Java课程教学改革的探索与实践

传统的Java课程教学模式,已不能满足市场对人才的需求,也不符合我院培养应用型人才的办学定位。为此,从教学内容、教学方法、实践环节以及考评方式等方面对Java课程改革进行探讨并予以实践,从而提高教学质量．以更好地适应Java人才的社会需求。     

K-means算法在大学生消费状况分析中的应用

以运城学院在校大学生为例,对其消费情况进行了抽样调查,并利用K-means算法对调查结果进行了聚类和分析.实验结果表明,每一类学生中影响其消费的因素是有差别的,该分析结果可作为指导各类学生消费的依据.     

最小生成树算法在旅行商问题中的应用

如何在n个顶点之间的1/2(n-1)!巡回路径中选择距离最短的,这是一个典型的组合优化问题,也是解决旅行商问题的根本。在最小生成树的基本思想上进行了改进,成功地解决了旅行商问题。     

以实验教学深化《数据结构》理论教学

《数据结构》课程是计算机专业的一门主干课程,针对学生在学习数据结构课程中存在的一些问题进行分析,并提出解决方法,强调用理论知识指导实验,用实验强化理论,同时指出在设计实验题目时应由浅入深,便于增强学生学习的积极性。     

基于潜在语义分析的构件聚类改进方法

针对基于向量空间模型的构件聚类方法存在高维稀疏、无法解决同义词等问题,采用基于潜在语义分析模型对构件进行聚类分析。从用户关注点出发,通过引入等级策略提出一种基于潜在语义分析的构件聚类改进算法。实验结果表明,该方法能够提高构件聚类质量,使构件聚类结果更符合用户需求和更加人性化,提高构件检索效率和准确性。     

以实验教学深化《数据结构》理论教学

《数据结构》课程是计算机专业的一门主干课程,针对学生在学习数据结构课程中存在的一些问题进行分析,并提出解决方法,强调用理论知识指导实验,用实验强化理论．同时指出在设计实验题目时应由浅入深,便于增强学生学习的积极性。     

基于群体决策的软件构件质量评价模型研究

为了简化层次分析法(AHP)在构件质量评价过程中的步骤,同时降低评价过程当中的主观性,建立了一种基于群体决策的软件构件质量评价模型.通过采用改进的AHP,在保证单个判断矩阵满足一致性的前提下,求出指标权重,同时用每个专家赋予不同的权重对指标进行评价.将指标的权重和专家权重进行线性加权,在专家权重相对确定的情况下,采用基于群体决策的策略对构件质量进行综合评价.实验结果表明,该方法较大程度上减少了建立判断矩阵时的主观性,使计算过程更具客观,最大程度地接近了计算结果的真实性.     

结合引力的模糊C-值聚类算法研究

基于距离的模糊聚类算法是把数据对象视为互相独立的,虽然在一定程度上反映了数据对象间的位置关系,但不能反映多重关系,使计算量急剧增加,时间复杂度高,收敛速度慢.对模糊C-均值聚类算法进行了改进,在原有的模糊C-均值聚类算法基础上,引入了物理学中的万有引力思想,提出了一种基于引力改进的模糊聚类算法.实验分析表明,该算法能够较好地克服基于距离的模糊聚类算法仅考虑单一位置关系的缺点,并且在一定程度上降低了时间复杂度,提高了算法的收敛速度,聚类效果较好.     

浅谈《编译原理》实验课程的改革与实践

《编译原理》作为计算机科学与技术专业的一门重要专业课,其理论性强、系统复杂、难以理解,造成教学效果的不理想。而配套的课程实验是促进学生理解,提高教学质量的有效手段。因此,针对《编译原理》课程的特点,对我院《编译原理》实验课程进行改革并予以实践,效果较好。     

一种改进的构件聚类索引树的研究

构件的合理分类是实现构件高效检索的基础和关键。针对目前应用广泛的刻面分类方法存在主观性因素的弊端,采用刻面分类和全文检索相结合的方法来描述构件。在此构件描述的基础上,利用聚类分析技术和语义分析技术提出一种基于语义的构件聚类索引树。并通过实验验证,该聚类索引树是可行的,有效地克服刻面分类方法的缺点,在一定程度上实现对构件的语义检索,而且具有较高的构件查全率和查准率。此外,用户在描述检索条件时,不再局限于限定的术语,更方便于普通用户。