开放性社会学习者模型实证研究

为帮助学习者准确了解自己和其同伴在学习过程中进展,并引发学习者元认知和社会比较学习体验,笔者运用社会比较理论,设计并开发了基于表格的开放性社会学习者模型TableOSLM,其采用表格可视化形式呈现学习者本人、组和学习同伴的学习进展,在实证研究方面,通过问卷调查、实验研究法和面对面访谈等方式收集数据,评价结果表明:TableOSLM能引发学习者在学习规划和自我反思两个维度上的元认知学习体验和在比较方式和自我完善两个维度上的社会比较学习体验;学习者对TableOSLM在有用性、易用性和满意度3个方面都表现出较高的认可度.     

基于满意度的“智慧公厕”构建与管理研究以重庆主城区为例

2015年习总书记做出"公厕革命"的重要批示以来,"公厕革命"所取得的成就有目共睹.而随着物联网、信息技术的发展,"公厕革命"的意义内涵也有着深刻的变化.本研究以重庆市主城区公厕为例,通过问卷调查法提取了8个影响公厕满意度的主要因素.采用解释结构了模型方法构建影响公厕满意度的结构模型.根据结构模型对各因素进行了解释和分析,得出了各因素之间的联系.以提高满意度为目的,从保洁质量、环境质量、维修响应速度、设施维修质量、公共物资充足5个方面构建了"智慧公厕",运用"互联网+"思维赋予公厕智慧元素,从而让公厕更具魅力,更从容地融入到现代化服务当中来.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

自动驾驶汽车车底边框的优化算法

为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

非均匀断层上的破裂传播及对震级预测的挑战

针对发震断层上的潜在地震开展震级和地表震动预测,对开展地震灾害区划、防震减灾等工作十分关键.由于断裂带本身的多种非均匀性,如断层几何、介质结构、应力的非均匀分布,准确预测震级面临着众多挑战.本文简要回顾了影响地震破裂传播及震级的因素,指出了应力分布状态、断层孕震带尺度、断裂带介质结构对破裂传播过程的影响.在非均匀应力分布下,震级对破裂起始位置(震中)具有强烈的依赖性,即震中-震级存在“测不准”关系,震中对破裂是否延伸到地表也有控制作用.走滑断裂带孕震带尺度(在倾向上的深度)对破裂是否发展为“逃逸型”大地震有控制作用.近断裂带的介质结构对破裂方向性、延展尺度都有显著影响.未来可通过密集地震台阵观测获取高分辨率断裂带结构,并结合实验室流变性质测量,推断发震断层的流变结构,为刻画可能发震的凹凸体提供支撑.针对震中对震级的影响,可以通过破裂动力学模拟,结合大地测量观测、地震学观测、实验室摩擦实验结果,进行数值实验,探索可能发生强震的震中区域,为野外观测提供参照.此外,动力学数值模拟结果也可以弥补大地震近场地表震动观测数据缺乏的不足,为开展基于地震物理过程的灾害区划提供参考.     

基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中，乳腺肿块的精确分割至关重要.然而，乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则，使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能，提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先，提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器，以减少参数量和计算量；然后，在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息；最后，综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响，提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明，新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率，以及81.27%和82.01%的集合相似度，获得优于现有方法的分割性能.