《公共关系心理学》教学改革探微

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公共关系心理学属于应用心理学范畴,是职业学校相关专业就业训练必修的一门专业基础课,是一门具有广泛使用价值的应用型新兴学科。近年来,我们对公共关系心理学课堂教学进行了大胆尝试和改革,取得了一定效果。
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为了解决入侵检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)空间相似度的一类入侵检测方法。该方法利用KPCA形成正常样本的非线性特征子空间,其他样本在该空间的投影系数作为相似性的度量。同时,为了有效利用已有的异常训练样本,通过自适应增加免疫因子方法来提高模型的决策性能及增量学习能力。对核函数参数和阈值设定进行
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为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局—局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局—局部最优最小值粒子群优化算法。该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化。仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局—局部最优粒子群算法。
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自动信任协商中,访问控制策略规范了用户访问资源的行为从而保护敏感信息与资源,当策略本身就包含敏感信息时,则策略的暴露会泄露隐私信息;而对策略的敏感信息再次进行保护时,则增加了协商复杂性。针对策略保护的矛盾,提出一种基于规则的自动信任协商模型——RBAM。对策略进行分解,将非敏感策略与域约束归为一类,并使用Agent技术来协商双方的交互,从而达到降低协商复杂度、提高协商效率的目的。
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基于环境影响树的生长使用计算机模拟仿真具有简便、可重复、成本低的特点,便于人们对现实树木生长环境的研究与控制。结合虚拟现实技术,利用L系统迭代和LOGO语言海龟图的思想,以MyEc lipse为平台,采用Java语言实现了模拟树木生长仿真。研究结果表明,采用基于环境影响的模型,较好地反映了树木的生长特点,体现了外界环境对植物的影响而产生的变化,实现了树木的生长。