摘要：为了提高冗余机器人控制系统输出精度,设计了优化模糊比例-积分-微分(PID)控制系统,通过仿真验证控制系统的可行性。建立了冗余机器人的运动学模型,应用了模糊PID控制系统。研究改进粒子群算法,通过修改交叉算子和非线性动态惯性权重,提高粒子群算法的全局搜索能力。根据冗余机器人模糊PID控制优化流程,利用改进粒子群算法迭代搜索能力在线调整PID控制参数,使得进一步提高冗余机器人控制系统稳定性。在无干扰和有干扰条件下,利用Matlab软件对冗余机器人输出精度进行仿真实验。结果表明:在无干扰状况下,冗余机器人采用2种控制系统,其输出精度没有明显差别。在有干扰状况下,基于改进粒子群算法优化模糊PID控制系统,冗余机器人抗干扰能力增强,输出精度更高。冗余机器人采用改进粒子群算法优化后的模糊PID控制系统,可以得到更稳定的控制效果。

摘要：云计算因具有资源利用率高,节约成本的特点,其任务数据存储量较大,已经得以广泛应用。但云计算任务之间的差异性导致数据存储过程能量消耗过大,网络容量占用率偏高。为此,提出差异性云计算任务数据节能式存储算法。通过局部特征分析方法获取差异性云计算下任务数据节能式存储主要特征,采用一对一的分类方式转换为二分类数据,根据分类结果删除冗余数据。在此基础上,分析云计算任务数据的差异性特征,构建任务数据节能式存储模型,完成差异性云计算任务数据节能式存储算法的设计。仿真结果表明,所提算法不仅能够将响应时间控制在80ms之内,系统利用率平均可达89.056%,且研究算法应用下网络剩余能量更高,说明上述算法具有理想的节能效果。

摘要：为提高对有害气体的探测效率和精准度,在光声光谱技术和传感器网络的支持下设计了一种有害气体探测方法。首先构建传感器网络模型,在传感器网络中,利用光声光谱探测技术提取有害气体特征,并将其映射到特征空间内,从而将气体的探测问题转换成一种运算相关几率问题。使用主成分分析法降低特征空间的维度,从根本上提升探测效率,然后挑选光声模块的基本元件拟定光声腔,通过组合光声腔与降维后的特征空间将有害气体反射到相应的位置,并在类内和类间高斯函数的主要成分特征向量内计算匹配强度,从而完成对有害气体的探测。实验结果表明:相比于传统方法,上述方法能够更快速、准确地实现对有害气体的探测。

摘要：大数据的结构特征具有高维性、无序性,其直接挖掘和提取的难度较大。基于大数据任务中海量数据的分析需求,提出基于改进稀疏表示的大数据模糊聚类算法。算法通过大数据的标准化处理结果提取大数据特征,以改进稀疏性为基础,采用BP算法对求解大数据特征,从中取得各个特征量的稀疏系数及协同表示系数。基于获取的大数据不同特征联合系数,确定数据类别标签和模糊聚类中心,利用遗传算法对大数据完成模糊聚类,实现大数据模糊聚类算法的设计。实验结果验证了研究算法达到最优应用效果所需的平均迭代次数更少,CPU耗时可控制在0.6s内,能够精准聚类多种大数据,证明了该算法的应用有效性更强。

摘要：在疫情防控期间,许多高校开展了网上教学,这对教学资源的建设提出了更高的要求。教学资源的多样性、准确性和适用性将影响学生对课程的学习效果。JavaWeb程序设计课程是Java程序设计的后续课程,是大部分高校计算机相关专业的专业必修课,通过本课程的学习,学生将具有JavaEE开发的理论基础和设计经验,为胜任企业级应用的设计和开发等实际工作打下基础。但该课程的特点和传统的教学模式导致了教学中的诸多问题。对JavaWeb程序设计课程的多层面教学资源建设进行研究,能够有效整合知识点、激发学生独立思考、调动学生学习的积极性。

摘要：为提升网络安全风险评估效果,本文提出一种基于人工智能算法设计网络安全风险评估方法。使用Apriori算法挖掘候选序列的频繁项。首先,从流量变化、设备状态和故障频率等方面分析安全态势,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取空间局部特征;其次,利用BiLSTM挖掘数据的时间特征,调节权重和偏置参数结果得到风险特征候选值;最后,将评估因素集输入门控循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)模型中,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)选取最优的参数,输出结果为安全风险的评分值,与风险等级进行匹配,得到因素集的评估结果。结果表明,本文设计方法能够准确评估网络安全风险,具有较强的性能优势。

摘要：“新工科”指明了我国工科教育改革的方向,对计算机网络课程的教学提出了新的要求和挑战。在“新工科”背景下,计算机网络课程旨在培养工程实践和创新能力强的复合型人才。本文基于计算机网络课程现存的问题,分别从优化教学方法、提升教师技能、激发学生主动性、创新实验设计、完善考核方式以及开展课程思政等六个角度提出改进策略,为“新工科”人才培养实践起到积极的推动作用。

摘要：为提升“大学计算机基础”课程中思政教学资源推荐效果,提出了一种“大学计算机基础”课程中思政教学资源智能推荐方法。首先,构建“大学计算机基础”课程学习者模型,确定学习者学习偏好。其次,计算学习者属性与教学资源主题相似度,得到目标资源推荐数据集。最后,细化思政教学资源类别,设计思政教学资源智能推荐算法,完成思政教学资源的智能推荐。实验结果表明,此方法可保证教学资源推荐准确性,最高可达到98.83%,具有一定应用价值。

摘要：在智能图书馆建设中,大数据技术有助于实现知识共享、知识推荐和服务优化。给出了图书馆不同存储形式资源的集成方法、关键词筛选技术和基于协同过滤推荐算法的应用,设计了智能图书馆的身份认证体系结构。本文对图书馆的智能化建设进行了探讨。

摘要：针对学校非计算机专业《大学计算机基础》课程课时少、教学内容多、实践要求高的特点,提出基于网络教学平台的课程混合式教学改革。改变传统授课方式,建设教学资源、优化教学设计、改革考核方式、引入翻转课堂与分组教学,开展基于网络教学平台线上线下相结合的教学改革实践,通过课堂教学效率和学生成绩对比分析,说明了混合式教学模式行之有效,取得了较好的教学效果。