王雪平 作品数:13 被引量:42 H指数:3 供职机构: 福建农林大学 更多>> 发文基金: 福建省自然科学基金 国家自然科学基金 引进国际先进农业科技计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 生物学 更多>>
“大学信息技术基础”课程教学改革探讨 被引量:2 2016年 针对非计算机专业学生的特点及"大学信息技术基础"课程培养目标,分析了当前该课程教学过程中学生水平参差不齐、缺乏主动性学习、重实验轻理论、课时不够等问题。提出了理论部分采用翻转课堂教学模式、不同实验内容采用不同教学模式、理论实验分开考核的改革思路,以期培养学生的自主学习能力和计算思维能力。 王雪平 刘必雄关键词:分类教学 基于圆弧的原木轮廓的识别与验证 被引量:12 2016年 针对原木端面存在相交圆、阴影等导致原木轮廓难以获得完整的圆轮廓问题,提出了基于圆弧的原木轮廓识别方法.首先分析了圆弧在数字化图像中的性质,从各种边缘线条中区分出圆弧边缘;其次,定义验证模型,以判断识别结果是否为合格圆.结果表明,该方法可以从大量干扰的边缘中找到轮廓,并利用部分轮廓边缘识别原木端面. 林耀海 景林 王长缨 王雪平 林甲祥 林培杰基于统计方法描述的蛋白质三维结构相似性比较 被引量:1 2014年 蛋白质结构相似性比较是生物信息学的一个重要研究内容.扇形划分模型是描述蛋白质结构的有效几何方法.以扇形划分作为基本划分模型,在此基础上应用统计方法对扇形内部结构进行进一步特征描述.结果表明方差和均值统计方法对扇形内部的非均匀性进行了描述,提高了扇形划分模型下的分类准确率,由此证实了扇形内部次级结构对分类的贡献. 王雪平 王长缨高校课程成绩计算的公平性与合理性探讨 2021年 平均成绩和期末成绩加权和是目前高校课程成绩计算的主流方式,存在平时成绩打分项设置难、成绩评定标准不统一的缺陷,还存在着一定的不公平性与不合理性,文章采用数据分析的方式进行了探讨,并提出了分段权值综合成绩计算方法,针对高分和低分,成绩计算更为合理,同时各分数段成绩的增益相差不大,具有更高的公平性。 林甲祥 吴培钧 王雪平基于可决系数的自适应关联规则挖掘算法 被引量:3 2020年 针对以频繁项集产生-规则产生为核心的两阶段关联规则挖掘,存在需要人工以先验知识指定最小支持度和最小置信度阈值的缺陷。本文提出以支持数和置信度为依据,采用曲线拟合技术,根据可决系数自动确定曲线的次数及对应多项式的算法AARM_BR(Adaptation Association Rule Mining Based on Determination Coefficient R^2),从而确定支持度和置信度阈值。在标准数据集Trolley和Groceries上进行关联规则挖掘实验,结果表明本算法更具有数据依赖性,在用户不具备先验知识的情况下,无须人为指定多项式阶次、支持度和置信度阈值的优点。 王雪平 林甲祥 巫建伟 高敏节关键词:关联规则 阶次 自适应 置信度 多项式 数据挖掘 基于内容的消息转发机制的分布式入侵检测系统设计 2007年 介绍了分布式入侵检测系统的体系结构及相关的通信机制,针对目前通用层次结构存在问题,提出了完全分布式协同检测结构,并采用基于内容的消息转发通信机制来实现。 王雪平 刘秀玲关键词:分布式入侵检测 通信机制 面向对象教学中多态性概念辨析 2021年 多态性是面向对象程序设计的四大特征之一,是课程教学的重点和难点。对多态性概念内涵进行深刻辨析,有助于更好地理解面向对象中功能多样化的实现机制。本文从多态性概念中消息的理解出发,通过实例说明了消息和函数参数、数据的不同,指出多态性描述中的消息是指函数调用、而非通常所理解的函数参数、返回值等信息载体,从而更为科学地理解多态性的内在含义和多态的实现原理,为教学质量和学习效果的提高奠定重要的基础。 林甲祥 陈宏方 刘雄恩 王雪平关键词:多态性 概念辨析 面向对象 基于状态转换与漏洞扫描的入侵检测的研究 被引量:1 2009年 通过对入侵检测的现状以及目前存在的问题进行深入的研究,提出了将入侵检测与漏洞扫描相结合的设计方案.该方法不仅能缩小知识库规模,有效缩短规则匹配时间,降低系统误报,而且还可实现知识库的动态更新.另一方面漏洞扫描系统也可以根据IDS传送的报警信息,对主机进行特定的扫描,针对发现的攻击,及时查找、修补相关安全漏洞.通过漏洞扫描与入侵检测系统的协作,可以有效地提高IDS的检测效率,增强系统的整体防御能力. 刘秀玲 詹仕华 王雪平 陆立峥关键词:入侵检测系统 漏洞扫描 挖掘精品IP-VPN服务中的金矿 2007年 针对目前市场中传统IP-VPN服务的局限性,提出优质IP-VPN服务的新标准与优质IP-VIP服务的解决方案。 王雪平关键词:分布式 智能电网大数据异常状态实时监测仿真 被引量:16 2019年 智能电网在长期运行的情况下,会因其内部或者外部因素受到干扰而发生异常,研究出一种能够有效的智能电网大数据流异常状态自动监测方法是非常重要的。针对当前方法存在的监测速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法。方法需要在智能电网的大数据流中提取出一段数据流,并选择一个窗口,计算当前考察窗口相对于参考窗口的强度比率,并对其进行异常判定,完成对异常模式的获取。将异常模式中获取的数据流做为监测样本,通过熵序列对智能电网的数据流异常状态进行监测,将监测出的异常数据流进行提取,实现对智能电网大数据流异常状态自动监测。实验结果表明,与当前方法比较基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法具有较高的监测精度,实用性较强。 刘庆连 王雪平关键词:智能电网 异常状态 自动监测