大学生就业指导方法探究

在现代教育理念下,大学教育不但要对大学生进行专业知识或技能的培育,还要保障大学生能顺利就业,因此需要对大学生展开展就业指导。这一条件下,如何有效进行就业指导就成了大学院校需要重点思考的问题,对此大学教育可以从建构主义视角来进行就业指导,该主义思想非常重视大学生的自主性与个人意愿,同时又融入了教师带来的指导性,因此能让大学生正确选择就业方向,明确学习路线与目标,使得大学教育质量提升。本文将围绕这一问题展开分析,主要对建构主义思想的基本概念进行论述,随后指出大学就业指导现状问题,最终贴合建构主义提出就业指导改进策略,旨在改善现状问题,为大学生提供良好就业指导。     

小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用

引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法,首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中,仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率.     

M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现“小样本”等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。     

室内装修后甲醛浓度的预测

甲醛是室内装修后产生的主要污染物之一,对人体有一定影响。根据目前用户装修使用板材情况,选取主要影响因子作为模型参数,并结合前人对室内甲醛浓度衰减规律的研究拟定模型基本表达式;采用待定系数法带入部分数据求解模型,以确定模型参数。误差分析表明,该模型能较好预测甲醛浓度。     

小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于小波分析和AR-LSSVM的网络流量组合预测模型。利用Mallat算法对非平稳的网络流量序列进行分解和重构,得到低频信息和高频信息;对具有平稳特性的高频信息用AR模型进行预测,而对体现非平稳的低频信息用LSSVM进行预测;再将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。仿真结果表明组合预测模型不仅具有较高的预测精度,而且预测性能稳定。     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。