基于CDIO的计算机专业应用型实践教学体系研究

本文针对目前计算机专业实践教学与应用型人才需求之间存在的严重脱节问题,构建基于CDIO的计算机专业应用型实践教学体系,包括相应的实践教学模式改革和教学保障措施。经过2年多的实践和检验,表明基于CDIO的计算机专业应用型实践教学体系的构建是成功的,这为深化工程化实践教学改革提供一个新的途径。     

地图制版印刷初探

地图是一个社会文明的象征,也是一个国家政治、经济、外交、文化和教育的缩影.地图作为人类认识世界、改造世界的必备工具,其应用已经从最基本的地名、路线查询发展到基于地图分析和处理的更广阔的领域,从政府决策到市政建设,从知识传播到企业管理,从移动互联到电子商务,以及数字地球、数字中国等,无一能脱离地图.特别是网络的出现、地图印制数字化的发展,地理信息系统和全球定位系统的应用,使得作为测绘终端产品的地图,其应用已渗透到我们生活、学习和工作的方方面面.     

基于遗传算法改进的少数类样本合成过采样技术的非平衡数据集分类算法

针对少数类样本合成过采样技术(SMOTE)在处理非平衡数据集分类问题时,为少数类的不同样本设置相同的采样倍率,存在一定的盲目性的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的SMOTE方法--GASMOTE.首先,为少数类的不同样本设置不同的采样倍率,并将这些采样倍率取值的组合编码为种群中的个体;然后,循环使用GA的选择、交叉、变异等算子对种群进行优化,在达到停机条件时获得采样倍率取值的最优组合;最后,根据找到的最优组合对非平衡数据集进行SMOTE采样.在10个典型的非平衡数据集上进行的实验结果表明:与SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了5.9个百分点,在G-mean值上提高了1.6个百分点;与Borderline-SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了3.7个百分点,在G-mean值上提高了2.3个百分点.该方法可作为一种新的解决非平衡数据集分类问题的过采样技术.     

基于残差灰色估计交通事故数量挖掘算法仿真

在交通事故优化预测的研究中,交通事故量是根据历史数据进行挖掘推断的,不同历史阶段的数据对挖掘模型的影响程度存在差异,一旦历史数据时间间隔过长,将造成基础决策数据跨度较大,形成数据冗余干扰.传统的挖掘算法模型一旦受到这种大跨度的时间数据属性的干扰,将造成挖掘数据时间属性存在较大偏差,数据冲突加剧,导致计算的失准.提出了一种残差灰色估计算法用于交通事故发生数量的挖掘.将历史数据进行有序处理,建立残差灰色估计数学模型.通过估计状态转移方法,对预测误差进行补偿.克服了传统算法的弊端.实验证明,上述算法能够避免由于历史数据时间过长造成的预测时间偏差的缺陷,保证了预测的准确率.     

基于CDIO模式的软件工程课程教改探讨

CDIO是以项目为载体,以能力培养为目的,倡导基于项目教育和学习的教学模式。针对目前软件工程导论课程理论教学与实验教学之间存在的严重脱节问题,提出CDIO模式在软件工程导论课程教学改革中的应用,主要包括CDIO的构思、设计、实施和运行四个阶段,从理论、实验和考核三个方面进行教学探索。经过二年多的实践检验,表明CDIO模式在软件工程导论课程中的教学改革是有效的,这为践行应用型教改开辟了一个途径。     

云计算环境下的混沌萤火虫的资源负载均衡算法

负载均衡问题是当前云计算研究的重要问题。由于云计算中的负载均衡存在效率低、准确性不高以及资源需求动态变化等问题,建立了云计算环境下的负载均衡模型,通过在发送者策略中引入混沌算法和在接收者策略中引入萤火虫算法,提高了目标节点的最优化选择以及转移任务量的准确性。仿真实验表明,改进后的资源负载算法能够有效地避免负载处理的不均衡,提高系统整体处理能力。     

常用偏旁部首的录入

在使用方正BD语言进行录入排版的客户,经常会遇到一些字库中没有的生辟字、怪字,但这是所录入的文章又必不可少的。购买专用造字软件如女娲补字,又很贵,即使有专用造字软件,使用起来也很麻烦,又浪费时间,其实一些字完全可以用BD语言的注解命令来拼造解决,如上下结构的字用[SX]命令来拼造解     

应用型高校C#程序设计教材建设探索

在全面分析C#相关教材书籍现状的基础上,阐述在C#程序设计教材建设实践中的内容设置、案例设计、讲解方式等若干典型问题,总结教材的主要内容和特点,同时针对不同高校的需求给出教材的几种典型使用方式。     

用0-1背包解法优化研究生学习的开销

将求解研究生费用开销问题转变为0-1背包问题，给出了数学模型和算法设计，并分析算法实现的复杂度问题。