基于BP网络的肌电信号的特征提取及在机械手中的应用

采用了AR模型理论及数据方差的计算方法对肌电信号进行了特征提取,并利用BP神经网络对三种不同的肌电信号进行了分析与特征识别,结果显示,本方法能精确地识别出对这三种不同动作指令的响应,这对进一步研究智能型机械手指运动提供了可能。     

大规模网络课程中学习者学习行为分析

针对MOOC平台上学习者学习状况不易把握的现状,阐述在MOOC平台中对学习者进行学习行为分析的重要性,依托辽宁省精品资源共享课程平台,提出学习者学习行为属性模型,以模型是展开对学习者学习行为分析的展开研究,便于任课教师掌握学习者的学习情况,并以此为依据调整课程组织和教学方式,从而达到最优的教学效果。     

在线课程的学生互评机制研究

针对大规模在线课程的学生评价问题,分析目前国内外的在线课程互评机制,根据国内在线课程的教学特点提出一套改进的互评方法,阐述该方法在教学实践中的应用,并说明互评的有效性。     

基于内容的医学图像检索技术的研究

由于图像特征的大范围的应用,医学图像数据已经迅速发展起来,正是这种发展,导致了人们对高效率医学图像数据的检索和管理的需求的增长,而基于内容的医学图像检索技术的研究也变得越来越重要.讨论了几种常用的基于内容的医学图像检索中图像特征的提取方法,并重点分析了语义和视觉特征相结合的特征提取方法,最后对基于内容的医学图像的检索技术的研究进行了总结.     

可遥控神经肌肉电刺激系统研究

介绍了可遥控神经肌肉电刺激系统,主要叙述了系统中电脉冲发生电路、遥控电路及肌电信号采集电路的设计,并对电脉冲刺激下的肌电图进行讨论.     

一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法

Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的＂第四媒体＂。而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种＂自媒体＂形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,因此,在当今的Web上形成了在线社会网络。研究表明在线社会网络呈现出一种很强的＂模块性＂（＂社区性＂）,因此,在在线社会网络中,社区发现一直是一个研究热点,即如何设计算法以发现大规模社会网络中的社区结构。文章提出了一种基于拉普拉斯矩阵的在线社会网络社区发现算法,该算法将在线社会网络转换成以拉普拉斯矩阵形式表现,通过计算该矩阵的谱并利用其性质发现社会网络上的社区结构。文章同时针对人造数据集与真实数据集进行了实验,实验结果表明本算法能够有效的发现社会网络中的社区结构。     

博客好友互动行为相似性研究

朋友关系是构成社会网络的关键要素之一。朋友关系的不断变化,推动网络的发展。同时信息在朋友互动中得以广泛传播。用户依托其个体特质及其所在网络关系,开展丰富的网络行为,通过彼此互动,促进朋友关系的发展。鉴于频繁互动是朋友关系的重要特征之一,提出朋友在线互动行为之间具有较高的相似性假设,并遵循互惠机制。从行为的时间特性分析入手,提出用户互动行为相似性计算模型。利用博客的历史数据,分析发表、共享、评论、留言等互动行为,并对互动行为相似度模型进行验证。     

“计算机硬件技术基础”课程教学改革

"计算机硬件技术基础"是面向非电类专业开设的计算机基础课。本文结合我校的教学经验,从课程教学的目的和特点出发,针对目前教学过程存在的问题,探讨了教学改革的方法。本文从理论教学和实践教学两方面梳理了课程改革的方向和方式,经过近几年的教学改革实践证明这些改革提高了学生的学习积极性,教学效果良好。     

基于时间信息的社会网络链接预测研究

在社会网络分析中链接预测尤为重要。文章关注社会网络中有权图的链接预测问题,提出了一些针对有权图的链接预测度量指标。基于网络中的两个节点在相近时间发布相近内容则相似性更大的假设,文章提出一个基于时间信息的链接预测方法。通过在一个博客数据集上的实验显示该方法相对于传统方法效果更好。