基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

高职院校网络安全防护技术课程的内容开发探索

通过对网络管理类岗位人才需要规格的分析,从而正确定位网络安全防护技术课程的在课程体系中的位置.按照"安全防护策略化、教学模式任务化"的设计理念开发课程,依据网络安全工程师的工作过程和学生的认知规律序化教学内容.开发过程体现了将安全防护技术策略化,科学设计<网络安全防护技术>课程内容的特色.     

统一门户工作下门户网站安全防护研究

门户网站是对外信息发布和网上业务办理的窗口,是与外界进行网络沟通的桥梁,它的正常工作与否不仅直接关系到我们提供的服务质量,而且关系到广西移动的公众形象和客户资料的安全与否.为了提高“统一门户”整合工作后门户网站的安全性,在实现集团“统一门户”工作要求的同时,保证门户网站的安全性,需要提高门户网站安全防控能力.     

SAS判别分析在商业银行信用风险评估中的应用

针对我国商业银行传统客户风险评级体系现有的缺陷,介绍了如何把SAS判别分析方法应用于商业银行的客户信用风险评估,并进行验证分析,结果表明,SAS判别分析方法是一种高效,高准确度的评估方法.     

基于井下环境的SIFT算法研究

针对煤矿环境中现有图像特征匹配算法不适用的问题,提出了新的特征匹配算法。该算法首先对图像进行Curvelet去噪预处理,然后采用SIFT进行特征向量的构建和匹配,通过RANSAC方法的优化改进去除误匹配点,通过建立投影变换模型实现图像的拼接。实验表明,该算法在噪声大、光照不均、模糊的复杂环境中有较好的鲁棒性,解决了煤矿环境中图像容易误匹配的现象,拼接效果平滑自然。     

锚杆锚索载荷数据采集及分析系统设计

针对目前锚杆、锚索载荷数据采集与分析方法存在的准确性低、读数困难、效率低等问题,研发了一种新的锚杆、锚索载荷数据采集及分析系统。该系统利用无线传输技术采集载荷数据,并借助计算机软件对采集的数据进行数字化分析研究,提高了数据分析的准确性,为判断巷道支护的安全性提供了更为科学的依据。     

网络教学平台在C++程序设计课程教学改革中的运用

随着信息化教育技术改革及基于Internet技术网络教学平台的运用,高校普遍意识到以课程教学改革思想构建网络教学平台的重要性。本文针对以往C++程序设计课程教学模式及不足,以网络教学平台为基础实施了3个方面的教改。同时以教改驱动模式构建了网络平台中的4大模块,并对各模块功能进行了详细的阐述。总结出今后C++程序设计课程教学模式,应当从以教为主向以学为主的转变,强化学生编程思维的培养和实际动手能力的提高。     

数字媒体艺术专业实践教学体系建设

针对数字媒体艺术教学体系存在的问题,在阐述数字媒体艺术特点的基础上,分析数字媒体艺术与市场对接不协调的发展现状。结合哈尔滨师范大学传媒学院实践经验和取得的成果,提出数字媒体艺术专业实践教学体系构建的设想。     

高性能机群计算本科教学研究

针对目前高性能机群人才需求旺盛而高校对高性能机群计算知识普及不够的现状,以培养工程实践性机群系统管理人员为目标,阐述面向高校计算机专业本科生开设高性能机群计算课程的教学目标;并进行课程设计,包括教学内容及教材选取、课时安排以及教学方法设计。北京工业大学的教学实践表明,上述课程设计取得了较好的教学成效。     

计算机网络系统的性能评测

计算机网络系统的性能评测是网络规划和网络管理的核心内容.基于对计算机网络的基本结构和计算机网络硬件设备的功能分析,从复杂性和成本的角度来说,计算机网络性能评测的方法分为四种,即经验法则、分析方法、测量方法以及仿真方法.同时,着眼于评测计算机网络系统的性能指标,对可度量的性能指标与不可度量的性能指标进行了详细的讨论.并分析了影响计算机网络性能的因素.最后,基于SNMP协议对可度量的性能指标的获取进行了实现.