摘要：针对准确率不适于评价不平衡数据特征子集性能的缺陷,提出了 F2 -measure(简称 F2 )准则.为避免mRMR(minimal Redundancy-Maximal Relevance)的互信息方法倾向于选择多值特征,提出了归一化互信息 SU (Symmetrical Uncertainty).针对最大化 AUC (Area Under an ROC Curve)框架下,特征选择算法的特征与类标相关性、特征间相关性的取值范围(量纲)不一致问题,提出了归一化的特征权重.为加快特征选择过程,提出了结合 SU和AUC 的特征预选择,缩小特征搜索空间.提出动态加权顺序前向搜索DWSFS(Dynamic Weighted Sequential Forward Search)和动态加权顺序前向浮动搜索DWSFFS(Dynamic Weighted Sequential Forward Floating Search),以期得到分类性能更好的特征子集.基于最大化 AUC 和mRMR框架,结合上述创新点,设计出16种特征选择算法.7个经典二类不平衡基因数据集、3个多类不平衡(或近似平衡)基因数据集的50次重复实验表明:所提算法选择的基因子集具有非常好的分类识别能力;提出的 F2、SU、归一化基因权重、基因预选择,以及DWSFS和DWSFFS对选择非平衡基因数据集的差异表达基因非常有效.提出的 SU 在度量基因冗余性时优于斯皮尔曼等级相关系数 RCC (Rank Correlation Coefficient);基因选择过程中的权值度量采用基因与类标相关性减去基因间冗余性优于采用基因与类标相关性除以基因冗余性方案.与现有经典基因选择算法的实验比较表明:提出的基因选择算法的性能优于现有基因选择算法.

摘要：本文在比较分析了当前大学计算机专业C与C＋＋程序设计语言的开设现状，以及C与C＋＋语言异同的基础上，提出在大学计算机专业程序设计语言课程设置中直接开设C＋＋的观点。并给出直接开设C＋＋语言时的教学内容设置、教材选择参考和开设时间建议。

摘要：以陕西师范大学计算机科学学院"C++程序设计"双语教学实践为例,通过对先后连续两届接受该课程双语教学学生的问卷调查,及其全英文试卷考试成绩的分析,论证了当前高校本科教育中实施双语教学的可行性;分析了实施过程中所存在的问题;提出了在高校本科教育中实施双语教学的可行方法;指出了双语教学在培养精英型人才的高等教育中的重要地位和作用。