面向柔性作业分布式车间的分层调度模型研究

针对多车间分布式制造系统调度优化问题,结合车间实际生产情况,提出一种基于目标级联法和遗传算法的层次调度模型。模型将生产调度过程划分为生产计划层、车间调度层和零件规划层,并将整体时间最短的优化目标划分到各个层次,通过层层优化达到时间最优后反馈至上层,以实现整体调度时间最优。以3个制造车间协调调度问题为例,验证了该模型在零件分配和零件的工艺路线选择上的合理性和有效性。     

基于MSA的SMIM实现机制

提出基于元数据存储访问的共享管理信息模型实现机制,以解决异构系统互操作问题,保证数据一致性。该实现机制基于已有异构系统和已有数据,使用分层的逻辑划分,将实现过程划分为数据应用层、数据访问适配层、数据访问代理层、元数据存储层及数据存储层5个层次,并介绍了各个层次的功能和相关算法。     

基于云平台的计算机基础课程实训教学评价系统

为解决现有实训教学评价系统评价残差较大、响应时间较长、教学评价效果不佳的问题,设计基于云平台的计算机基础课程实训教学评价系统。首先,运用浏览器/服务器模式（Browser/Server,B/S）构建系统硬件结构,将系统划分为显示层、控制层、业务逻辑层和数据层4个功能层;其次,利用云平台搭建系统数据中心,对系统数据进行整合;最后,利用建立的教学评价模型对云平台上的数据进行综合分析,输出评价结果。实验结果表明,设计系统的平均评价残差为0.05,平均响应时间为0.45 s,能够有效解决前述问题,在计算机基础课程实训教学评价方面具有良好的应用前景。     

建构主义教学理念下的“数据结构”重点课程建设

以建构主义教学理念为指导,结合教学对象的特点与课程自身特色,介绍包括教学内容建设、教学方法改革、教学团队建设等组成环节的"数据结构"重点课程建设实践过程。提出"数据结构"弹性课程内容体系、网络化协作学习方法以及基于兴趣的学习模式等教学改革策略,实践证明,它具有较好的实践效果及应用参考价值。     

藕节状四面体坐标系网格及其应用

为实现不同模型之间特征对应的光滑渐变,提出一种直接建立模型间对应关系的方法.根据输入模型的结构特点,首先将模型划成对应的若干部分,并对各部分依据特征进行相同的类球状四面体网格划分;然后针对每组四面体内的数据,通过计算确定源模型上的每个点在目标模型中的对应点;最终从整体上实现源模型到目标模型的直接对应.由于各部分类球状四面体网格的连接形似藕节,且对应关系的建立主要基于四面体坐标系,因而称总网格为藕节状四面体坐标系网格.多个实例结果证明,该方法能够有效地实现模型间特征对应的渐变.     

三维服装物理-几何实时混合模拟

为了获得服装模拟的实时性和真实感效果,提出一种融合几何变形方法和物理变形方法的服装模拟混合计算模型.通过分析服装-人体动态间隙量和服装局部细节复杂度,构造服装区域划分因子;根据区域划分因子将三维服装模型划分为紧身层、浮贴层和宽松层,其中紧身层和浮贴层的变形计算分别采用蒙皮模型和近刚性模型来保证服装模拟的实时计算效率,宽松层采用具备较好服装动态模拟效果的物理模型;最后对不同的计算模型分别实施相应的碰撞处理方法.实验结果表明,文中方法能够获得较为真实高效的三维服装实时模拟结果.     

以培养学生创新能力为核心的《数据结构》教学方法研究

以培养学生创新能力为核心,针对《数据结构》教学过程,提出双主线的教学设计理念;构建体现创新思维为核心对数据结构课程的教学内容、教学模式和教学手段的三层教学框架;并针对实践教学环节构建包含数据结构实验教学、数据结构课程设计教学、创新大赛和科研项目开发的四级阶梯式实践教学体系。     

以培养学生创新能力为核心的《数据结构》教学方法研究

以培养学生创新能力为核心,针对《数据结构》教学过程,提出双主线的教学设计理念;构建体现创新思维为核心对数据结构课程的教学内容、教学模式和教学手段的三层教学框架：并针对实践教学环节构建包含数据结构实验教学、数据结构课程设计教学、创新大赛和科研项目开发的四级阶梯式实践教学体系。     

人体皮肤起皱的非线性大变形分析

建立人体皮肤力学分析的多层皮肤有限元模型,对不同皮肤层分别采用超弹性和黏弹性与超弹性耦合的本构关系,利用Abaqus对两层和三层皮肤模型的非线性大变形问题进行分析,模拟皮肤起皱,并与实验结果进行比较。对比结果表明：与两层模型相比,三层模型能更真实地模拟皱纹;在相同外力下,越紧致的皮肤产生的皱纹深度越浅,皮下组织越厚的皮肤产生的皱纹深度越深。数值分析结果符合实际情况。     

智能教学系统中知识表示模型的研究与设计

研究了智能教学系统功能与结构。分析了知识库模型在智能教学系统中的重要地位;通过对知识库中的教学内容与教学规则两类知识的分析和对超媒体知识表示的研究,构建了一个基于层次结构的超媒体网络模型,并在知识网络图中节点里嵌入教学规则,以实现教学内容的动态组织、呈现和教学过程中的自适应导航。该模型为教学系统的决策与分析提供了智能的辅助手段。     

基于教学内容特点的混合式教学探索与实践——以非计算机专业的Java程序设计课程为例

混合式教学模式是当前疫情趋于常态化背景下的一个研究热点.有效的混合式教学需要根据授课对象、授课目标与授课内容的特性进行合理设计.文章以"非计算机专业的Java程序设计课程"为例,结合非计算机专业学生的学习特点、课程教学目标和知识点的教学特征,提出了线上线下教学内容的划分方法,进而给出一种基于教学内容特点的混合式教学体系.实践表明该体系的实施提高了学生的学习积极性和兴趣,进而提高学生的学习效率.     

复杂信息系统模型研究

为保障复杂信息系统（CIS）的安全性、互操作性、可扩展性和可管理性,论文提出一个安全的CIS体系结构模型。模型采用分层的方式,把CIS划分为不同的功能模块以降低系统的复杂度。在多层中采用Web Service技术,实现互操作和可扩展。模型采用密码支撑层、安全防护与可靠性支持层保证系统不同层面的安全性与可靠性。通过系统管理层与各层交互,实现系统的可管理性。某电子政务试点示范工程案例及其网络统计数据证明模型不会影响业务系统的性能要求,模型适用于政府、军队、银行等安全级别较高的信息系统。     

单片机仿真教学模式的研究与实践

《单片机原理及应用》课程是电子、自动控制、计算机等专业的一门重要的实践性课程．单片机内部寄存器数量多、工作原理抽象,传统教学模式难以使学生理解和掌握。将WAVE软件和Proteus软件作为单片机仿真教学平台,构建仿真教学模式,在传统单片机教学内容的基础上,划分仿真教学内容,设置仿真教学项目,以提高教学效果。     

网络弹性研究进展

网络弹性(Network Resilience)必将作为下一代异构网络必要的设计与操作属性,被定义为在面临不同的失效或挑战时,能够提供和保持可接受服务水平的能力。从系统的角度对网络弹性进行了深入的研究,首先对网络弹性从定义、模型、实现与评估等方面进行深入的分析,接着讨论基于态势感知的网络弹性研究模型,并详细阐述了模型的每一层功能及实现方法,最后给出了网络弹性研究的发展方向。     

基于FP算法的AVE局部模型划分

局部模型的划分是简化敏捷虚拟企业(Agile Virtual Enterprise,AVE)决策问题的重要方法,划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、AVE模型的优化以及合作伙伴的选择等。为了很好地完成AVE局部模型的划分问题,提出一种基于多层反馈神经网络的局部模型划分方法。该方法采用三层网络结构,各层完成指定的任务,第一层完成各输入向量的相似度是否大于给定值的判别;第二层则将相似度大于给定值的输入向量映射到同一类值,从而完成预分类;再利用反馈网络的反馈作用完成最后的分类。其结构清晰、分类灵活、学习的复杂性最低且网络的性能良好。     

基于BPNN的无机离子晶体晶格能的QSPR研究

以86个离子化合物的正、负离子的有效核电荷Z~(*+)、Z~(*-)、离子半径r_+、r_-,以及正离子的荷径比Z~(*+)/Υ_+5种结构参数作为自变量,以晶格能U作为因变量,采用BP神经网络建立关于无机离子晶体晶格能的结构-性质关系(QSPR)模型.该模型由输入层、隐含层和输出层构成3层BP神经网络,86个离子化合物样本则按文献分别划分为训练集和验证集.研究表明,当隐含层神经元个数为5时模型效果最佳:该模型对训练集拟合结果的决定系数R~2=0.9965,平均相对误差MRE=1.63%;对验证集预测结果的R~2=0.9952,MRE=1.85%.     

面向竞赛的程序设计分层模式研究

在计算机专业的教学过程中，程序设计属于重要的教学内容。本文通过对传统程序设计课程教学进行分析，提出了三维联动教学模型，以教学为核心，以学生创新创业项目推动教学内容的项目化，以程序设计竞赛提高算法设计的创新性，持续对程序设计类教学过程进行改造。该教学模式有助于提高学生对编程语言的学习兴趣和编程能力，调动学生自主学习的积极性。     

关于《信息安全概论》教材建设的两点思考

本文针对当前高校《信息安全概论》课程教学中存在的教学缺乏针对性、内容失衡等问题,提出将该课程的教学对象划分为信息安全专业、非信息安全的信息技术专业和其他专业三类,并对如何根据不同教学对象的特点和需求分别确立教学目标、教学内容给出了建议。     

“通用数据结构”方法教学研究

针对数据结构课程在传统教学中所存在的问题,提出并阐释"通用数据结构"方法。该方法借鉴计算机网络协议栈层次化体系结构的思想,将所有的数据结构抽象为一个统一的模型;自底向上将数据结构划分为3层,包括卫星数据层、数据组织层、对外接口层。每层独立实现一项基本功能,下层为上层提供接口,上层使用下层的服务。同时辅以代码规范性约束,可帮助学生掌握一个针对众多数据结构及其复杂组合的通用的数据结构的学习及其C语言实现方法。     

基于FP算法的AVE局部模型划分

局部模型的划分是简化敏捷虚拟企业（Agile Virtual Enterprise，AVE）决策问题的重要方法，划分结果可能直接影响到敏捷虚拟企业的建立方式、AVE模型的优化以及合作伙伴的选择等。为了很好地完成AVE局部模型的划分问题，提出一种基于多层反馈神经网络的局部模型划分方法。该方法采用三层网络结构，各层完成指定的任务，第一层完成各输入向量的相似度是否大于给定值的判别；第二层则将相似度大于给定值的输入向量映射到同一类值，从而完成预分类；再利用反馈网络的反馈作用完成最后的分类。其结构清晰、分类灵活、学习的复杂性最低且网络的性能良好。