周来
- 作品数：17 被引量：27H指数：3
- 供职机构：郑州财经学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程农业科学更多>>
- 小波神经网络算法在船舶动力控制系统中的应用研究被引量：1
- 2016年
- 随着航海技术的发展,人类对海洋的探索也越来越频繁,在不断研究的过程中,人们不仅对船舶的位置有升级的要求,对于其内部动力控制系统的研究范围也在不断的拓宽。本文主要研究船舶动力定位系统的构成原理,并结合神经网络算法对船舶动力定位关键技术进行数学建模。最后在Matlab仿真系统中建立船舶动力控制系统在海洋环境中的实际干扰模型,并从静态角度对小波神经算法的性能进行分析与仿真,仿真结果表明此算法的控制效果良好。
- 刘丙利周来
- 关键词：船舶动力控制系统
- 基于民办高校教学辅助系统的研究
- 2015年
- 针对当前民办高校辅助教学手段不足的问题,论文设计出民办高校的教学辅助系统来解决此问题。首先对教学辅助系统的功能和界面需求进行分析;其次针对教学辅助系统的总体设计、系统流程和数据库设计进行详细的分析;最后给出了教学资源模块和在线考试模块的具体实现。论文对于民办高校的管理人员和教学工作人员都有着一定的积极意义。
- 刘丙利周来
- 关键词：民办高校教学系统NET
- 基于大数据技术开发移动学习资源
- 2018年
- 移动学习资源建设直接影响移动学习效果。本文从移动学习过程的基本规律出发,同时结合大数据技术,依据简明扼要、实用有效、互动交流、高关联度、零散独立的设计原则,采用多种媒体形式制作学习资源,达到吸引学生浏览并能够坚持听课,真正实现教育资源共享。
- 周来刘丙利
- 关键词：大数据移动学习资源
- 可变精度衰减调制的Linux嵌入式任务调度算法
- 2015年
- 对嵌入式Linux系统进程中的任务调度算法设计是保证操作系统稳定和高效运行的核心要素。传统的嵌入式Linux系统任务调度算法采用分簇能耗调度的PSO遗传进化算法,当任务复制和区间插入失衡时,调度效果不好。提出一种基于可变精度衰减调制的Linux嵌入式任务调度算法,首先进行Linux嵌入式任务调度平台总体设计,进行任务信息流模型构建,将嵌入式系统客户端将创建好的任务流提交给服务器,结合任务流集合中各任务流的优先级属性和提交时间,进行变精度衰减调制,得到Linux嵌入式分簇任务调度模型。实验结果表明,该算法无论是单个任务流还是在多任务流调度运行环境下,改进算法的任务调度耗时较少,通过可变精度衰减调制,保证了多任务流中的任务能够按照流程优先级属性以及提交的先后次序进行合理的分配,有效提高了Linux嵌入式系统的运行效率。
- 武苗苗周来
- 关键词：LINUX嵌入式任务调度调制
- 基于云计算的食用菌产业信息共享平台的搭建被引量：3
- 2019年
- 随着我国信息技术的不断发展,云计算与传统信息技术的融合为未来农业发展的一个必然趋势。通过云计算技术,可以为食用菌产业构建有效的信息共享平台,提供相应的技术支持。此外,通过在食用菌产业中运用云计算系统,还可以让当前食用菌产业资源得到最佳的综合应用。因此,对云计算的食用菌产业信息共享平台的搭建进行分析,具有十分重要的意义。
- 郭雯雯周来
- 关键词：云计算食用菌信息共享平台
- 新工科背景下网络工程专业建设探索与实践被引量：1
- 2018年
- 从新工科建设内涵出发,面向新技术,推动传统的网络工程专业建设的学科交叉和改造升级,以基于产出的教育理念构建课程体系和教学内容,满足地方新兴产业和新经济发展对网络工程专业复合人才的需求。
- 刘丙利周来
- 关键词：工程教育认证
- 大数据背景下高校移动学习环境构建研究被引量：6
- 2015年
- 从大学校园中出现"低头族"现象出发,分析高校大学生移动学习现状,并结合移动学习特点,从而探索了基于大数据技术开发移动学习资源,构建高校移动学习环境,帮助大学生掌握移动学习方法,促进移动学习在高校中的应用和发展。
- 周来刘丙利
- 关键词：大数据学习资源
- 一种平面图形图像处理方法
- 本发明公开了一种平面图形图像处理方法，包括如下步骤：将图像的预处理后进行图像边缘特征点的提取，然后根据边缘提取的特征点重建精确的表面模型；将所得的表面模型以及所拍摄到的实物的一系列彩色照片进行精确配准，得三维模型；根据获...
- 袁雪霞尹新富王艳杰张新彩辛焦丽陈娉刘丙利周来钱素娟王艳珍王水萍郑金芳张帆王方武苗苗赵书田许鹏刘海姣邢玉清张继栋
- 文献传递
- 新工科再深化视域下卓越网络工程师培养模式研究被引量：2
- 2021年
- 深入探索新工科再深化阶段的建设方法,规划卓越网络工程师培养目标;依托华为ICT学院平台,通过课程植入、培养卓越师资和校企合作开发实训课程等形式实施培养计划;提出本科生专业认知实习和生产实习等方面的创新思路,并具体介绍本校在实施过程中的培养模式。
- 刘丙利周来
- 云环境中的船舶多目标任务自适应管理技术研究被引量：1
- 2016年
- 首先设计云环境中的虚拟机放置自适应管理框架,并对框架中4个模型如何实现自适应管理进行描述。根据云环境特点,将船舶多目标任务自适应管理问题转换成云计算中虚拟机放置优化问题,利用多目标蚁群优化实现物理机资源浪费和流量消耗最少的优化问题。
- 周来刘丙利
- 关键词：蚁群优化算法
