一种面向智能排考的最优时段“净化”方法

针对各类排考资源在空闲时间段上的最优匹配问题,根据考试编排的约束条件,从时间选择算法的构建、着色、数据结构描述以及可用时间段的选择,最优时间段的形成等方面进行算法描述,并给出算法的具体步骤和流程图.实验结果表明,经"净化"处理后的最优时间段匹配算法能有效解决排考过程中的约束问题,避免排考过程中的人为干预,而且具有较好的灵活性和简洁性.     

论图书馆战略管理

从战略管理的概念出发,提出了图书馆战略管理的新概念,阐述了引入图书馆战略管理的必要性,并从战略规划、战术实施和战略评价3个方面论述了在知识经济条件下图书馆战略管理的具体内容。     

一种解决排考资源冲突的优化方法

为解决教室、监考教师、座次等排考资源在最优考试时间选择上的冲突问题,首先根据排考的业务流程和数据流程,分析排考过程实际存在的问题;其次,针对各类排考资源在最优考试时间段的选取问题,构建了具体的算法描述过程,并给出了一些关键算法的设计步骤;最后,在网络环境下,研制了一种智能排考系统,并借助高校教务管理系统验证了排考算法的合理性和有效性。结果表明,所构建的最优排考匹配算法具有较好的灵活性和实用性,而且排考系统的实现有助于缓解我国高校教学资源短缺与考试方式多元化之间的矛盾。     

基于事件相关电位绝对时间标记法的汽车造型语义评价方法

借助Muse脑电设备,采用绝对时间标记法,探索事件相关电位（ERP）实验的造型评价方法,从而缩短造型设计评估周期,提高企业内部造型设计决策效率。首先通过句尾歧义经典实验范式,验证Muse脑电设备可用于ERP的N400经典实验范式研究,其次进行多模态语义加工研究的复合刺激范式实验,验证Muse脑电设备测试结果。结果表明,Muse脑电设备在对汽车造型语义与文字语义进行测量时,能够准确采集N400成分并进行比较。N400成分可以在特定刺激下反映用户的真实想法,提高汽车造型决策效率,降低造型设计成本。     

突破性汽车造型设计的决策因素及其百年权重变化

研究了影响突破性汽车造型设计决策的主要因素,以及各个时期影响突破性汽车造型设计的权重。方法上从设计决策者视角,使用证据三角法（大师访谈、案例分析、文献搜集）筛选出17个影响突破性汽车造型设计的因素,调研多位在全球具有15~60年经验的专家教授,使用因子分析提取因子,并运用层次分析法与优序图法得到百年突破性汽车造型设计的权重变化趋势。结果表明,汽车突破性造型设计的决策因素按次序受到用户心理与审美,营销策略,生产技术与材料,动力布置,经济与社会这5大因素影响,且权重在过去百年里从紊乱到趋于稳定。