基于HDASOM的预测技术在大众消费领域中的应用研究

突破传统研究方法,把消费心理特性与预测技术相结合,根据某消费者商品历史兴趣度的采样结果,应用GSM建立模型研究该消费者购买主导商品的可能性,并结合HDASOM和关联分析方法研究购买相关商品的可能性,从而预测未来一周内该消费者的购买行动。实验结果证明,预测结果符合大众消费观。     

基于Matlab APP Designer的计算机超频仿真实训软件

高职院校常因设备条件所限而无法进行计算机超频的实机操作，为此开发了计算机超频仿真实训软件。以当前计算机超频的主要技术方法和操作流程为基础，设计了软件功能和用户界面；利用实机超频样本数据构建广义回归神经网络模型进行超频性能预测。软件以Matlab编程实现，并用Matlab APP Designer完成界面制作和功能整合。将该软件集成于《计算机组装与维护》课程实训工具盘中，学生借以熟悉CPU和内存超频的操作流程、掌握主要参数设置和测试软件使用，收到了预期的实验效果。     

基于DCT的数字图像水印技术研究

DCT是水印技术研究中目前使用最多最广的一种变换,也是最为广泛的一种水印策略应用,对DCT图像数字水印的研究具有实际意义。详细阐述了数字水印基本原理,分析DCT域数字水印算法,提出基于DCT域的数字图像盲水印算法。首先对水印图像预处理进行Arnold置乱变换,增强水印信息的安全性;其次,采用分块DCT域变换,选择中频系数嵌入水印信息,仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对压缩、加噪、剪切等攻击具有较好的鲁棒性,获得性能较好的水印算法。     

以计算机等级考试为导向的高职计算机基础课程教学改革研究

新形势下,计算机应用技术的掌握已成为适应现代社会的必修课.计算机等级考试也倍受高校学生的关注.对高职院校计算机基础课程教学现状进行分析,阐述计算机等级考试对计算机课程教学的影响,提出以计算机等级考试为导向的计算机基础课程教学改革策略,促进计算机基础课程教学质量的全面提高.     

基于聚类和二元蚂蚁系统的高维数据特征选择算法

针对大数据中高维数据处理搜索空间不佳和计算成本较高的问题,提出一种基于聚类和二元蚂蚁系统(Binary Ant System,BAS)相结合的混合滤波器特征选择算法.该算法由线性二元蚂蚁系统、聚类和阻尼突变三种策略组成,可以有效地克服搜索空间和高维数据处理的困难,在聚类的类别之间和类内部具有全局和局部搜索能力.实验结果表明,与其他特征选择方法相比,该方法明显降低了计算复杂度,在多个评估指标中取得了较好的性能.     

基于Axure的教育APP交互界面的原型设计与应用

近年碎片化的移动学习方式受到学习者的青睐，教育APP在移动学习领域的地位越来越突显。市面上的教育APP层出不穷，参差不齐，但在设计上过于注重物理逻辑交互性，而相对忽视行为逻辑交互性，使得学习者难以保持持续学习的动力。基于Axure的教育APP交互界面的原型设计，能提升教育APP的用户体验，更加关注用户行为，以激发学习者的内在动力。     

基于知识粒度的图像分割新算法

为有效解决粗糙理论在边界域不能够变化因而无法适应图像信息复杂空间的相关性和不确定性的问题,提出基于变精度分层粒度模型的图像分割算法。以知识粒度为基础,引入分类误差精度,构造出具有不同置信阈值和分类质量的图像粒度结构;根据分割精度要求,确定单元粒度层,在该粒度层分析不同灰度级的重要度,进行相应的灰度核计算;通过差异度指数定义等价关系,实现相似区域合并,完成图像分割。分割实验结果表明,该算法降低了图像信息和时间的复杂度,提高了图像分割的并行性,为知识粒度在图像处理中的应用提供了新思路。