多种字符串相似度算法的比较研究

对计算字符串相似度的编辑距离算法、最长公共子串算法、贪心字符串匹配算法、RKR-GST等多种算法,根据匹配过程是否有序,对这些算法进行了分类。然后对每种算法的实现原理进行了描述,并给出每个算法的运行步骤,结合一个实际的例子列出了算法运行的结果,最后给出每种算法计算相似度的计算公式和算法时间复杂度及应用领域。由于字符串相似度具有广泛的应用领域,对其中经典的几种算法进行总结对比是一件十分有意义的研究工作。     

一种新的轨迹聚类及有效性评价方法

为解决轨迹聚类问题,提出一种新的无监督轨迹聚类及聚类有效性评估方法。通过建立双层字符串轨迹模型,计算得到轨迹间距离并用作聚类依据。提出轨迹同距点比例的概念,以此作为聚类工具,并采用类内平均同距点比例作为聚类有效性评价值。利用麻省理工大学(Massachusetts Institute of Technology,MIT)停车场行人路径数据集进行实验,实验结果表明,新的无监督聚类算法能较好地完成轨迹聚类任务,平均类内同距点比例能够很好地衡量分类效果。     

最坏情况下X3SAT最大海明距离问题最小上界

X3SAT最大海明距离问题是指对于一个X3SAT问题实例,寻找该问题的任意两组可满足赋值之间的最大海明距离。提出了一个基于DPLL的精确算法HMX来求解X3SAT最大海明距离问题,根据公式中某个变量在两组真值赋值中的不同取值进行分支。给出了多种化简规则,这些规则很好地提高了算法的时间效率。证明了该算法可以将X3SAT最大海明距离问题的最小上界由目前最好的O(1.7107n)缩小到O(1.6760n),其中n为公式中变量的数目。     

光催化降解废气过程中紫外辐射照度模拟和优化

为在光催化设计中合理布置紫外灯,减少光在传输过程中的损失,概括总结径向辐射模型、多点源叠加近似辐射模型和离散坐标辐射模型等3种经典的紫外辐射物理模型;基于离散坐标辐射模型模拟某公司生产的光催化氧化废气处理装置的紫外辐射照度;通过调整灯管布置距离改变光强分布,并拟合光催化单元和光催化网表面的平均紫外辐射照度随灯管布置距离变化曲线.结果表明,距离参数在55～65 mm时,该光催化反应装置的光能利用率较好;紫外灯的合理布置可有效提高光能利用率.     

基于FR的远程考试身份认证系统研究

在远程教育考试系统中,如何实时有效地验证考生身份非常重要。本文提出一种基于FR(Face Recognition)的远程考试身份验证系统,首先利用肤色信息检测人脸图像,经过预处理后提取特征点,然后通过与报名库中人脸图像进行几何特征比对,从而完成考生的身份验证。实验表明该系统具有较好的识别率,能有效地识别出考生信息。     

一种改进的进化树构建算法

邻接法是最有效的距离建树法的一种,但邻接法的聚类过程总是选择距离最近的进行聚类,容易忽略一些更为合理的拓扑结构,这是邻接法准确性不够理想的一个重要原因。为了提高邻接法的准确性,本文结合最大似然法提出一种改进的进化树构建算法。该算法在邻接法基础上,结合最大似然法搜索最优的拓扑结构,通过模拟实验将改进算法与邻接法等进化树构建算法进行比较,实验结果表明,改进算法的准确性明显优于邻接法。     

两种方法对泰莱盆地河流水质评价的分析

采用加权欧式距离法和模糊综合评价法对泰莱盆地地表水体环境质量进行评价的结果表明,全区地表水以Ⅱ和Ⅲ类为主;东部河流水质稍差,牟汶河和柴汶河的上游水质超过Ⅳ类;西部的大汶河和汇河水质要好于东部地区河流,水质以Ⅱ类和Ⅲ类为主。加权欧式距离法在给出评价断面水质级别的同时给出评价断面对于某一水质标准的贴近度以及水质的变化趋势,评价结果显示的信息相对真实多元,在水质评价中的表现要优于模糊综合评价法。     

基于深度神经网络的高位滑坡范围预测

以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深度神经网络算法的优化,构建64-128-32-1四层多层感知器模型,并以滑坡最大高差、滑坡体积、滑源区坡度、坡脚坡度、地层倾角作为输入量,以滑坡最大水平运动距离作为输出量对该模型进行训练,实现影响因素与运动距离的非线性映射。根据对贵州省尖山营滑坡调查和研究,尖山营滑坡区域面积约648 700 m2,体积约1 200万 m3,属于特大型滑坡。依据最优模型对该滑坡进行滑距预测,滑坡平面直线距离1 769 m区域内为危险区域。     

Promoting the integration of technology in teaching: An analysis of the factors that increase the intention to use technologies among Italian teachers

Background: The rapid spread of COVID-19 forced many countries to adopt severe containment measures, transferring all didactic activities into virtual environments. However, the integration of technology in teaching may present difficulties, especially in some countries, such as Italy. Objectives: The present study analyzed how the two main factors of the Technology Acceptance Model (TAM), namely perceived usefulness and perceived ease of use, combined with online teaching self-efficacy, were associated with the intention to use technology to teach. We posited a moderated moderation model in which perceived usefulness represented the main predictor, with self-efficacy and perceived ease of use as moderators of intention to use technology to teach. Method: The model was tested through multiple regressions, using the PROCESS macro on SPSS 26 with a sample of 178 upper secondary school teachers in Italy. Results and conclusions: Regressions showed that each variable significantly predicted the intention to use technology. In addition, a moderation effect of self-efficacy on the perceived usefulness of using technology was found for medium and high-level of perceived ease of use of technology. Implications: The present study provides targeted implications for distance education policy and practice to promote its adoption (or the blended modality) in Italian upper schools.