“新工科”背景下电子信息类专业工程应用型人才培养模式研究

"新工科"背景下对传统工科专业改造和新兴工科专业建设提出了新的需求.结合IEET工程教育认证的要求,从新专业建设、培养方案制定及课程体系设置、理论和实践教学改革、人才培养模式创新等方面提出了电子信息类专业工程应用型人才培养途径和方法,为培养适合社会发展需求的工程实践能力强、竞争能力强的高素质"新工科"人才提供了思路.     

安徽建筑大学本科线上教学现状统计分析研究

2020年,受新冠疫情影响,在教育部"停课不停教,停课不停学"的倡议下,线上教学成为高校的主要教学方式.对安徽建筑大学师生使用线上教学平台情况,以及使用超星学习通和直播平台开展线上教学过程中遇到的问题进行统计分析,结果发现,虽然各大平台都能"八仙过海,各显神通",但是大部分平台的功能却"尺有所短",如没有学情数据收集功能、缺乏师生有效互动功能等.针对线上教学存在的问题,提出了相应的提质增效策略,为后疫情时代高校有效实施在线教学提供参考.     

《南京林业大学学报(自然科学版)》征稿简则

1特色和栏目《南京林业大学学报(自然科学版)》创刊于1958年,是由南京林业大学主办的林业类综合性学术刊物。以“大森林、大生态、大环境”为特色,面向国内外学者组稿,重点报道以生态环境建设,林业资源培育、保护综合利用等为主,包括生态学、林学、植物保护学、生物学、环境科学城乡规划学、风景园林学、园艺学等一级学科, 以及与之相关的二:级学科、交叉学科研究成果。     

基于旅客画像的航班出行选择预测方法研究与实现

根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大、小时间参数过渡区域内提高了四个数量级,水动力数值计算结果与其他文献结果及试验结果吻合较好,证明了本文所建立的水动力分析模型的可靠性.