架将学习算法和分类器进行了层次性分类,并把二分类学习、多分类学习、多标记学习和集成学习进行有效整合,形成一个通用型的三层集成多标记学习模型;其次,基于面向对象技术和统一建模语言（UML）对系统模型进行了设计,使系统具备良好的可扩展性,通过扩展手段增强系统的功能和提高系统的性能;最后,使用Java编程技术对模型进行扩展,实现了一个学习系统软件,并成功应用于蛋白质多亚细胞定位预测问题上。通过在革兰氏阳性细菌数据集上进行测试,验证了系统功能的可操作性和较好的预测性能,该系统可以作为解决蛋白质多亚细胞定位预测问题的一个有效工具。     

CAI,CAT用于计算机教学

简述了计算机辅助教学的发展与现状，介绍了根据教学需要，自行设计的用于计算机教学的辅助教学与辅助测试系统，详述了该系统的功能，特点、实现及进一步的扩充。该系统已于１９９５年１０月开始在教学中使用，并收到了良发的效果，相信在未来的计算机教学中将发挥越来越重要的作用。     

基于智能移动Agent的C语言考试系统

文中首先分析了计算机辅助教学软件开发的必要性和当前一些计算机考试系统的特点，指出了它们存在的不足之处；然后从系统体系结构、系统操作界面、数据文件结构、试卷生成流程和阅卷模式五个方面对如何设计一个完备的、智能化的C语言计算机考试系统的思路进行了详 细的分析。系统中利用智能移动Agent完成试卷的生成与分发、考试过程的监视、试卷的评阅、考试成绩的回收等任务。在阅卷模式中，系统利用人工智能中可信度等基本概念进行模糊阅卷，能够给出一个合理的分数，同时有效地避免了考生作弊的可能性。系统在实际教学环节节中应用以后，收到了良好的教学效果。     

基于XML Schema的数据整合方法在答疑系统中的应用研究

有效集成各个异构答疑数据源的综合信息已经成为目前答疑系统中的关键,由此提出了一种基于XMLScherna的数据整合方法,通过将基于XML的模型的方法与模式映射方法相结合实现模式集成,从而产生全局模式,并生成全局模式和局部模式问的映射规则,详细介绍了该方法的模式转换、冲突消解、模式合并等过程,并通过实例展示了方法的应用过程,实验证明,该方法是切实可行的.     

蛋白质亚细胞定位预测研究综述

蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长, 研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况, 从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题, 分析了当前研究中出现的一些新情况, 并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。     

编程题的计算机阅卷

分析了当前的一些计算机考试系统的特点,指出了其存在的不足之处。为了更加合理和有效地使用计算机进行阅卷,首先提出了几个新概念,然后在此基础上给出了一个编程题的计算机阅卷模式,对其实现流程进行了详细的阐述,最后对结果进行了分析。该系统已经用于实际的教学环节中,收到了良好的效果。     

基于案例驱动的Java程序设计课程教学模式改革与实践

为了让学生能够在计划学时内从“工程”视角学好Java语言的编程方法与技术,围绕基于案例驱动的教学模式设计、教学环境与资源建设、实验指导与过程管理、考核方式改革等密切相关的几个方面,阐述基于案例驱动的Java程序设计课程教学模式改革内容,结合教学平台建设和计算机辅助教学手段,探索“泛课堂”概念下的线上线下混合式教学方式,最后经过实践验证,说明该改革探索提高了学生在解决复杂工程问题中的程序设计水平,促进了课程建设。