GJC4／100型高低浓度甲烷传感器的研究

GJC4／100型高低浓度甲烷传感器是以高性能单片机为核心，以载体催化元件和热导元件为敏感元件来检测甲烷浓度的高精度、低功耗、高可靠性、智能型甲烷传感器，该传感器既可检测0～4％的低浓甲烷，又可检测4％～100％的高浓甲烷。已通过国家煤矿防爆产品安全质量检测检验中心进行的性能检验和防爆检验，取得了矿用安全标志准用证（MA认证），并在全国多家矿井推广应用。     

基于跳距修正与差分进化优化的改进DV-Hop定位算法

为了提高传统DV-Hop(distance vector-hop)算法的定位精度，提出一种基于跳距修正和差分进化优化的改进DV-Hop(differential evolution distance vector-hop,DEDV-Hop)算法。由DV-Hop的算法原理可知，锚节点间的距离测量误差是算法定位误差的主要来源，由此根据锚节点间的不同跳数引入权重因子，从而减小平均每跳距离误差，并且利用差分进化算法对最小二乘法计算出的节点坐标进行二次优化，最终提高系统的整体定位精度。为了验证算法的有效性，在相同实验条件下，通过设置不同的定位参数将提出的算法与同类的经典算法进行实验对比。实验结果表明，DEDV-Hop算法可以有效减少节点平均定位误差，其定位精度明显优于其他几种算法。     

基于案例驱动的《软件工程》教学方法研究

本文针对《软件工程》课程的特点及培养目标,分析了传统教学模式存在的问题,阐述了案例教学方法与教学过程,探讨了案例教学与项目实践相结合的《软件工程》课程教学模式,指出案例教学中应该解决的关键问题。该方法改变了传统的教学形式,能够激发学生的学习兴趣,加深学生对基础知识的理解和掌握,增强学生对软件项目的实际开发能力。     

快速差分进化算法

提出一种快速差分进化(FDE)算法.该算法采用根据上一代最优个体确定下一代搜索区间的技术不断更新和缩小搜索区域,从而加快收敛速率,提高收敛精度和鲁棒性.通过对21个极值函数仿真试验分析表明,该算法在问题维数多时,极值函数的收敛速率、收敛鲁棒性和收敛精度明显优于其他算法,且种群初始化形式不影响算法的收敛性能.     

基于阈值的BIRCH算法改进与分析

平衡迭代规约层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies, BIRCH)算法是一个综合的层次聚类算法。但BIRCH算法为叶子节点中的簇设置统一的空间阈值，根据数据对象与簇之间的距离来决定数据对象的插入位置，从而忽略了簇与簇之间的关系；此外，算法在分裂节点时，选取距离最远的2个聚类特征作为子簇，其他聚类特征会根据与这2个聚类特征之间的距离关系分裂为另外的子簇，造成处于簇与簇之间的样本数据错误分类，这样会忽略聚类特征之间的关系。针对BIRCH算法的这2个问题，提出了基于阈值的自适应算法，用于解决原算法统一空间阈值的问题；并在针对聚类特征关系的问题上，结合朴素贝叶斯算法对原算法进行改进。对改进后BIRCH算法与传统的算法进行仿真实验。结果表明，改进算法在损失效率的情况下，聚类效果得到了明显的改善，并且与其他算法相比，所提算法具有不错的表现性，而且具有跨数据集的鲁棒性。