福建农林大学东方学院计算机系
- 作品数：8 被引量：19H指数：2
- 相关作者：张迎新更多>>
- 相关机构：福州大学数学与计算机科学学院西安科技大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省科学技术研究发展计划项目陕西省教育厅规划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信天文地球更多>>
- “问题解析式”在独立学院思政课热点难点教学中的应用
- 2015年
- 热点难点问题是独立学院思想政治理论课教学的重点内容,运用"问题解析式"教学法为独立学院思想政治理论课热点难点教学提供新路径。在独立学院思想政治理论课热点难点教学中实施"问题解析式"教学法,可以提高学生学习兴趣、促进师生沟通、加深学生对热点难点理解,从而加强学生对思政课认同;但"问题解析式"教学法在教学过程中仍存在诸多问题,需要不断改进完善。
- 秦莉萍雷竞郑丹
- 关键词：思政课
- 基于SVM的湿地鸟类物种识别方法被引量：1
- 2012年
- 随着图像识别技术与物联网技术的迅速发展,对于动植物进行联网物种识别成为一个备受关注的研究热点。将闽江口湿地水鸟在线监测保护作为研究对象,把图像分析处理技术引入到鸟类物种在线识别的研究中,通过分析,利用鸟类彩色图像的颜色、形状和纹理等特征,提出了一个基于SVM决策树的分类方法。该方法的分类能力、泛化性能和分类正确率都较过去方法有所提高。经过多次试验,验证了这个方法可解决多类多分问题,并实现了对闽江口多种鸟类的有效分类识别。
- 林菡林宏基陈伟斌
- 关键词：SVM特征提取
- 数字逻辑课程教学方式的改革与探讨
- 2016年
- 数字逻辑传统的教学方式主要是以理论教学为主。文章主要分析了传统教学方式存在的一些问题,围绕如何提高学生的逻辑思维能力、设计分析问题的能力和职业化能力,以及如何加强应用型技术人才的培养等问题,从理论、实验、课程设计和考核方式等方面,对该课程的教学改革进行探讨。
- 梁娟
- 关键词：数字逻辑教学改革
- 基于翻转位检测的DBZP微弱GPS信号捕获算法
- 2017年
- 微弱GPS卫星信号的捕获通常需要延长相干积分时间来提高信噪比增益,但由此也带来运算量大幅增加以及相关运算结果易受导航数据位翻转影响这两个问题。为此,本文提出了一种基于翻转位检测的DBZP捕获算法,采用DBZP方法在相关运算之前对数据进行分块处理,减少了进行FFT/IFFT的数据点数,从而大大降低运算量,同时,该算法还在相关运算之前检测出导航数据位翻转发生的大概位置,并舍弃翻转块,从而避免相关运算结果衰减。仿真结果显示,该算法能高效的捕获到信噪比低至-48d B的信号,可有效的提高GPS接收机的捕获灵敏度和捕获效率。
- 张迎新李春鹏林菡施键兰
- 关键词：GPS
- 改进的量子蚁群算法在120急救指挥系统中应用被引量：1
- 2015年
- 120急救指挥系统中,寻求一种最短路径的急救车调度方式是非常必要的,在研究量子计算理论应用到蚁群算法的基础上,对城市的急救车调度建立优化数学模型,并利用西安市一个医院和若干路口的实际经纬度作为急救车急救过程中的虚拟经过点进行仿真,给出调度优化过程的页面,实时展示急救车的动态;通过实验仿真和理论研究证明,这种做法有效解决了急救路线众多情况下最短路径的的急救车调度问题。
- 董影影张迎新
- 关键词：蚁群算法量子计算实时调度
- 一种基于Sobel图像边缘检测的改进算法被引量：15
- 2014年
- 针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。
- 梁娟
- 关键词：边缘检测SOBEL算法最佳阈值
- 基于CDIO理念的模拟电路课程教学改革与实践被引量：2
- 2013年
- 《模拟电路》是电力工程类各专业的一门实践性很强的专业基础课程,它对学生专业能力的培养起到了非常重要的作用。针对目前该课程的现状以及存在的一些问题,引入了CDIO教育理念,并将该理念应用于模拟电路这门课程的一系列教学改革过程中,强调学生的主体地位、培养学生的自主学习能力、工程实践能力、创新能力、团队合作能力以及综合分析能力,为学生在电子电气领域的从业奠定坚实的基础。
- 梁娟杨立娟
- 关键词：CDIO模拟电路教学改革
- 基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法
- 2017年
- 针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性.
- 李昌玺周焰周焰李灵芝李灵芝
- 关键词：多输入多输出模糊神经网络弹道导弹目标识别
