基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

一种新的计算机视觉算法

受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果.基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度.     

基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测

在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。     

探究性学习的教与学——“三角形中位线”的教学

探讨“三角形中位线”的教学中探究性学习基本模式的应用.     

加强辅导员队伍建设的对策

针对辽宁科技大学专职辅导员队伍现状进行了问卷调查、统计和分析。辅导员队伍人员结构合理,综合素质较高;在人员配备、任务分工、工作量计算、理论研究、保障运行机制等方面有待加强。提出了加强辅导员队伍建设的对策,如提高认识、足额配备,完善考核制度,走职业化、专业化道路等。     

一种面向个性化网络学习的协同学习任务生成方法

提出了一种面向个性化网络学习的协同学习任务自动生成方法.该方法以学习目标与学习小组中学习者的个性特征为输入,通过基于学习者认知水平的协作成员分组和基于耦合度的协同学习模式分配,生成符合学习者群体个性特征的协同学习任务,从而有效地解决了网络学习中个性化学习与协同学习相结合的问题.该方法已在实时教学系统中进行了测试,结果表明,相对无指导的协同学习,根据此方法所生成的学习任务的协同学习可有效提高学习效率.     

一种基于Internet互动学习平台的设计与应用

基于Internet构建一种综合性互动网络学习平台.本系统依据流媒体传输原理,采用B/S模式的Web体系结构在保证系统安全性的基础上而开发.首先分析了综合性互动网络学习的需求,其次对综合性互动网络学习平台进行了总体设计,采用E-R图实现了数据库设计,最后完成系统的主要模块.     

论研究性学习在体育教学中的组织实施与指导

运用文献资料、专家咨询、教育观察、逻辑推理等研究方法,在对体育教学中组织实施研究性学习的必要性与可行性进行分析的基础上,重点探讨了研究性学习在体育教学中的组织实施与指导:创设情境,提出问题;发动引导,传授策略;开展研究,得出结论;展示交流,评价反思,并提出体育教学中组织实施研究性学习应注意的问题.     

高校跨栏跑教学中运用想象训练的研究

想象训练是一种心理训练方法。在跨栏跑教学中运用想象训练，主要是让学生在学练跨栏跑基本技术的过程中，对技术动作进行自我想象，浮想每个动作过程，使身体运动与大脑思维有机结合，达到强化“栏感”，建立正确的攻栏意识，更有效地完善跨栏动作技术之目的。教学实验结果表明：实验组跨栏技术的掌握情况比对照组好。通过对两组学生跨栏跑技术评定考核，实验组成绩优于对照组，实验组技评成绩优良的人数高达86．5％：对达标成绩进行T检验，两组考核结果具有显著性差异。教学效果较显著。     

大学生信息素养专题学习系统的设计与实现

大学生信息素养专题学习系统的开发遵守面向对象的软件开发思想,整个开发过程包括需求分析、系统设计、系统实现和测试等阶段。大学生信息素养专题学习系统在分析与设计过程中,通过详细地分析各种用户对系统的功能需求,确定了系统的主要功能模块,对各功能模块进行了详细的设计,并绘制了各功能模块的模型图,从而实现了系统设计的正确性与完整性。大学生信息素养专题学习系统的建立为大学生学习信息素养知识与提高信息素养提供了帮助。