应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

求解0-1背包问题的混合贪婪遗传算法

求解0-1背包问题（KP）的最优解的时候,传统遗传算法（GA）的局部求精能力不足而简单局部搜索算法的全局探索能力有限,针对上述问题,将这两个算法整合并提出了混合贪婪遗传算法（HGGA）。在GA全局搜索框架下增加局部搜索模块,并改进传统仅基于物品价值密度的修复算子,增加基于物品价值的贪婪混合选项,从而加速寻优过程。HGGA一方面引导种群在进化的优质解空间中展开精细搜索,另一方面依靠GA的经典操作算子开拓全局搜索空间,从而达到算法求精能力和开拓能力的良好平衡。HGGA分别在三组数据上做了测试,结果表明在第一组15个测试用例中的12个上,HGGA能够百分百找到最优解,成功率达到80%;在第二组小规模数据集上,HGGA的性能明显好于其他同类GA和其他元启发算法;在第三组大规模数据集上,HGGA较其他元启发式算法具有更好的稳定性和高效性。     

Deformation transition of intact coal induced by gas injection

Gas migration in coal bed is a multiple-physical process, of which not only includes gas desorption/diffusion through coal matrix and gas Darcy flow through the cleat system, but also results in deform...     

应用型本科数学类专业职业技能培养研究

构建应用型本科数学类专业职业技能课程体系,强化职业资格认证,提高数学类专业学生就业能力,拓展数学类专业就业领域.     

葵花盘基炭材料对三硝基苯酚的吸附性能

首先对提取果胶后的葵花盘进行炭化,然后用蒸馏水在800℃条件下活化,制得炭材料800SP-W。800SP-W的比表面积可以达到389.72 m~2·g~(-1)。研究了炭材料对三硝基苯酚的吸附性能,800SP-W对三硝基苯酚的吸附在140 min达到平衡,吸附量为95.57 mg·g~(-1)。三硝基苯酚在800SP-W上的吸附行为服从一级动力学模型。800SP-W对三硝基苯酚的吸附符合Langmuir和Freundlich吸附模型,为单分子层吸附。     

大孔弱碱树脂对邻苯二甲酸的吸附性能研究

研究了大孔弱碱树脂D309(聚苯乙烯系)和PVP(聚乙烯吡啶系)树脂对水溶液中邻苯二甲酸的吸附性能,探讨了溶液的pH和无机盐对树脂吸附邻苯二甲酸的影响。结果表明,这2种树脂对邻苯二甲酸均具有良好的吸附性能,其对邻苯二甲酸的吸附都同时满足Langmuir和Freundlich等温吸附方程:D309树脂通过Lowis作用和静电作用吸附邻苯二甲酸,PVP树脂对邻苯二甲酸的吸附行为是氢键所致。吸附是一放热过程且能够自发进行。     

高校科研能力的协同IWD粗糙集-块神经网络评估模型

针对高校科研能力评估过程中存在的多因素、高非线性特点,经典评估模型主观性较强,导致模型评估准确性不高的问题,提出基于协同智能水滴算法IWD和粗糙集块神经网络RBNN的高校科研能力评估模型。首先,引入智能水滴算法,并针对传统智能水滴算法固定旁域搜索范围不利于提升算法搜索效率的问题,提出一种局部空间自动缩放算法LSAS,该算法根据当前种群最优个体,自动调整下一步搜索空间大小,对进化过程进行指导,提高算法的进化效率;其次,基于粗糙集理论对高校科研能力数据进行特征预处理,简化数据计算量;最后,对块神经网络和粗糙集参数进行编码,并对高校科研能力模型进行评估。仿真结果表明,此评估模型具有较高的准确性和较快的计算效率。     

有关C语言教学方法优化的探讨

C语言程序设计是一门重要的课程,却难学难教。教学方法优化十分必要。教学方法优化应从激发学生兴趣入手,采用循序渐进的方式,着重培养学生举一反三的编程能力,引导学生写出高质量的程序,并丰富考核方式。     

面向能力培养的嵌入式系统课程群建设研究

能力型、创新型人才是社会发展的需求,也是高等教育的培养目标。为了培养具备能力和创新素质的嵌入式系统方面的人才,本文进行了嵌入式系统课程群的建设,研究了相应的教学方法,从理论和实践上培养学生的能力,培养创新素质。     

基于PSO-GRNN方法的城市用水量短期预测

鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题,采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化,提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量的实测数据进行建模和预测,通过与最小二乘模型、核估计模型、局部线性估计模型的模拟效果进行对比表明：PSO-GRNN网络具有较强的自适应能力和泛化能力,能够有效地提高用水量的预测精度。