中国-欧盟合作远程高等职业技术教育项目有关问题的思考

目前国内现代远程教育需求升温 .本课题对符合国情的现代远程教育建设的发展模式进行了研究 ,并通过参与欧盟第五框架合作计划 ,利用欧盟的援助 ,实现跨国及国内三大直辖市的网上大学的建设 .     

带干扰的双险种复合负二项风险模型

基于保险公司在实际经营中收益所具有的不确定性，在现有文献模型的基础上建立了一个更现实的风险模型即带干扰的双险种复合负二项风险模型，给出了其破产概率的表达式及其相应的Lundberg不等式.     

大学英语“三位一体”教学模式的研究与实践

2006年韶关学院全面推进大学英语教学改革,利用现代多媒体网络技术,构建＂三位一体＂的教学模式,培养学生英语语言综合运用能力,尤其是口语表达能力。实践证明,该模式可全方住培养学生英语听、说、读、写、译的各项技能。     

自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法

针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.     

学习遗忘效应在工程项目进度计划中的应用

在学习曲线理论和遗忘曲线理论的基础上,结合学习遗忘效应的模型,通过网络计划技术中的双代号网络图,引用案例来阐述员工的学习及遗忘行为对工期及关键路径造成的影响。与不考虑学习遗忘行为的情况相比,考虑员工的学习遗忘效应会使工期缩短、关键路径发生改变,且不同的学习比例会带来不同的效果。     

基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

基于相关性相位提取的超声电机频率控制技术

为了解决温度和负载的变化容易引起超声电机转速波动,以及基于转速反馈的闭环控制因转速传感器安装体积和成本在某些特种场合应用受限的问题,提出一种基于相位差信息反馈的频率闭环控制方法:首先,根据电机各类相位差对温度和负载变化的敏感程度,优化选择了相位差反馈量的类型;其次,针对系统机械噪声以及驱动器谐波对相位差计算结果的影响,利用改进的相关性相位提取方法准确提取驱动电压和孤极电压的基频相位差信息;最后,分别就超声电机运行过程中温度和负载变化的情况,给出了相应的频率闭环控制方案。实验结果表明,所提出的方法能有效降低温度以及负载变化导致的转速波动,可提升电机所在系统的转速稳定性。由于其只需采样两路电压信号,故易于工程实现。