摘要：为解决矿业工程学科的知识组织中数据的异构性与稀疏性问题,构建一种可持续动态更新的矿业工程学科知识图谱。通过设计一种矿业工程学科的知识图谱本体模式,采用基于深度学习模型的知识抽取模型从多源异构数据源中获取领域知识,给出多特征的知识融合算法,实现了矿业工程学科知识图谱的知识扩展。结果表明,矿业工程学科知识图谱的构建方法的F_(1)值达到96.3%,融合方法的F_(1)值达到98.2%,可有效支持知识图谱动态持续构建以及学科热点等关联知识的可视化分析。

摘要：以计算机网络课程为切入点,提出了基于“五维度”的课程教学改革,即引入OBE-TC的教学设计,构建多类型培养的个性化定制教学策略,创新“网络学网络”的混合式教学模式,探索科研、教研、大赛内容相结合的教学方法,完善教师和学生的评价机制,最终形成课程5个维度的深度融合教学新模式.通过教学实施,提高了学生的培养质量,取得了良好的教学效果.

摘要：实验教学是网络安全课程的重要环节,是培养学生创新意识和实践能力的重要手段。为更好地把握我国网络安全实验教学的研究现状和发展趋势,采用CiteSpace构建知识图谱的方法,对我国该领域2010—2019年期刊发表文献的年度发文量、作者、机构和关键词进行可视化分析。研究显示,这十年我国网络安全实验教学研究经过了缓慢增长期和快速上升期,研究热点主要关注教学方法改革、实验环境建设和实验项目设计三个方面,形成了实验教学的理论探索期、教学方法和实验环境改革的实践应用期和以云平台应用为核心的发展成熟期三个时期的演进。

摘要：针对CCD摄像机高分辨率下CPU进行三维测量计算效率低的问题,提出基于GPU技术的快速计算方法。同时针对三维测量的四个具备并行度的过程,该方法给出了在GPU上可实现的具体算法流程,并根据数据规模及GPU特性,设计了一种新的GPU设备端数据结构组织方式。实验结果表明,该方法有效利用了GPU的大规模并行处理能力,在处理500万像素数据过程中整个测量时间仅需4s左右,计算效率是CPU的160倍。

摘要：为了解决数据量增加时串行免疫网络算法难以实现大数据处理的问题,提出了并行免疫网络训练和分类模型,并在Spark并行框架下设计了并行免疫网络分类算法.给出了入侵检测大数据背景知识;建立了Ainet并行算法框架,详述了并行免疫网络分类算法步骤;采用cup99入侵检测数据集进行了试验,进而将并行Ainet算法同其他算法做了比较.试验结果表明:较串行Ainet算法,并行Ainet算法训练时间下降了11/12,检测时间降低了19/20,准确率提高了10%,同时检测率提高了5%,而误报率降低了20%,可见并行Ainet算法各方面都取得较好的效果;试验验证了分类效果对训练数据集数量敏感的特点;并行Ainet算法在准确率、检测率和误报率方面优于其他算法,但运行时间较长.

摘要：设计了一种新的有效稳定的彩色图像分割算法.该算法首先利用均值漂移(MS)算法预分割图像,产生了许多保留了图像不连续特征的分割区域,然后构建预分割区域的相似度图,并利用谱聚类集成算法对相似度图进行全局最优划分.为了避免在构建相似度图时仅利用像素点的亮度信息而产生一些不合适的划分结果,定义了一个局部占优度的变量,该变量综合考虑了局部区域像素的亮度和细节信息.本文算法在彩色图像上的实验结果验证了其高效的运算速度.

摘要：大数据处理是物联网研究和应用上不可回避的难题之一,针对常用聚类方法在大数据处理上的不足,设计了一种划分聚类新方法。该方法采用了大数据集的抽样技术,对多次抽取的规模足够大的样本进行聚类以确定自然簇质心的初始位置,在此基础上采用抽样后剩余数据样本对质心的初始位置进行更新,以便校正偏离理想位置的初始质心。该划分聚类算法具有线性空间复杂度和时间复杂度。实验结果表明所提的新聚类算法不仅能得到比常用聚类算法更理想的结果,而且运行速度快,适合处理大规模数据的聚类任务。

摘要：中外合作办学项目中,引进课程的建设与本土化实施是一个重要问题。通过分析引进课程软件质量保证与测试课程中目前存在的问题,教学内容设计、互动课堂构建、成绩考核与课程质理监控等方面提出了教学改革与教学实施的方法。

摘要：针对一类含常数时滞的不确定基因调控网络,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统鲁棒渐近稳定,并且其线性二次性能指标有上界。基于李雅普诺夫稳定性理论和线性不等式技术,给出保成本控制器存在的充分条件,进而通过求解一个线性矩阵不等式约束的凸优化问题,得到最优保成本控制器。数值实例结果表明,所设计的保成本控制器是有效的。

摘要：Java程序设计课程是高等院校计算机相关专业的基础课程,学生难于理解抽象的面向对象概念,不能实现真实世界的虚拟映射。本文应用Greenfoot辅助软件采用游戏驱动的方式进行课程教学,以实践促进教学,激发学生的学习积极性,极大地提高了教学效果。