程海军
- 作品数：7 被引量：8H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- C语言程序设计实践教学探索被引量：6
- 2011年
- C语言实践教学是学生学习本门课程必不可少的组成部分,对于知识点的理解和巩固是不可或缺的。但是在长期的实践教学过程中发现学生学习中存在很大问题,最突出的表现为能看懂程序,但自己编写时无从下手。文章着重对目前C语言程序设计实践教学中存在的典型问题进行分析总结,找出问题出现的根源,并针对不同问题提出建议或解决办法。
- 焦红艳程海军
- 关键词：C语言程序设计实践教学
- 《机器人技术》教学方法探析
- 2011年
- 随着机器人技术课程在各高校的开设,对传统教学方法提出了挑战,为了提高学生的学习兴趣和学习积极性,达到机器人教学的目的,该文对各高校机器人技术课程现有教学方法进行了分析,找出其中的不足,并提出一些改进措施,以达到良好的教学效果。
- 李丽刘树杰程海军
- 关键词：机器人技术教学方法
- 嵌入式网络高维异构数据攻击检测方法研究
- 2020年
- 针对传统方法存在网络高维异构数据攻击检测速度较慢、准确率较低等缺陷,提出一种嵌入式网络高维异构数据攻击检测方法。首先,在对高维异构数据进行预处理的基础上,确定数据的关联度主特征量,并进行分类,并找出异构数据的特征阈值进行高维异构数据挖掘;其次,分析攻击信号检测原理,引入分数阶傅里叶变换方法对网络攻击信号进行融合,获取网络信号累积量;然后,通过最小的均方误差标准,约束攻击信号并进行正交频谱分离,实现网络攻击信号的检测。最后,进行仿真验证,结果表明采用所提方法在攻击检测速度、准确率方面均要优于传统检测方法,具有更高的优势。
- 廖志雄程海军周士元
- 关键词：攻击检测
- 基于特征选择的混合属性数据聚类挖掘仿真被引量：1
- 2020年
- 传统算法对混合属性数据做聚类处理时,会出现大量不重要特征,从而影响数据聚类质量,使挖掘结果准确率和聚类纯度下降,造成聚类效果较差。因此提出基于特征选择的混合属性数据聚类挖掘算法,对在线聚类和离线聚类进行分析,采用数值型和分类型两种数据度量方法构建混合属性数据聚类挖掘模型,在此基础上,对数据进行预处理,通过数据紧致性和离散性加强聚类的质量,根据特征选择数据聚类算法更新聚类中心,移除冗余特征,且迅速找到最优子集,实现混合属性数据聚类挖掘。实验结果表明,上述算法能够提高混合属性数据聚类挖掘的准确率和聚类纯度,具有较好的聚类效果,可以广泛应用在现实生活中。
- 程海军廖志雄王士斌
- 关键词：数据聚类
- 基于分数阶微分的边界扫描
- 2011年
- 针对基于传统整数阶微分的边缘检测算子对噪声敏感的缺点,由信号的微分特性得出了基于分数阶微分的边缘检测算法。根据经典的G-L分数阶微分定义推导出的分数阶差分方程,构造了几种常见的模板算子对图像进行卷积运算提取图像边缘信息。实验表明,基于分数阶微分的边缘检测算法比整数阶微分算子能更好的提取边缘信息,同时具有更高的信噪比。
- 李丽程海军
- 关键词：分数阶微分边缘检测
