“新工科”背景下电子信息类专业工程应用型人才培养模式研究

"新工科"背景下对传统工科专业改造和新兴工科专业建设提出了新的需求.结合IEET工程教育认证的要求,从新专业建设、培养方案制定及课程体系设置、理论和实践教学改革、人才培养模式创新等方面提出了电子信息类专业工程应用型人才培养途径和方法,为培养适合社会发展需求的工程实践能力强、竞争能力强的高素质"新工科"人才提供了思路.     

基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

基于正弦注意力表征网络的环境声音识别

将正弦注意力表征网络引入环境声音识别，首先提取梅尔频率倒谱系数（Melfrequency cepstral coefficient，MFCC）作为音频识别特征，使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征，根据正弦函数激活每一帧音频得分，并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重，从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比，结果表明所提出模型效果最好，在数据集上的识别率高达93.5%。     

普通高校生物师范生和教育硕士教学实践能力调查分析

采用问卷调查法,针对生物本科师范生及教育硕士的教学实践能力进行调查和分析,对生物本科生和生物学教育硕士在教育实习期间的教学能力、实验技能、专业知识等方面进行对比分析.根据研究结果提出了几点思考,以期为师范院校在生物专业师范生及教育硕士培养方面提供参考.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

一种基于动态协同更新机制的 接触网故障智能识别方法

随着电气化进程的加快，对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障，且故障识别较慢、精确度不高等问题，提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法首先，依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据，并完成各类别的标签指标设计；其次，针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题，采用动态协同更新机制进行改进；然后，构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型（DCUMPSO ELM）；最后，通过仿真实验分析，验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性，为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路     

SAm级防撞活动护栏碰撞仿真分析

针对目前高速公路中央分隔带开口处活动护栏防撞等级较低的问题,提出了一种SAm级混凝土活动护栏及一种新型连接装置。基于有限元的方法,建立车辆与护栏的碰撞模型,通过LS-DYNA对车辆与护栏碰撞过程进行求解,根据不同车型的碰撞结果分别在缓冲,阻挡和导向性能上对护栏的安全性能进行评价,其中小型车辆与护栏碰撞后的OIV(Occupant Impact Velocity)值<12 m/s,ORA(Occupant Ridedown Acceleration)值<20 g且车辆没有驶出导向框;大型车辆与护栏碰撞后没有发生穿越、骑跨等现象且车辆没有驶出导向框,均满足护栏安全性能评价标准。     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.