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关键词： 新工科   课程思政   网络安全与执法   教学改革  

摘要： 新工科建设要求培养具有坚定理想信念、强烈责任担当和高尚道德情操的复合应用型人才。为适应新工科建设对网络安全与执法专业人才培养需求,落实立德树人根本任务,教学团队通过系统构建课程思政目标体系,丰富课程思政内容载体,加强思政教学联动交流,强化教师育人职责等,探索新工科背景下网络安全与执法专业课程思政建设路径。实践结果表明,课程思政建设对培养学生科技报国理想信念、落实立德树人根本任务有重要意义,为网络安全与执法专业课程思政建设提供新思路。

关键词： 访问策略控制   主动式网络   信息安全   应急联动模型  

摘要： 为了应对网络信息安全事件,最大程度的降低入侵攻击对网络信息产生的负面影响,降低网络信息丢包率和错误率,提出基于访问策略控制的主动式网络信息安全应急联动模型。捕获主动式网络数据包,以此作为模型的输入项;采用特征提取与匹配的方式,检测网络信息的安全状态,根据状态检测结果判断模型程序是否启动;根据网络攻击信号的强度特征,追踪主动式网络信息攻击源与路径,从网络节点功率、节点容量、资源可用性等方面设置模型约束条件,通过访问策略控制、信息攻击防御、信息恢复3个步骤,实现模型主动式网络信息安全应急联动功能;通过模型验证实验得出结论:与传统应急联动模型相比,在优化设计模型作用下,主动式静态网络和动态网络的丢包率分别降低3.04%和3.53%,网络信息错误率分别减小5.445%和6.07%,由此证明优化设计的安全应急联动模型具有更高的应用价值。

关键词： 库存水平   联产品   供应链网络   变分不等式  

摘要： 针对消费者基于库存的购买行为和相应的联产品生产商库存管理优化,可构建联产品供应链网络均衡模型,利用变分不等式表达供应链网络的均衡条件。本文通过分析不同层厂商的最优行为,实现整个联产品供应链网络的均衡,并给出研究结论。同时,利用数值算例分析不同联产品生产商在不同库存水平下对整个供应链网络均衡时,联产品原材料供应商的产量、生厂商的产量对市场价格的影响,并提出对策建议。

关键词： 主动均衡   锂离子电池   凸二次规划   均衡速度  

摘要： 为提升锂离子电池组均衡速度,提出一种基于凸二次规划的电池均衡系统。设计一种新型基于Buck-Boost电路的均衡拓扑结构,这种拓扑结构有效减少了均衡路径长度,增加了控制多样性。引入凸二次规划最优控制算法,算法能设定与电池组运行条件相关的不等式约束,使均衡系统在满足安全运行条件的基础之上实现快速均衡。经仿真验证,结果表明:与传统均衡拓扑和控制方法相比,所设计的均衡拓扑和控制方法能够显著提升电池均衡速度,均衡时长缩短33.3%。

关键词： 轴承故障诊断   ResNet网络   Ghost模块   压缩激励机制  

摘要： 针对传统的滚动轴承故障检测方法准确率和效率低下的问题,提出一种基于时频图和改进ResNet-18网络的滚动轴承故障检测方法。首先由连续小波变换将滚动轴承的一维故障信号转换为时频图,其次选择ResNet-18网络作为骨干网络,同时引入Ghost模块和SE模块对ResNet-18网络进行改进,使网络在更加轻量化的同时能够提高诊断准确率,最后使用凯斯西储大学的公开轴承数据集对模型进行验证。研究结果表明,所提出模型的故障诊断准确率高。

关键词： 网络平台   排球教学   辅助教学   效能分析  

摘要： 2020年以来,各种线上课程大量涌现,一批新的线上教学平台,如中国大学mooc、学银在线、学堂在线等,在教学中发挥了重要作用。当前,高校排球课程存在课时量不足、教学方法及教学评价手段单一、学生主动学习意识弱等问题,在互联网、大数据、人工智能时代,如何利用时代红利,推动排球课程的改革需要进一步深入研究。该文以排球课程线上及线下教学为例,探讨高校排球课程结合网络平台拓展教学资源,丰富教学方法手段,以期为高校的排球课程教学提供有益参考。

关键词： 隧道场景   GAN   信道建模   数据增强  

摘要： 为扩充隧道场景下的信道数据,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的信道建模方法来进行数据增强,该方法可以根据不同隧道环境特征下的条件信息,针对性地生成信道数据。结果表明,生成数据可以很好地表征隧道环境下的信道特性。并且,该生成式模型可以联合反向传播网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)共同预测不同隧道环境下的信道数据,以提供更出色的性能,为轨道交通隧道无线通信领域的信道预测问题带来了新的解决方案。

关键词： 大规模反向定制   供应链网络协调   二层规划   网络均衡  

摘要： 随着消费市场的升级,大批量生产模式开始转型为大规模定制化生产模式,制造业企业纷纷开始探索定制化环境下的产品供应链经济。基于此,综合考虑了大规模反向定制环境下产品供应链各节点企业利益诉求的差异性及其决策目标的多样性,分析了供应链各节点企业的博弈行为和决策选择,运用二层规划与网络均衡理论构建了上层供应链企业利润最大化模型、下层供应链网络配流模型,并深入探讨了产品定制化程度、消费者对定制化产品偏好以及市场需求对供应链企业利润的影响,以期为大规模反向定制环境下供应链各节点企业提供理论决策依据。

关键词： 中医医案   TextCNN   GRU   Word2Vec模型   文本分类  

摘要： 针对中医医案诊断分类研究中上下文语义捕捉不足,难以有效捕捉长距离依赖信息以及分类精确度低等问题,提出了一种结合文本卷积神经网络(TextCNN)和门控循环单元(GRU)的混合模型。首先,利用Word2Vec模型对词向量进行训练,构建局部词向量库。其次,采用文本卷积神经网络对中医医案文本进行特征提取,以捕捉局部重要信息。最后,利用门控循环单元对提取的特征进行上下文信息建模,从而显著增强模型对长依赖关系的处理能力。实验结果表明,该模型在中医医案诊断文本分类任务中表现出色,预测精度达到85.01%,F1值为81.86%。

关键词： 农产品冷链物流需求量   BP神经网络   自适应学习率   动量项   模型优化   预测准确率  

摘要： 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。