浅谈C语言程序设计实践教学的研究

C语言程序设计课程是计算机专业课程体系中不可缺少的一门专业基础课,课程的实践性要求非常强,为了切实达到课程的实践教学目标,本文就该课程的实践教学体系设计、实践教学组织、实践教学方法及考核等方面,进行了体系模块的构建及改革探索,从而能够切实提高学生程序思维能力和实践动手能力和创新能力。     

单片机的自组织网络互同步节点设计

针对自组织网络中的互同步算法进行了研究,基于单片机设计了一种便于验证学习的实体节点,弥补了单纯软件仿真的不足。该设计具有简单直观、网络规模扩展灵活的特点,对于掌握无线传感网或多智能体等进行同步和协调的自组织组网技术有一定的借鉴意义。     

无线校园网规划与设计

随着校园网的不断普及,无线网络成为了有线网的有益补充。本文根据学校目前的有线校园网和校区环境布局的实际情况,结合科研和教学需要,采用实地测量和计算相结合的方法,确定室内、楼宇间、操场等无线覆盖区内的AP最佳定位点,对教学实验楼、学术活动中心和操场等有线网盲区分别进行无线AP接入覆盖。     

基于Web的变电站培训仿真系统中图形数据的动态发布

SVG技术作为一种新的Internet矢量图形标准,为基于Web的变电站培训仿真系统的图形数据动态发布提供了一种新的途径.在分析SVG特征与优点的基础上,探讨了基于SVG的图形发布和实时数据动态发布技术,并且列举了SVG在基于Web的变电站培训仿真系统中的一些具体应用.实践证明,采用SVG技术实现基于Web的变电站培训仿真系统中的图形发布和实时数据动态发布,较好地解决了系统的交互能力和网络拥塞的困扰;实现了高效的实时数据发布,响应速度快;同时系统的效率和安全可靠性也得到了保证.     

基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法

针对传统方法在检测离群点时常因冗余数据的干扰而导致检测用时较长、检测准确率偏低的问题,设计了基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法.采用核主成分分析方法对大规模数据集进行降维处理,去除其中存在的冗余数据,利用神经网络在误差函数的基础上实现对离群点的检测.结果表明：该算法的检测时间始终低于0.4 min,且检测准确率始终保持在90%以上,说明该算法能够快速、准确地检测大规模数据集中的离群点.     

辽河流域水质水量联合调配决策支持系统的 设计与实现

根据辽河流域给定的不同水质目标保障的水量调配预案,采用辨识相关技术对多目标技术方案进行评估,并将评估结果反馈给优化调度模型进行参数调整,最终通过过程控制和结果检验得到最优调度方案。将以上过程运用Microsoft Visual Studio 10.0开发环境和ArcGIS Engine组件,基于数据库、地理信息系统、面向对象等技术形成了用户操作界面友好的辽河流域水质水量联合调度决策支持系统。     

学生个性差异与英语教学

本文对学生学习中存在的"个性差异"进行探讨,提出在教学中教师应该针对不同的学生应进行"差异教学",培养学生的学习能力,提高教学质量.     

基于深度学习的电力输电线故障目标检测算法综述

故障检测对于确保电力系统正常运行具有重要意义。近年来随着深度学习在目标识别领域的重大进展，基于深度学习的电力输电线故障目标检测逐渐成为电力系统故障目标检测领域的研究热点。目前深度学习领域的主流算法包括两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法。本文对此两类算法进行简要介绍，分析其中具有代表性的几种卷积神经网络算法的优缺点，并总结电力系统故障目标检测存在的问题，以及未来的发展方向。     

基于云推理自回归算法的大坝变形预测

土石坝的时效变形具有一定的单调性和不确定性。云模型较好地把定性概念的模糊性和随机性结合在一起,对不确定性问题的解决有着很强的鲁棒性。将云模型及云推理运用于土石坝的变形预测中,采用云推理自回归算法可初步解决土石坝变形预测中所存在的模糊性和随机性问题。预测实例表明:该方法预测精度较高,预测值与实测值基本吻合。     

SVG在变电站培训仿真系统中的应用研究

SVG技术作为一种新的Internet矢量图形标准,为基于Web的变电站培训仿真系统的实现提供了一种新的途径。在分析SVG特征与优点的基础上,探讨了基于SVG的图形发布和实时数据动态发布技术,并且列举了SVG在基于Web的变电站培训仿真系统中的一些具体应用。实践证明,采用SVG技术实现基于Web的变电站培训仿真系统中的图形发布和实时数据动态发布,较好解决了系统的交互能力和网络拥塞的困扰;实现了高效的实时数据发布,响应速度快;同时系统的效率和安全可靠性也得到了保证。