“Java程序设计”课程建设的研究与实践

本文针对Java程序设计课程从课程内容建设、课程体系的完善、网络平台建设方面进行了探讨。这里强调的是课程内容的动态更新和局部调整、新型的课程团队、"教学-自学-提问-上机-总结"的教学模式、"互动-欣赏"的教学方式,涵盖教学引导、教学内容扩充、案例扩充、教师与学生间交流方式的丰富、资源站点推波的网络平台建设。通过这些内容的研究和实践,促进Java程序设计的发展,从而推进教育事业的发展。     

基于MATLAB与VB混合编程的电力系统仿真设计

首先简要分析了MATLAB与VB开发工具各自的优缺点,然后在介绍了VB应用程序中集成MATLAB实现程序优化的几种方法的基础上,着重阐述了通过借助ActiveX部件与DDE技术来实现MATLAB与VB的混合编程,随后通过实例介绍了利用ActiveX与DDE相结合的方法在电力系统的仿真设计中的应用,并对实现的关键技术做了简要说明。     

ST—412硬盘0磁道损坏修复一例

笔者遇到型号为ST—412的10兆硬盘损坏,进行FORMAT无法格式化,运行硬盘管理文件DM指示出0～5磁道损坏。对ST—412硬盘来说,0磁道至614磁道占用的实际工作区以外尚有微量的空间可以利用。如果把整个工作区往内径压缩几个磁道,即可解决以上问题。步进电机在带动磁头做经向运动同时,也带动“丁”字柄转动,当“丁”字柄转到光电传     

热处理后弹簧钢丝断裂原因分析

利用扫描电镜和金相显微镜对一种弹簧钢丝断口进行了检测,包括钢丝断口和钢丝表面的麻点、横向缺陷和纵向条状缺陷。结果表明:表面麻点为氧化铁皮残留压入所致,横向及纵向缺陷均在热态下产生,三类缺陷均不会导致钢丝发生断裂。钢丝表面凹凸不平呈解理状,断裂区域未观察到明显冶金缺陷,其断裂是淬火内应力加组织应力过大所造成的。     

硅钙板及硅钙体系板材的研制

本文介绍了用抄取法工艺生产硅钙板或粉煤灰质硅钙板,其产品质量可达到国际标准A级硅钙板标准,部分产品可达到B级硅钙板标准,这类板材具有良好的性能,是高层建筑内隔墙及吊顶的优质材料,还能达到节能和降低成本的目的。     

五尺古道乌蒙韵 天下谁人不识筠——记“川红珍品”筠连富硒红茶

茶叶是世界上消费人数最多的日常饮料，并且以年均5％左右的速度增长。在当前人们饮茶已不是单纯的“解渴消遣”，而更多的是追求从饮茶中获得有益成份，达到防病健身目的。品质优良的富硒红茶酚氨比例协调、有益成份丰富、适用范围非常广泛。筠连红茶是富硒红茶，除具有茶叶的保健作用外，还能补硒，特别适宜贫硒和缺硒地区的人群、免疫力低下即亚健康的人群、疑难症人群（如高血压、高血脂、动脉硬化、心肌缺血、肥胖症人群）、肿瘤人群。     

基于CAE技术的汽车前面板注塑成型工艺优化

为了满足汽车制造业的工作要求,实现CAE技术体系的健全是必要的,从而有效应对汽车前面板注塑成型问题.该文就田口试验方法展开分析,旨在优化前面板注塑成型模块,通过对CAE技术的应用,满足汽车部位翘曲变形工作的要求,这需要进行工艺参数熔体温度环节、保压压力及保压时间环节的分析,通过对出口试验方法的应用,实现汽车前面板注塑成型工艺效益的增强.     

组态王6.5在油井实时监测系统的应用

以油井实时监测系统的开发为背景,在描述了油井实时监测系统的组成、功能及主要特点的基础上,详细介绍了组态王6.5在此系统上层监控软件中的应用和具体的设计步骤。实践证明,该系统图形界面友好,操作简单,提高了工作效率。     

亚新特种建材产品集锦

近两年,北京市亚新特种建材公司(原窦店砖瓦厂),积极转轨变型,努力开发新产品,由过去只生产单一的砖瓦,一跃为生产多品种新建材,由耗能吃土大户,转变为生产节能保温产品的厂家。现介绍他们生产的几种新型特种节能建材产品。 膨胀珍珠岩粉:这是该公司在国内首先开发成功的一种节能型新产品。它的主要特点是:质轻、保温、吸音、隔热。用途广泛,既可作为各种建筑物的填充材料,又可作为墙体、屋面的保温隔热层,经过深加工,还可制成水泥珍珠岩和     

基于邻域粗糙集和海洋捕食者算法的特征选择方法

针对粗糙集模型中特征选择方法存在计算开销大、不能直接处理连续数据,以及海洋捕食者算法(MPA)处理优化问题仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域粗糙集(NRS)和海洋捕食者算法的特征选择方法.首先,使用基于Tent混沌映射的反向学习和高斯扰动策略对原算法改进得到IMPA,再构建一种传输机制形成一种二进制算法;然后,基于邻域依赖度和特征子集长度构造适应度函数,使用IMPA不断迭代搜索出最优特征子集,设计一种元启发式特征选择算法.最后,在9个基准测试函数上评估IMPA的优化性能以及在UCI数据集上评估特征选择算法的分类能力.实验结果表明,在9个基准测试函数上IMPA的平均值、标准差明显优于粒子群优化算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA);在UCI数据集上,同基于粗糙集的优化特征选择算法、基于邻域粗糙集的优化特征选择算法相比,所提的特征选择方法在KNN分类器下的分类精度平均值分别提高了10.28~14.13个百分点、2.71~12.11个百分点,在CART分类器下的分类精度平均值分别提高了9.41~13.24个百分点、2.90~12.31个百分点.