基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

在考虑实际复杂道路条件的情况下,对军事应急物流路径建立了多目标优化问题的数学模型,选用NSGA-Ⅱ作为求解多目标优化问题的算法基础,对NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序环节进行改进,然后选择Matlab作为软件工具进行代码编写。2种算法仿真结果的比较分析结果表明:所建军事应急物流路径优化问题的数学模型具有现实可行性,改进的NSGA-Ⅱ算法在克服早熟现象,提高算法效率、算法稳定性和种群多样性方面是有效的。     

基于BOPPPS模型的《大学计算机基础》课堂教学设计

为贯彻落实军队院校新的人才培养方案,加强课程建设,从《大学计算机基础》课程教学现状出发,阐述BOPPPS教学模型的概念和主要内容,提出在该课程教学中运用BOPPPS模型进行课堂教学设计的观点,并以"冯·诺依曼体系结构及工作原理"一节内容作为设计案例,探讨将BOPPPS模型运用到课堂教学设计的主要做法,以期更好地培养学生有效利用计算机分析和解决问题的计算思维能力。     

基于领域词语本体的短文本分类

短文本自身长度较短,描述概念能力弱,常用文本分类方法都不太适用于短文本分类.提出了基于领域词语本体的短文本分类方法.首先抽取领域高频词作为特征词,借助知网从语义方面将特征词扩展为概念和义元,通过计算不同概念所包含相同义元的信息量来衡量词的相似度,从而进行分类.对比实验表明,该方法在一定程度上弥补了短文本特征不足的缺点,且提高了准确率和召回率.     

改进的基于模板去除骨架毛刺的方法

如何去除毛刺是图像处理中一个经典的问题和研究热点,目前有些方法只能去除较短的毛刺,不能适合特定的需要,有些方法存在部分骨架主体被去除的缺点。对基于模板去除毛刺的方法进行了改进,该方法首先在8邻域模板范围内进行统计,确定相应的像素类型,然后基于人工定义毛刺的长度进行毛刺去除。实验表明,该方法能够适应不同长度的毛刺,并且可以尽可能地保持骨架主体信息,对单像素宽度的骨架图像去除毛刺具有一定的可行性和优越性。     

关于《数据结构》课程与ACM-ICPC竞赛结合的探讨

为提高《数据结构》课程的教学质量,针对《数据结构》与ACM-ICPC竞赛相结合的方法进行研究,探讨结合竞赛理念和资源去丰富课堂内容、提高教学效率、提升学生知识运用能力三个方面的做法,阐述相互结合对激发学习兴趣、拓展知识领域、提升编程思维方面的意义。     

面向计算思维培养的计算机系统教学设计

分析计算机系统在大学计算机基础教学中的重要性以及它与计算思维之间的内在联系,针对目前国内大多数高校在进行该部分内容教学时普遍存在的问题,从计算思维的本质特征出发,以计算思维的过程为轴线将教学内容整合为一个有机的整体,遵从建构主义理论,根据不同的教学内容设计恰当的教学方法并付诸实践,以期使学生在掌握计算机科学基础知识的同时,培养主动运用计算思维解决问题的能力。     

Dempster-Shafer证据融合形状特征的高分辨率遥感图像道路信息提取

道路提取是遥感图像目标识别和提取中一项具有重要意义而困难的任务。在遥感图像道路提取的过程中,由于道路的不同形状和图像信息的复杂性,目前在许多基于形状特征提取道路的方法中,选取形状特征阈值时具有一定的难度,且需要大量的人工干预操作,缺乏一定的通用性,因此,本文提出一种基于DS(dempster-shafer)证据理论和形状特征的道路提取方法。该方法首先对道路的几何形状特征进行分析和优化,据此设计概率分配函数,并利用DS证据理论融合形状特征以获取道路段,最后通过道路连接操作得到道路的中心线。文末通过对典型道路图像和非典型道路图像的实验表明,该方法能够降低选取形状特征阈值的难度和对人工的依赖性,能适用于高分辨率遥感图像中直线型和曲线型道路的提取,具有一定的可行性。