Ad Hoc网络中基于捕食逃逸PSO的QoS多播路由算法

求解两个或多个限制参数的QoS多播路由问题,已被证明为NP-complete问题,而随着Ad hoc网络中多媒体和实时应用需求的不断提升,有效的QoS多播路由算法成为重要研究内容.针对Ad hoc网络的动态性和QoS参数的多样性,给出一种解决该问题的捕食逃逸PSO方法,算法通过对MAODV路由发现过程发现的QoS有效路径进行编码和寻优处理,借助于捕食逃逸行为使算法能够以较大概率获取全局最优QoS多播路由.在NS2平台上的仿真结果表明了捕食逃选PSO解决Ad hoc网络QoS多播路由问题的可胜任性.     

一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

描述和分析零星模型构造(SMB)方法中固定模型构造周期参数对层次决策图贝叶斯优化算法性能的影响,提出了一种基于自适应模型构造(AMB)的层次决策图贝叶斯优化算法,通过计算群体平均信息熵密度而确定相邻两代群体所对应网络模型的相似度,仅当相似度小于给定阈值时自适应重构贝叶斯网络模型,从而在保证贝叶斯网络模型精确性的前提下减少贝叶斯网络模型的构造次数,进而降低算法计算复杂度,加速收敛.实验结果表明,AMB方法有效可行.     

高校“Oracle数据库应用”课程教学方式的研究

针对传统教学模式在"Oracle数据库应用"课程教学中存在的不足,采取了以学生为中心,以能力目标为核心,基于工作过程的职业课程开发思路,突出职业技能的训练的教学理念,并且在该理念的指导下进行了教学模式的改革,并根据毕业生就业岗位职责任务对实际工作能力的要求,开发对学生进行实践能力培养的实践训练项目,加大实践教学在整个教学活动中所占比例等教学方式的设计和创新,进而提高教学活动的效率.     

基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器

构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析,并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证,与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明,该分类器具有更好的性能。     

Oracle数据库应用课程教学模式改革探索与实践

本文基于工作过程课程教学模式改革平台,根据Oracle数据库应用技术教学实际体会,从教学内容组织、课程教学模式、教学方法、教学手段和考核方式等方面提出课程模式改革在实践中的具体应用与实施。     

具有寿命估算的最大-最小蚂蚁系统

提出了一种具有寿命估算的最大-最小蚂蚁系统,该算法对进化种群数进行宏观调控的同时,用个体寿命限制个体的生存期,利用蚂蚁能估算自己所剩寿命的能力,实现其突变性的大风险搜索行为,从而扩大搜索范围,即主动性增加蚁群多样性,使蚁群逃离局部最优,并为实现蚁群的快速收敛提供可能。通过对TSP问题的仿真实验结果表明,该方法能够有效防止早熟收敛,较好地平衡局部搜索和全局搜索的收敛性能。     

用拟从属关系定义的非Bazilevic函数类的系数估计

用拟从属定义了新的非Bazilevic函数类,应用解析函数的基本不等式和分析技巧,得到了该函数的系数a₂和a₃的有界估计以及Fekete-Szeg9不等式,推广了一些已有的结论。     

高校“Oracle数据库应用”课程教学方式的研究

针对传统教学模式在“Oracle数据库应用”课程教学中存在的不足,采取了以学生为中心,以能力目标为核心,基于工作过程的职业课程开发思路,突出职业技能的训练的教学理念,并且在该理念的指导下进行了教学模式的改革,并根据毕业生就业岗位职责任务对实际工作能力的要求,开发对学生进行实践能力培养的实践训练项目,加大实践教学在整个教学活动中所占比例等教学方式的设计和创新,进而提高教学活动的效率。