一种基于KPCA-LSSVM的可用带宽在线预测算法

针对目前端到端可用带宽预测方面研究工作较少的现状,提出一种基于核主成分分析KPCA(Kernel Principle Component Analysis)和最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的可用带宽在线预测算法ABOP。在采集网络状态样本数据并对其进行相空间重构的基础上,采用KPCA对数据进行降维降噪处理,最后基于LSSVM对可用带宽进行在线预测。为减小计算开销,提出一种递推计算的方法加快模型更新速度,并采用粒子群优化算法对模型参数进行多步更新,确保了在线预测的时效性。仿真表明,提出的ABOP算法具有较高的预测精度和较快的预测速度,能够满足可用带宽在线预测的要求。     

基于蚁群算法的TSP问题求解

TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,蚁群算法是一种求解此类问题的优化算法,通过模拟蚂蚁觅食行为来解决NP问题。文章使用蚁群算法求解TSP问题,并结合TSP问题的特点选择了一种合适的蚁群更新策略。     

项目驱动法在Java Web开发教学中的应用

按照Java Web开发课程的特点,针对高职高专教育的新要求,对课程的教学方法进行了探索性研究,提出了基于项目驱动的教学方法.在教学过程中把项目作为主体,将知识点融入其中,解决了技能学习与职业训练脱钩的难题,有效提高了教学效果.文章按照Java Web开发课程的实际教学,对项目驱动法的每个阶段进行论述和探讨.     

翻转课堂教学模式在计算机文化基础课程教学中的应用

在计算机文化基础课程教学中进行了翻转课堂的教学模式改革实践,针对课程特点,提出了基于"互联网+"的翻转课堂教学模式,从模型构建、过程组织、教学评价几个方面对课程进行了改革,并对目前翻转课堂教学模式中存在的问题进行了改进。实践表明,翻转课堂教学模式在计算机文化基础课程教学中能取得较好的教学效果。     

群集智能算法研究现状及进展

基于群集智能的算法研究,近年来受到了广泛的关注.文中重点讨论了群集智能的两种算法,蚁群智能与微粒群智能,并分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法.最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向.     

基于网格的科技信息服务平台的设计与实现

针对当前科技信息网普遍存在的资源问题,结合网格技术,提出一个能够有效屏蔽网格资源异构性和动态性的科技信息服务平台,并对该平台实现的各种关键技术进行了有效的分析和研究,研究结果对当前科技信息网的发展有较大的借鉴作用。     

高职计算机网络教学应用型改革的研究与实践

文章针对高职高专的计算机网络教学中所存在的问题,从实际应用出发,从教学模式、教学内容和手段、实践教学等方面对该课程的教学改革进行了深入研究和探讨,提出了一种以培养应用型人才为目标的教学方案,并在实际教学操作中对改进的教学方案进行了验证。     

计算机文化基础教学方法改革研究

关于计算机文化基础课的教学改革研究一直是计算机基础教育的重点，本文结合实践教学经验提出了“课堂互动、互相帮教、实例实践、能力考核”的教学改革方案，并对新方案进行分析解释，新方案在实际教学中效果良好。     

一种控制蚁群规模的优化路由算法的方案

本文提出了一种优化路由算法的方案,通过在网络节点配置蚂蚁数目控制表来控制“网络蚂蚁”的数目。这样能够根据网络状况设置合适的蚁群规模,从而可以使网络达到更好的负载平衡,相应地提高网络的利用率。     

基于协同遗传算法的车间调度问题研究

遗传规划在实际问题中的应用是一个新的发展方向。文章根据车间调度问题的特点,对遗传规划算法进行了改进,借鉴了一种新编码策略将变长编码变成定长,减少了算法复杂度,提高了运算效率;同时设计了一种新的标记交叉算子,这种交叉算法可以有效地避免产生非法解。由于遗传规划问题的收敛性不高,文中将遗传规划和遗传算法有效地结合起来,提出一种协同遗传规划算法,实验表明,改进后的算法比传统算法能更有效地解决车间调度问题。