基于工作过程导向的教师队伍建设的探讨

高职院校基于工作过程导向课程模式下,教师面临新挑战,为了适应和胜任新的教学模式的变化而采取的应对方案,以保障人才培养质量。本文就日前高职院校基于工作过程导向的教师队伍建设中存在的问题进行分析,从而构造高职院校"双师"教师建设的路径和机制。     

数据挖掘技术在物流管理信息中的应用

物流系统是一个复杂而庞大的系统,其包括仓储、运输、装卸、搬运、包装、加工、配送和物流信息等,其每个环节所含有的信息量都非常大。如何及时有效地对这些物流数据进行处理是当前的重要任务,其需要一种全新的数据分析技术。数据挖掘技术能够实现对庞大而复杂数据的有效处理,因为该数据技术是一种能够从庞大的数据信息中提炼出有用信息的一种工具。目前,国内物流领域对数据仓库、数据挖掘技术研究应用还比较落后,物流系统中的优势无法被体现出来。数据挖掘技术的一个重要组成部分是关联规则分析,其主要研究如何从大量的数据中提炼出已被隐藏的并富有趣味的规律性东西。     

膜计算改进粒子群优化算法的云资源调度

云计算环境下的资源合理调度是当前的研究热点,针对粒子群优化算法的不足,引入膜计算理论,提出一种基于膜计算改进粒子群优化算法的云资源调度算法（PSO-MC）。对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,受到膜计算的启发,将粒子放入膜中,主膜内粒子进行精细化局部寻优,辅助膜内的粒子进行全局搜索,通过膜区域之间信息传递搜索结果,找到云资源调度问题的最优解,在CloudSim平台对算法进行仿真实验。结果表明,PSO-MC算法减少了任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率,使云计算资源调度更加合理。     

高校教学智能评价系统体系结构设计与研究

随着我国高等教育的快速发展及规模的扩大,近年来,高校普遍出现了生源质量下降、毕业生就业困难、用人单位难以招聘到满意的人才以及社会的认同程度偏低等现象。如何提高高等教育的教学质量、增强学校的竞争力已成为每一所高校的重要课题。为了有效提升高等教育的教学质量,为高校教学管理自身评估提供一定的理论依据,构建一个科学的、系统的、行之有效的教学质量评价体系和运行机制,具有重要的现实意义,必将对加强和提高教学质量起到重要的作用。     

大中型数据库管理系统性能差异比较分析

文章主要介绍了SQL Server 2000的体系结构、安全模式、管理数据库文件的方法、数据的转换、备份、还原和复制以及Transact-SQL语言设计技术。叙述了应用系统存储过程和触发器来保证数据间的完整性和一致性的实现过程。重点对SQL Server数据库底层的配置、管理数据、性能优化和安全性管理进行详细阐述。最后,通过以上学习,将SQL Server 2000和oracle数据库的性能进行了比较,总结出它们各自的特点。目前,在数据库的实际应用领域中,很多数据库管理都还存在一定的问题,导致数据库性能较差。研究此课题对于数据库系统选择和应用有一定意义。     

高能激光对成像制导系统的干扰效果分析

为了分析高能激光对成像制导系统的干扰效果,从制导武器的红外辐射强度出发,介绍了成像制导干扰效果评估的两种基本方法。以对比度评估方法为例,模拟了不同干扰强度、不同干扰质心激光干扰条件下成像制导系统的跟踪效果。结果表明对成像型制导系统实施有效激光干扰的手段主要有两个：一是增加激光干扰源的激光功率;二是激光干扰质心要尽可能地远离目标质心。     

基于粒子群算法的盲多用户检测器

在信道参数未知的多径环境下,盲多用户检测算法性能存在诸如收敛速度慢和估计精度低等问题。将粒子群算法运用到基于恒模算法的盲多用户检测中。仿真结果显示,粒子群算法能够更精确地估计出信道的参数,且其收敛速度非常快,在估计出信道参数之后再进行盲多用户检测,检测性能优良。     

免疫文化基因算法求解多模态函数优化问题

为了尽可能找到多模函数优化问题的全部最优解,提出了一种免疫文化基因算法。采用危险信号自适应引导免疫克隆、变异和选择过程,并采用Baldwin学习机制作为局部搜索策略,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,本算法求解精度较高。     

改进关联规则数据挖掘在网络入侵检测中的应用

随着网络技术的广泛应用,网络系统的安全变得至关重要。入侵检测是保护网络系统安全的关键技术和重要手段,但现行的入侵检测达不到实际应用的需求。关联规则挖掘可以从海量数据中发现正常和异常的行为模式,有效地检测入侵。因此,研究关联规则的数据挖掘对于提高入侵检测的准确性和时效性具有非常重要的意义。