应用型本科高校计算机专业课程建设的探究与分析

当前,应用型高校计算机专业的学生培养始终存在着课程标准不明确、课程设置失衡、知识和职业技能脱节、实践环节薄弱等问题,教育部在2019年也明确提出课程建设质量需要全面提高,课程是人才培养的核心要素,课程质量直接决定人才培养的质量。全国本科教育必须深化教育改革,必须把教学改革成果落实到课程建设上。     

MANET入侵检测技术的研究

移动自组网(MANET)是由移动节点自组织形成的无线网络,由于其动态拓扑的特点,容易遭受各种安全威胁,而入侵检测技术能有效地保障移动自组网的安全.对已有的分级入侵检测技术进行分析,提出一种基于区域分级的入侵检测系统(IDS),避免了对节点的重复监控及尺寸小的簇的形成,减少了节点的运算负荷与通信负荷,提高了簇头的稳定性,避免簇头频繁选举带来更多的资源消耗.     

基于Matlab的AM通信系统仿真

分析当前通信类课程实验教学存在的问题,提出采用Matlab仿真来弥补实验室实验设备等的不足。利用Mat—lab的Simulink工具箱建立AM系统的两种仿真模型,包括基于相干解调和包络检波的AM仿真模型,详细叙述模块参数的设置,分析仿真结果,仿真结果与理论结果一致。创新之处在于AM系统的仿真采用两种方法,仿真模型简单,充分展示了Simulink工具箱仿真通信系统的基本方法,为通信系统的仿真研究指出了一个方法。     

符号序列的概率向量聚类方法*

针对符号序列聚类中表示模型及序列间距离度量定义的困难问题,提出一种基于概率向量的表示模型及基于该模型的符号序列聚类算法。该模型引入符号序列的概率分布表示法,定义了一种基于概率分布差异的符号序列距离度量及该模型的目标函数,最后给出了一种符号序列K-均值型聚类算法,并在来自不同领域的实际应用序列集上进行了实验验证。实验结果表明,与基于子序列表示模型的符号序列聚类算法相比,所提方法在DNA序列和语音序列等具有较多符号的实际数据上,有效提高聚类精度的同时降低聚类时间50%以上。     

移动自组网的单播地址自动分配方案

移动自组网（MANET）是无固定基础设施的无线网络,具有多跳、拓扑结构动态变化、带宽、能量有限等特点。因此常规的地址配置方案,如动态主机配置（DHCP）并不适于MANET。MANET中的节点可以借助IPv6的自动配置机制,利用MAC地址或随机号来自动配置其地址。丈中对几种基于IPv6的MANET单播地址自动分配方案进行了讨论,从地址唯一性、简单性、适应性、健壮性等方面进行了综合比较。对移动自组网的地址分配方案提出了一些建议,并指出了进一步研究的问题。     

基于Matlab的多进制数字调制仿真

分析当前通信原理课程实验教学存在的问题,提出采用Matlab仿真弥补实验室实验设备等的不足。给出利用Matlab函数实现多进制数字调制（包括4ASK,4FSK和4PSK）的仿真实例,将抽象的原理形象化。给出部分仿真程序,并对仿真结果进行分析和讨论,仿真结果与理论结果一致。这里将Matlab仿真用于多进制数字通信,解决了当前实验设备不能做此类实验的尴尬境地,为相关领域的研究指出了一个实验方法,是实验教学改革进程中的有益尝试。     

基于Matlab/Simulink的QAM通信系统的仿真

利用Matlab的Simulink工具箱建立了QAM系统的仿真模型,详细地叙述了仿真参数的设置,分析了仿真结果,仿真结果与理论结果一致。该仿真模型简单,而且达到了预期的效果。仿真结果表明:通过Matlab仿真数字通信系统具有较强的可实现性,为实际应用和科学合理地设计QAM通信系统,提供了高效的仿真平台。     

不平衡数据的软子空间聚类算法

针对受均匀效应的影响,当前K-means型软子空间算法不能有效聚类不平衡数据的问题,提出一种基于划分的不平衡数据软子空间聚类新算法。首先,提出一种双加权方法,在赋予每个属性一个特征权重的同时,赋予每个簇反映其重要性的一个簇类权重;其次,提出一种混合型数据的新距离度量,以平衡不同类型属性及具有不同符号数目的类属型属性间的差异;第三,定义了基于双加权方法的不平衡数据子空间聚类目标优化函数,给出了优化簇类权重和特征权重的表达式。在实际应用数据集上进行了系列实验,结果表明,新算法使用的双权重方法能够为不平衡数据中的簇类学习更准确的软子空间;与现有的K-means型软子空间算法相比,所提算法提高了不平衡数据的聚类精度,在其中的生物信息学数据上可以取得近50%的提升幅度。     

基于Java的音像管理系统的设计

目前,大多数销售音像制品的连锁商店采用人工管理的方式,管理效率低,而且不便于每个商店数据的汇总统计及各种数据分析。针对上述情况,设计和实现了一种基于Java的音像管理系统,各个连锁商店只需在网页输入指定的IP地址就可以登录系统对音像产品进行管理,包括信息管理、销售管理、进货管理、退货管理、销售统计管理,提高了管理效率。