技术本科《大型数据库》课程教学改革探索

本文针对技术型本科院校的课程建设进行了研究与探索,将案例式、任务驱动式的新教学模式应用于《大型数据库》的课程教学过程中,以求在课堂教学中,发挥学生主体作用,提高学生的学习兴趣,培养学生的创新精神,全面发展学生的综合学习能力。该模式取得了良好的效果。     

Linux管理系统平台的设计与实现

针对目前Linux服务器的配置使用复杂,命令繁多以及学习掌握困难的问题,设计并实现了一套完整的系统,简化了配置和调试过程.该系统主要采用Shell脚本语言编写,搭配C语言实现.具有友好的界面和简单有效的功能,既可作为管理员管理服务器的助手,也可作为学习Linux的实用工具.另外,本文还介绍了软件具体模块的实现过程,Linux下各种服务配置的基本原理以及在Linux环境下编写Shell的技巧和C开发的相关内容,探讨了Shell的缺陷,并说明了如何利用和C语言的整合以弥补不足.     

粗定位和协同表示的高光谱图像异常检测

目的 由于在军事和民用应用中的重要作用,高光谱遥感影像异常检测在过去的20~30年里一直都是备受关注的研究热点。然而,考虑到异常点往往藏匿于大量的背景像元之中,且只占据很少的数量,给精确检测带来了不小的挑战。针对此问题,基于异常点往往表现在高频的细节区域这一前提,本文提出了一种基于异常点粗定位和协同表示的高光谱遥感影像异常检测算法。方法 对输入的原始高光谱遥感影像进行空间维的降质操作;通过衡量降质后影像与原始影像在空间维的差异,粗略定位可能的异常点位置;将粗定位的异常点位置用于指导像元间的协同表示以重构像元;通过衡量重构像元与原始像元的差异,从而进一步优化异常检测结果。结果 在4个数据集上与6种方法进行了实验对比。对于San Diego数据集,次优算法和本文算法分别取得的AUC （area under curve）值为0.978 6和0.994 0;对于HYDICE （hyperspectral digital image collection equipment）数据集,次优算法和本文算法的AUC值为0.993 6和0.998 5;对于Honghu数据集,次优算法和本文方法的AUC值分别为0.999 2和0.999 3;对Grand Isle数据集而言,尽管本文方法以0.001的差距略低于性能第1的算法,但从目视结果图中可见,本文方法所产生的虚警目标远少于性能第1的算法。结论 本文所提出的粗定位和协同表示的高光谱异常检测算法,综合考虑了高光谱遥感影像的谱间特性,同时还利用了其空间特性以及空间信息的先验分布,从而获得异常检测结果的提升。     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

T型ECAP变形纯铝微观组织与力学性能研究

在室温下对工业纯铝进行T型等通道挤压变形(T-ECAP),研究了挤压速度(5、12、60、120、180mm/min)和挤压道次(1道次、2道次、4道次)对纯铝微观组织与力学性能的影响.结果表明:不同挤压速度下,1道次挤压变形可以将晶粒细化到1μm以下,但是微观组织存在不均匀性;随着挤压道次的增加,晶粒逐渐细化,4道次时晶粒大小为350nm.在试样的纵向中心位置,显微硬度呈现“两端高,中间低”的漏斗状分布;随着挤压道次的增加,漏斗状的硬度分布逐渐减弱,4道次挤压变形后,硬度逐渐趋于均匀.挤压速度180mm/min时,拉伸强度呈现反常的Hall-Petch关系.随着挤压道次的增加,伸长率逐渐增大,2道次挤压变形后,拉伸强度趋于平稳.     

The integrated intelligent system for welding seam error and penetration depth identification

A integrated intelligent system for seam tracking and penetration control is given. The system received information of welding seam error and penetration depth from only one sensor, then, it realized seam tracking and penetration control simultaneously. This paper introduces constitution of the system, methods of information recognition, design of the neuralfuzzy controller and results practically.     

异构CAD系统间的用户自定义特征在线交换

用户自定义特征(UDF)能很好地反映用户特有的设计意图,减少重复性的设计活动,是主流CAD系统都提供的功能,因此实现UDF在线交换是异构CAD系统在线集成中不可或缺的一部分.为此,提出一种基于中性命令的UDF在线交换方法.在综合主流CAD系统UDF表示的基础上,给出了一种UDF的中性命令表示;然后给出系统UDF与中性UDF命令之间的相互转换算法,并重点介绍了其中的差异性解决方法.采用文中方法在Pro/E,SolidWorks和UG之间进行UDF实时交换的实例结果表明,文中提出的UDF在线交换方法能够有效地支持UDF在异构CAD系统间的实时创建、修改和删除操作.     

Web文本挖掘中数据预处理技术研究

数据预处理是将原始的Web文档转化为适合进行数据挖掘的中间表示形式,在Web文本挖掘过程中起着至关重要的作用.介绍Web文本挖掘的概念及Web文本挖掘的一般流程,对Web文本挖掘中的特征表示、中文分词、特征选择等数据预处理关键技术进行详尽的分析.     

自然语言的规范与转化——基于嵌入式系统的描述

以嵌入式系统为例,试图寻求一种更易于自然语言转化为系统描述语言的方法,笔者主要致力于对自然语言的规范化,即进行汉语语句本身的规范化,并实现通过设计者询问自动生成规范语句和利用USECASE建模思想约束自然语言的方法。     

计算机在高校教材管理中的应用

利用目前先进的面向对象的开发工具Delphi5.0设计完成的高校教材管理信息系统,已在教学中得到应用,并取得了良好的使用效果.文中首先对高校教材管理的任务和现状进行分析,然后详细介绍高校教材管理信息系统的设计思想及关键模块的实现方法.