“数字信号处理”课程研究性教学改革

根据电子信息工程专业特色,在研究性教学改革的背景下,从教学内容、教学手段和实践教学等方面做了教学改革,重点探索了FPGA技术在"数字信号处理"实践教学中的应用。     

行业股票日收益率的长记忆性研究

运用修正R/S分析和V/S检验两种分析方法,对我国股票市场13个行业日收益率序列的长期记忆性进行了比较研究,得出了以下结论：在5%的显著水平下,农林牧渔业的日收益率在两种方法下均不具有长记忆性;传播与文化产业的日收益率在修正R/S分析中不具有长记忆性,而交通运输仓储业的日收益率在V/S分析下不具有长记忆性;除上述提到的行业外,其余行业的日收益率在两种分析结果下,均具有明显的长记忆性。     

基于布谷鸟搜索的XGBoost算法优化及应用研究

为提高XGBoost算法预测精度，采用布谷鸟搜索算法全局优化XGBoost的超参数包括学习率、输出结点分裂的最小损失、树模型的最大深度和弱学习器的数量，构建CS-XGBoost模型训练数据集。实验结果表明，基于CS-XGBoost的收入分类模型的准确率、精确率、F1分数和AUC等指标分别为95.67%、97.17%、95.56%和97.96%,均优于Logistic回归、支持向量机、随机森林、XGBoost算法和基于网格搜索的XGBoost算法；基于CS-XGBoost的房价预测模型的决定系数、均方根误差及平均绝对误差分别为0.905 5、2.943 5及2.165 4,预测精度较XGBoost算法得到显著提升。     

数据服务市场的杀手级应用——全球信息服务

调查研究机构eMarketer。曾在其《电信产业的消费支出报告》中直言,信息服务可望成为数据服务市场的杀手级应用。     

“再用式”软件开发方法

笔者根据当前软件开发的现状,提出了一种在保证当前开发质量及效率的前提下,还能让以后的软件开发人员重用已开发软件资源的“再用式”软件开发方法.该方法结合了面向对象及快速原型法的优点:针对软件开发中的需术多变性,用快速原型法进行需求分析,在后续的开发中,以面向对象为基础,用各种“级别”不同的可重用软部件组装系统,在对软部件不断的创建(只在没有所需部件时才创建)、重用及组合中完成系统的开发.这种方法可以有效地提高软件的整体开发效率.文中最后对该方法的进一步研究方向进行了探讨.     

带有加性时变时滞的级联切换系统的指数稳定性

讨论了带有加性时滞的级联切换系统的指数稳定性.将网络控制系统中的网络诱导时延和数据丢包问题归结为切换系统的各子系统中的两个加性时滞,并构造相应的Lyapunov-Krasovskii泛函.设计满足平均驻留时间条件的切换规则,并结合Jensen积分不等式,以线性矩阵不等式的形式给出确保带有加性时滞的级联切换系统指数稳定的充分条件,所得结果具有更小的保守性.最后用数值例子验证了该方法的有效性.     

广告双关的语用分析

汉语广告语借助巧妙双关,令人耳目一新,使人在＂猜想-领悟＂中自然将其真正含义铭刻于心,从而达成宣传目的。此即＂明示-推理＂过程,为引人注意、推销产品,其充分利用了人类认知事物的关联原理。本文试图通过对时下典型双关广告语的分类、归纳,从而解释受众群体从中如何获得最佳关联并终获交际成功。     

高产1,3-丙二醇的海洋克雷伯氏菌株的分离鉴定（英文）

从海洋环境中分离并鉴定用于发酵生产1,3-丙二醇的海洋微生物菌株.1,3-丙二醇是一种重要的工业原料,主要用于生产新型聚酯材料——聚对苯二甲酸丙二醇脂.通过富集与选择培养、摇瓶发酵测试,筛选得到一株高产1,3-丙二醇菌株;通过API20E试剂条反应、16S r RNA基因序列比对分析、电镜形态观察及相关基因簇分析,鉴定命名该菌株为Klebsiella pneumonia HSL4.进一步分析表明该菌株具有耐盐、耐有机酸的特征.补料发酵实验表明,该菌株合成1,3-丙二醇浓度、生产强度、转化率分别达到80.08 g L-1,2.22 g L-1 h-1和0.53 mol mol-1.     

Matlab应用于电类课程教学改革的探讨

针对电类专业课程特点和社会对人才的需求,提出了matlab应用于电类课程的教改方案,从基础课及专业课两个方面展开讨论,并拓展到相关船舶通信、船舶电气领域的教学和科研中。实践表明该教改方案的实施,不但有力保证了整个电类专业课程体系的连贯性,提升了教学质量,而且大大提高了学生的学习积极性、学习能力和实践能力。     

基于MC9S12XS单片机的直流电机PWM调速系统设计

为了实现直流电动机的无极调速,提出了以MC9S12XS128单片机为核心,利用MC33887H桥功率驱动芯片构建PWM无级调速控制系统。该系统可以减少主回路电子器件,起停时对直流系统的冲击小,能够满足调速范围大、精度高的性能需求。