探索如何上好VB程序设计第一课

1991年,美国微软公司推出了Visual Basic(简称VB),目前浙江省对口专业高职考、计算机专业必考的程序设计语言就是VB.对于职高学生而言,该课程入门较难,感觉无从下手.笔者从事VB程序设计这门课的教学有十几年了,针对这一问题,结合职高学生实际情况,在VB程序设计教学中,对于怎样让学生轻松入门,提高他们的学习兴趣做了一些有益的探索.本文阐述了在教学中如何让学生克服畏难情绪,为进一步学习程序起良好的铺垫作用.     

探索博客在信息技术教学中的应用

随着我省信息技术新课程的实施,对教师的日常教学提出了更高的要求,网络应用于教学的功能得到了广大教师更深更广的认识和开发.博客(Blog)作为在目前被广泛提及的网络代名词之一,在网络飞速发展的时代,也渗透到了中学的信息技术教育教学领域.本文就博客这一新生事物在信息技术教育教学中的应用进行了深入撂究.     

一种结合机器学习的移动边缘计算的切换预测方法

随着移动通信的发展,减少通信延时成为关键性问题,因此,提出了一种使用机器学习方法的移动边缘计算(MEC)移动性管理。移动性决策基于参考信号接收功率(RSRP)值和不确定性预测器。使用神经网络建立预测器,输出不同相邻单元的RSRP平均值和标准偏差,推导了切换概率的封闭表达式。基于这些可能性,MEC服务器能够提前缓存用户服务,以便将切换期间的中断降至最低。实验结果表明,提出的方法能够满足实际需求。     

基于Baker映射的自适应樽海鞘群算法

为了克服樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)求解准确性不足和易过早收敛的缺点,提出了一种多策略改进的樽海鞘群算法(MISSA)。引入Baker混沌映射生成樽海鞘群的初始种群,以提高初始个体的均匀性;将T分布策略应用到食物源位置公式中,对原始位置进行随机干扰,引导樽海鞘个体向最优解空间运动;在跟随者位置更新公式中引入不完全Γ函数的自适应权重,以改善算法的局部和全局搜索能力。将改进算法在8个测试函数上进行仿真实验,并与不同的群智能算法进行了比较。结果表明,改进算法具有更好的全局和局部搜索性能以及更高的搜索精度。     

基于自适应Kriging模型的不确定可靠性功能优化算法研究

产品研发中功能失效是一个复杂的系统性工程,失效过程包含大量不确定性因素。为此,构建了自适应Kriging的不确定可靠性功能优化算法,进行产品总体功能失效分析、认知集合可信任度、样本点的生成、自适应Kriging计算及优选功能组合,获取在指定的概率约束下的最优解。以大数定律及极限定理为基础,保证了样本点在重要区域及Kriging模型的收敛条件。以工程机械储能系统为例,说明算法的迭代性、收敛性、准确性及稳定性。结果表明,该算法能够得出准确的敏感度,节省计算时间,提高计算效率。     

融合注意力机制的人机交互信息半监督敏感数据抽取算法

为提高敏感数据抽取效果,提出了融合注意力机制的人机交互信息半监督敏感数据抽取方法。融合类卷积以及人机交互注意力机制构建融合交互注意力机制双向长短词记忆（Bi-LSTM-CRF）模型,通过模型的类卷积交互注意力机制将敏感词转化为字符矩阵,采用Bi-LSTM对该矩阵进行编码获得敏感词字符级特点的分布式排列,通过Bi-LSTM对该分布式排列的二次编码获得敏感词上下文信息的隐藏状态,基于该隐藏状态通过类卷积注意力层与交互注意力层进行注意力加权,获得类卷积注意力矩阵与交互注意力矩阵,拼接两个矩阵得到双层注意力矩阵,利用交互注意力层门控循环单元升级双层注意力矩阵成新的注意力矩阵,经全连接降维获取敏感词对应的预测标签,实现人机交互信息半监督敏感数据抽取。实验结果说明：该方法可有效降低敏感数据抽取复杂度,具有较高的敏感数据抽取查全率。     

基于特征建模的连续体机械臂自适应鲁棒控制技术研究

针对连续体机械臂动力学建模困难,控制难度大的问题,使用特征建模的方法,用简化等价的特征模型设计了自适应鲁棒控制器。首先,通过对机械臂系统进行分析,使用特征建模得到等价的动力学模型,然后采用递推最小二乘法进行参数辨识,得到该特征模型的特征参数,最后,利用模型与辨识得到的参数设计了一种结合滑模控制的自适应控制器。通过仿真实验对本文方法与传统PID方法进行对比,仿真结果表明,本文的方法对于末端角度控制的跟踪精度高,同时对于末端扰动有着良好的自适应能力和鲁棒性。     

基于深度学习的害虫图像识别与分类方法研究

害虫侵扰一直是农业生产中回避不了的问题,每年都会造成巨大的经济损失。为了能够有效地预防和控制病虫害问题,需要实现对农田害虫的快速、准确识别,对此提出了一种基于深度学习的农田害虫识别方法,可按照害虫特征区分二化螟、白背飞虱、褐飞虱属、八点灰灯蛾、蟋蟀等多种害虫类别。一阶段对害虫数据集进行分析校正,加入图像整理、剪切等操作,合理划分数据集,添加一系列数据增强处理,进行农田害虫的训练检测。二阶段为增加数据集规模,使用EfficientNet网络对未标注图片进行识别分类,得到伪标签后继续半监督学习。最后,将分类的验证集和训练集合并,做进一步训练加强。实验结果表明,该模型对相关害虫识别效率高,识别效果好,可移植性强,可为农作物害虫的高效快速检测提供参考。     

基于Hessian图正则稀疏NMF的高光谱解混

基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)的高光谱解混(Hyperspectral Unmixing,HU)方法引起了大家的关注,因为可以将一个非负高光谱图像(Hyperspectral Imagery, HSI)数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积,分别对应于端元矩阵和丰度系数矩阵。目前,图约束的NMF算法已经被证明对高光谱解混是有效的,因为它们可以捕获HSI的几何特性。为了挖掘数据在混合过程中的几何结构和稀疏性,提出了一种稀疏的Hessian图正则化NMF(SHGNMF)算法。SHGNMF算法是将丰度矩阵的L1/2正则化器和Hessian图正则化项都添加到每个NMF模型中,同时采用乘法更新规则。最后用模拟数据和真实数据进行实验,验证了所提出的SHGNMF算法相对于其他NMF算法的优越性。     

直流特高压带电线路近电安全感应预警监控系统设计

传统直流特高压带电线路中,安全感应预警监控系统存在的监测数据难以实时上传,通信不流畅、数据采集误差大,针对该问题,设计了一种基于MPPT监测的监控系统,能够将直流特高压带电线路中信息提取功率导向存储装置,并通过两个控制模块和实时监控装置,加强监控系统的监测能力,大大提高了监测效率与实时数据传输能力。同时构建了机器人学习算法的GEN算法,对预警机制进行改进,提高了预警能力,也提高了数据处理效率,增强了数据适应性,通过仿真实验,所设计的硬件在安全数据监控时,监控率最高可达94.01%。