谈C语言中的图形模式

C语言不仅具有高级语言的功能,而且还具有低级语言的特点,它可以直接控制显示屏幕等系统硬件。因此,可以利用C语言提供的图形函数,在图形模式下开发各种图形软件。     

超光谱图像的分布式压缩

针对超光谱图像压缩进行了研究,提出了一种有效的基于分布式信源编码(Distributed Source Coding, DSC)的有损压缩算法。该算法利用多元陪集码和标量量化的方式实现超光谱图像的分布式有损压缩,针对分布式信源编码,利用多波段预测的方式为每个编码块构造边信息,然后采用标量量化的方式对编码块和其边信息同时进行量化处理。根据分布式信源编码原理,给出了各编码块量化后的编码码率。为了减少标量量化带来的信息丢失,算法引入了跳跃策越。部分均方误差意义上损失较大的编码块将由其边信息直接代替。实验结果表明,所提出的算法性能与基于小波变换的算法性能相当;此外,该算法复杂度较低,适合星载超光谱图像的压缩。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

深入分析了排课问题的内在实质,抽象出求解排课问题的数学模型。在此基础上详细地阐述了如何将遗传算法运用到排课问题中,同时针对传统的遗传算法进行适当的改进。对比试验证明改进的算法能够提高智能排课的效率。     

程序代码相似度检测方法的设计与实现

程序代码的相似度是剽窃检测的关键技术。通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于属性技术法、结构度量法提出了一种属性计数和结构度量相结合的方法。通过统计程序源代码的操作符和操作数个数以及程序逻辑结构从而产生出一个特征向量,利用向量夹角的余弦计算属性相似度。实验结果表明,该方法能够有效检测出作业中相似的程序代码。     

基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。     

基于特征融合和神经网络对步态识别仿真研究

研究人体步态识别问题,根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,最后将得到的融合特征向量输入到神经网络进行学习,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行对比仿真,仿真结果表明,方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。     

露天开采境界局部优化研究

影响露天矿生产的开采技术、选冶工艺、市场条件等各类因素常常处于动态变化之中,矿山不仅需要在设计阶段开展境界优化,同时也必须根据各类影响因素的变动开展境界动态优化研究,指导矿山生产经营管理。随着市场变化和采选技术水平的提升,根据当前生产技术经济指标和155 m标高以上开采范围限制的因素,针对155 m标高以下开采境界开展局部优化研究,以减少剥离量,降低采矿成本。研究结果表明:本次优化后净增矿石量3.32万t,净盈利1040万元,效益可观,为矿山开采技术方案、计划编排等提供了参考依据。     

跳频信号功率谱密度估计

通过对跳频信号功率谱密度分析,指出经典周期图方法的不足,经过分析改进,得出跳频信号功率谱密度估计合适的方法和参数.仿真结果表明,改进方法具有良好的可行性功率谱估计性能.     

以某石灰石矿山为例探讨露天矿山数字化智能管控系统建设思路

以某石灰石矿山为例对矿山开采中存在问题和需求进行分析研究,结合矿山需求及数字采矿技术、信息技术等,提出露天矿山数字化智能管控系统的建设思路、架构、具体建设内容、建设关键技术等,对矿山企业如何开展数字化、智能化建设对矿山开采过程实现综合管控进行解答,为露天矿山的数字化、智能化建设提供参考。     

构建以能力培养为核心的计算机基础实验教学体系

引入＂以能力培养为核心＂的教学观念,探索＂分类分层次＂的教学模式,加强教学方法和手段的改革,不断更新教学内容,创建良好的实验教学环境,加强师资队伍建设,开展创新实验研究,构建以能力培养为核心的计算机基础实验教学体系,以提高学生的实践能力和创新能力。