积极开展科研工作促进国际化为背景的应用型人才培养

从高等学校所承担的任务、浙江省经济发展对人才需求以及德国应用科学大学发展的情况,多角度探讨了高等学校开展科研工作对培养高层次应用型人才的必要性。笔者结合浙江科技学院实际,分析了科研工作对办学特色形成、师资队伍建设、扩大对外合作办学的内涵及学科特色形成的作用。     

背景流量中报文负载的字典构造方法

背景流量的构造是决定网络测试质量的重要方面. 在目前背景流量的生成中,报文的负载一般采用随机串进行全部或部分填充. 该方法容易引入误报,造成测试结果的不准确,所构造的流量中报文对被测系统的压力不可控制,在实时测试中随机串的生成降低了测试系统的性能,而在离线测试中为存储负载中的随机串需要庞大的空间. 针对这种方法的不足,设计了一种字典填充方法,报文的负载从字典中选取,而字典的内容从被测设备所能监控的网络事件的特征中提取. 该方法可以减少随机串方法所带来的问题,实验证明是有效的.     

Web Quest在计算机技能教学中的应用研究

在校园网络迅速发展的今天，基于探究性学习理论的网络主题探究学习模式Web Quest得到了越来越多的教育者关注。把Web Quest引进计算机技能课教学中，探索出了一条适合计算机教学的Web Quest模式。     

论教师的主导作用与学生的主体性

论述了在教学过程中教师的主导作用和学生学习的主体性 ,主导与主体的关系 ,在教学中如何发挥教师的主导作用和学生的主体性 .     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。     

建构主义数学学习观研究

建构主义教育思想在近几年引起了人们广泛的关注,它所提出的教学观、学生观以及学习观等为现代教育的改革提供了很多有价值的参考。本文则试图通过对建构主义学习观的考察,寻找其对数学学习的借鉴,从而树立一种建构主义数学学习观,为学生的数学学习提供一个新的视角。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.