移动搜索终端用户行为调查研究

移动搜索正在深入到移动互联网用户的生活,为更好地了解移动搜索终端用户行为,以提供更好的服务,对移动搜索终端用户的行为进行了调查。共发出调查问卷522份,收到有效问卷508份,通过对有效问卷进行深入研究,分析移动用户使用移动搜索的行为习惯,得出移动搜索呈现本地化、使用需求碎片化、使用习惯已经形成、用户年龄较为集中等结果,为探索移动搜索新业务提供有效的数据支持,并从搜索精度、搜索方式、提高搜索质量等方面对移动搜索的发展提出合理化建议。     

基于多通道脑电信号的因果网络情绪识别

情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响。面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验（CGC）的因果网络情绪识别方法。利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别。将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3%和78.4%,验证了所提方法的有效性。     

以校企合作教育运行机制培养计算机工程型人才

目前的校企合作普遍存在企业积极性不高、规模难以扩大、合作难以持久的状况,根本原因是学校还没有真正建立起能够服务于企业并能规范运作的校企合作教育运行保障机制。本文结合西安邮电学院培养计算机工程型人才的教学改革实践,对校企合作教育运行机制的形成条件、保障作用及内容构成等进行了探讨。     

基于WiFi的移动机器人视频监控系统

为了使移动机器人将视频等环境信息迅速可靠的传输到控制中心,给指挥工作提供第一手现场资讯,通过利用WiFi的Adhoc技术,设计了一种移动机器人无线视频监控系统,并在Mobile Robots公司的Pioneer3机器人平台上使用DirectShow和ARIA库开发编程实现。完成了机器人的控制和视频图像的传输。测试结果表明,所提出的机器人在无线网络下视频监控的方法行之有效。     

基于图论的工程成本工期平衡算法

该文以一实际应用为背景,提出了成本工期平衡算法,该算法基于工程学中的项目状态转化图,利用图论的有关方法及计算机技术实现了在总工期调整的情况下,通过对各子工程调整工期,实现成本变化的最优化。当原始项目状态转化图改变时,只需要对相应的工程描述文件进行修改,即可得到相应结果。     

基gf Agent的 个性化主动KDD系统

介绍一个用多Agent实现的主动式KDD系统的设计与实现。系统在建模的基础上挖掘知识，结合Agent技术和机器学习的方法，逐步建立出越来越符合用户兴趣的模型，并试图发现尽可能多的用户兴趣点。     

一种基于位置点的地图匹配改进算法

针对智能手机计算资源有限、功耗要求高、内置GPS模块易受到周围环境的影响等问题, 提出了一种改进的基于位置点的地图匹配算法, 利用用户个人位置移动的连续性, 结合历史轨迹数据进行道路投影, 通过纠偏的方法对手机的定位数据与电子地图数据进行匹配, 实现了直线道路、十字路口以及多边形区域等各种路况的准确定位。地图匹配算法可用于移动用户行为轨迹的监测和基于移动用户位置的个性化推荐中。     

计算机工程型人才培养模式的创新与实践

随着信息技术的快速发展和国民经济结构的战略性调整,本科高校计算机工程型人才培养必须面向市场和社会办学,通过与企业的紧密合作,探索并创新校企合作教育模式。合作教育模式是以本科教学为根基,以校企合作共建实践教学基地为载体,以共同组织教学和管理为手段,以实现学生就业和企业招聘到合格员工为目标,最终实现校企双赢。     

220kV线路光纤纵差保护信道双重化研究

通过分析上海电网目前220kV线路光纤纵差保护信道的现状,介绍了光差保护装置信道的技术特点,并结合上海电网光缆敷设和数据信道情况,提出了在光缆等通信设备n-1情况下,220kV线路光差保护不会同时失去保护信道的配置方案。     

基于小波神经网络和故障录波数据的电网故障类型识别

电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的保护和开关接点的变位信息难以做出准确的判断,来自故障录波装置记录的模拟量信息越来越成为故障诊断和系统恢复的重要依据。为了进一步提高超高压输电线路故障类型识别率和计算速度,文中利用提升小波和PNN网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用bior3．1提升小波对故障电流进行分解,将分解到的 (0,375)Hz频率段的小波系数输入到PNN神经网络。通过 ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试和比较结果表明:该模型具有很高的识别率和收敛速度,并有望将该模型应用到电网故障诊断系统。