基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

基于对比学习的单幅图像去雾算法

现有的图像去雾算法,只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练,而没有利用模糊图像,从而造成去雾不彻底,细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法,利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近,远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分：三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作,有效地提取相互依赖地特征,并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征,恢复清晰的图像。实验结果表明,与现有的经典去雾算法相比,客观评价指标：峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升,并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。     

基于慕课的嵌入式课程教学模式研究

针对嵌入式课程的教学现状,以慕课教学思想为指导,嵌入式技术运用能力为目标,提出了一种结合课前协作学习、课上提问和讨论、课后作业和思考的教学模式.并在单片机及接口课程部分教学中进行研究,在教学实践过程中教师设计学习方案,布置学习任务,课上提问和总结,有效提高了学生的学习积极性和协作性,加深了他们对课程知识的理解.教学反馈表明,该教学模式的教学效果良好,为其它相关课程教学提供了可参考的经验.     

团体辅导提高大学生自我效能感的实验研究

对团体辅导提高大学生自我效能感的可行性及有效性进行实验研究,将34名大学生随机分为实验组和对照组,采用单因素重复测量设计自然实验,在3个月内对实验组进行10次团体辅导。采用自我效能感评定量表并结合学生自评进行评估,结果表明,辅导前后实验组的自我效能感分数表现差异显著,学生自评中自信心有很大提高,说明团体辅导在提高学生的自我效能感、增强自信心方面有良好的作用。     

化学教学中促进学习迁移的方法研究

分析了在化学教学中影响学习迁移的主要因素,针对其影响因素,提出了促进学习迁移的方法,旨在提高学生的学习迁移能力。     

一类不确定线性系统的输出反馈鲁棒重复控制设计

重复控制将人类的学习机制引入控制系统,并在许多领域中得到广泛的应用。文中针对一类具有时变结构不确定性的线性系统,研究基于输出反馈的鲁棒重复控制系统设计问题。为了能精确地描述重复控制的特性,建立起能够独立调节重复控制过程中的连续控制行为和离散学习行为的连续/离散二维混合模型,以线性矩阵不等式(LMI)形式给出重复控制系统鲁棒稳定的充分条件,并利用该稳定性条件进行重复控制系统的参数设计。最后用数值仿真验证了文中所提方法的有效性。     

基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法——最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.     

自动驾驶专利技术分析

汽车已经成为人们生活中举足轻重的交通工具,随着汽车工业、计算机技术以及计算机视觉技术的不断发展,智能化的自动驾驶技术能够大大减少交通事故并提高城市通行效率。本文对自动驾驶领域的专利发展状况和国内重要申请人进行了梳理,以期对自动驾驶在国内的发展提供一定的借鉴。     

文科生高等数学自主学习能力的培养

从学生心理、课堂教学、课后学习和考核方式等4个方面,阐述了文科生高等数学自主学习能力的培养问题.提出了引导学生重新认识数学,增强学习数学的自信心,合理选取教学内容,多种教学方法融合,注重章节总结,课后自主学习,改革考核方式等教学改革措施.这些措施以有利于调动学生的主动性和积极性为出发点,达到培养学生自主学习能力的目的.     

斯金纳自动机：形成操作性条件反射理论的心理学模型

操作性条件反射是动物学习的一种基本的机制,它表示所有的动物,从微生物到人类都是通过操作性条件反射来指导学习的．介绍了一种新的概率自动机,称作斯金纳自动机,它是形成操作性条件反射的一种心理学模型．通过热力学过程来模仿动物的学习过程,并且从蒙特卡罗方法以及Metropolis算法,和模拟退火算法中提出了斯金纳算法．在特定条件下,证明了斯金纳自动机是便利的、ε-最优的、最优的以及操作概率会以概率1收缩到一个稳定的根．斯金纳自动机使机器可以像动物一样自主地学习．