摘要：根据临床收录的肿瘤基因表达谱数据,可以利用分类器进行肿瘤亚型分类.由于基因表达谱数据样本小、维度高,难以提取有效特征,分类效果往往不好,而且很容易过拟合.针对这些问题,研究利用自编码器对特征基因进行降维,并构建多尺度的神经网络进行学习分类,综合考虑不同尺度的特征,提出A-CNNs网络,不仅解决了高维样本难以处理的问题,且有效避免了纵向加深神经网络带来的过拟合,得到了较高的平均分类精度,并与其他机器学习方法进行对比实验,实验证明所构建的分类模型可以取得较佳的分类效果.

摘要：本文以山东科技大学数学与应用数学拔尖创新班建设为例,围绕山东科技大学数学与应用数学拔尖创新型人才培养计划的实施情况,研究了地方工科高校数学与应用数学拔尖创新型人才的选拔和培养模式,为地方工科高校数学与应用数学拔尖创新型人才的选拔和培养提供了借鉴。

摘要：以一流本科课程建设和信息化教学为契机,构建了以课程为单位的微型教学团队,从富媒体课件、层次化题库、教学案例库、创新设计项目以及教材建设等方面,打造了“学+研+评”三结合精品数字资源,建设了包括材料力学、理论力学和工程力学三门课程的基础力学在线课程群,实施了“教师精讲+自主学习+翻转课堂+小组协作探究学习”的多元混合式教学,提出了线上线下和课内课外联动的综合评价模式,进一步提升了课程育人水平,取得了较好的教学效果。

摘要：在新工科背景下,以电子信息类专业学生科技创新能力培养为主要研究对象,对学生科技创新能力培养过程中出现的新问题进行了分析,提出了电子信息类专业学生科技创新能力培养模式创新的必要性,并从多方协同育人机制的构建、专业课程体系创新、科技创新实践体系改革等方面出发,构建以创新实践能力培养为目标的学生科技创新能力培养模式。通过几年的探索和实践,有效地提高了电子信息类专业学生的科技创新能力。

摘要：在H_2O_2和α-淀粉酶存在的条件下,使用微波水热法,在低浓度醋酸溶液中快速降解壳聚糖。研究了醋酸浓度、H_2O_2和α-淀粉酶用量以及微波水热时间对壳聚糖降解的影响,并利用FTIR对降解的壳聚糖进行了分析。结果显示,在V(H_2O_2):m(壳聚糖)=2mL/g,m(壳聚糖):m(α-淀粉酶)=3的条件下,40℃微波水热反应40min,即可使壳聚糖粘均分子量下降99.8%以上,而用普通水热法达到相同分子量则需约9h,微波水热法大大提高了降解壳聚糖的效率,同时不破坏壳聚糖本身的结构,是一种高效环保的壳聚糖降解方法。

摘要：为了提高中央空调系统的工作效率,同时降低能源消耗,需要对中央空调系统进行节能优化控制研究。现有的中央空调系统控制策略很难实现实时控制,且优化控制效果较差。为此,提出了基于多目标规划的中央空调系统动态优化方法。该方法先研究了中央空调系统各变量的变化规律,并对数据进行降维;然后,使用多元回归分析方法得到变量的回归方程;在此基础上,以设备运行状态和转速为决策变量,以系统总耗电量和系统效率为目标函数,在设备转速、状态、系统稳定性和设备运转等约束条件下,建立了基于多目标规划的中央空调系统动态优化模型。优化结果显示,所提方法优化控制效果较好,有效地降低了系统总耗电量。

摘要：针对老旧小区楼宇安防对讲系统改造过程中出现的主机分机数量众多、网络布线复杂、入户施工困难、传统线性预测方式预测误差大等问题,提出了一种以嵌入式电力载波芯片CR600为主控制器的语音编解码实时传输系统设计方案及结合神经网络的改进码激励线性预测(code excited liner prediction,CELP)算法。设计方案无需重新布线,只需利用现有的电力线即可实现语音实时对讲。改进的CELP算法也能有效提高线性预测系数的准确度,进而提高预测精度。实验结果表明,所提出的算法在语音码率为9.6 kbit/s时,信噪比为10.0001 dB,达到了语音通信编码系统的要求。

摘要：给出了自动化专业创新实验案例——基于单片机的车位检测实验系统设计。对实验系统的地磁检测部分、基站部分、网络服务器、用户客户端等进行了硬件和软件设计。实验结果表明,该实验系统能够实现车位状态的检测、车位状态信息的无线传输和网络服务器对停车场的实时监控。通过该实验系统设计,不仅使学生掌握电子、单片机、通信等技术,也使学生的实践能力和创新能力得到提升。

摘要：基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN),提出了一种可对单张图片检测头部姿态的轻量级算法。基于软分类回归网络(soft stagewise regression network,SSR-Net)降低模型大小,对头部姿态的“俯仰角、偏航角、翻滚角”三维检测分别采取多级分类方式,每级分类只需执行少量的分类任务和较少的神经元。为提升算法的特征表现力,嵌入包含通道结构和空间结构的注意力模型,分别在中间通道和空间2个维度提升特征表现力。注意力模型可无缝集成到CNN架构中,且开销小。实验证明,与非嵌入注意力模型相比,改进算法模型仅有4.36 MB,平均绝对误差(mean absolute deviation,MAE)值更低,且准确度提升了4%~5%。

摘要：KM教学法是将知识逻辑结构和思维形式注记相融合的教学方法,既考虑宏观的知识框架和内在联系,又考虑微观的逻辑推演特征。以高等数学教学为例,探讨应用KM教学法的教学过程,并对教学效果进行评价。