计算机本科教育的实践教学模式研究

高校毕业生就业问题在金融危机下显得尤为突出,但问题本身由来已久,引发该问题的原因很多,笔者在本文中针对本科计算机教学模式与市场需求之间的矛盾进行分析,并提出几点建议,其中主要介绍NIIT模式对计算机本科实践教学改进的意义。     

并联混合动力系统参数匹配优化研究

混合动力汽车动力系统参数匹配对整车动力性和燃油经济性有显著影响。为了得到合理的动力系统参数匹配方案,采用车辆传统理论和经验公式对混合动力系统进行了初步匹配,然后基于正交试验理论设计了4因素正交试验对选取的部件参数进行优化,得到了一组最优参数组合方案。利用先进的汽车仿真软件AVL-Cruise的组件变量(Component Variation)功能,设计了9组DOE Plan仿真试验,对优化方案进行了验证和对比。结果表明:正交试验方法理论思路合理,实际可行,能得到准确度较高的动力系统参数寻优结果。     

局部平衡的判别近邻嵌入算法

判别近邻嵌入算法（discriminant neighborhood embedding,DNE）通过构造邻接图,使得在投影子空间中能够保持原始数据的局部结构,能有效地发现最佳判别方向。但是它有两方面的不足：一方面不能标识样本点的近邻样本点位置信息,从而不能更好地保持邻域结构;另一方面当数据不均衡时,不能实现子空间中类内聚合或者类间分离的目的,这不利于分类。为此提出了一种新的有监督子空间学习算法--局部平衡的判别近邻嵌入算法（locality-balanced DNE,LBDNE）。在构建邻接图时,局部平衡的判别近邻嵌入算法分别建立同类邻接图和异类邻接图,并通过引入一个控制参数,有效地平衡了类内与类间的关系。该算法与其他经典算法相比,在人脸识别问题上具有较高的识别率,充分说明了局部平衡的判别近邻嵌入算法能够有效地处理识别问题。     

一种新的XML文档节点编码方案

在XML文档中，文档节点的顺序具有语义。为提高查询和文档更新维护的效率，文档节点需要一种编码方案。现在普遍使用的是前序与后序相结合的算法，但该算法更新维护代价大。提出了一种编码方案，方案的核心是区间预留，将计算机可以表达的整数分成区间，然后将节点映射到区间上。     

基于改进协方差特征的李-KNN分类算法

K最近邻(KNN)分类简单高效,广泛应用于分类问题或作为分类问题中的比较基准.但实际应用中的数据,特别是结构复杂的高维数据,其特征可能不属于欧氏空间.如何选择样本特征及计算样本点间距离是KNN中的一个难题,文中充分考虑各种影响因素,基于图像区域协方差特征,利用集成的方式,提出一种多协方差李-KNN分类算法.该算法充分利用KNN分类的简单有效性及李群结构的复杂数据表示和距离计算能力,有效解决复杂高维数据的分类问题.手写体数字实验验证该算法具有较好的效果.     

基于整枝连接算法的多版本XML文档查询

XML文档采用树型数据模型,XML查询语言通常是一些基于多个元素的选择胃词组成的查询模式。整枝连接方法用来匹配XML查询模式,用相互连接的多栈结构一次性生成匹配结果。但它不支持多版本XML文档,本文就是探讨如何解决这个问题。     

基于稀疏字典的李群机器学习算法

李群机器学习理论 被广泛应用于图像集分类中的数据表示和处理,并获得较优结果.由此,文中提出基于稀疏字典的李群机器学习算法.首先使用协方差矩阵对图像集建模,分析协方差矩阵构成的李群结构,应用对数映射将数据映射到线性空间中,得到数据的距离矩阵.再使用路标多维缩放对数据进行降维处理,降低运算成本.最后,使用带费舍尔判别字典学习进行分类.在YTC数据集上的实验证明文中算法具有良好的鲁棒性和准确率.     

一种基于特征信息的Blog自动文摘研究*

为了有效地对Blog进行摘要抽取,以一种合理的方式挑选出对Blog摘要抽取有帮助的评论,然后在考虑句子词频的基础上结合Blog的结构化信息和挑选出的评论信息来计算Blog句子权重。针对基于句子权重选择摘要句容易忽略次要主题的缺陷,提出一种结合Blog段落形式特点进行二次摘要抽取的解决方法。在随机下载的Blog数据中进行了实验,该方法具有较好的覆盖性和概括性。