基于透镜成像对立学习TSO算法的无人机三维航迹规划

金枪鱼优化算法求解无人机三维航迹规划容易出现搜索精度差、航迹代价高的问题,为此设计了基于透镜成像对立学习机制的改进金枪鱼优化算法。首先,引入非线性权重系数更新、最优最差对立学习及透镜成像对立学习策略对金枪鱼优化算法寻优性能进行改进,提升算法逼近最优解的精度;然后,建立具有地貌约束和性能约束的障碍物威胁模型,将无人机三维航迹规划问题转换为代价函数优化问题,利用改进算法迭代求解航迹规划,搜索代价最小且安全避障的最优航迹。实验结果表明,改进算法有效解决了原有早熟收敛问题,其规划航程更短、代价更低,且航迹规划效率得到了有效提升。

基于自适应权重与透镜成像学习的麻雀算法

为了解决麻雀搜索算法(SSA)存在的跳出局部最优值能力弱、寻优精度不理想等缺陷,提出了一种基于自适应权重因子与透镜成像反向学习的麻雀搜索算法(LIW-SSA)。利用Circle映射和一般反向学习策略生成麻雀种群,提升了初始种群的质量以及丰富性。将自适应权重因子引入到麻雀种群警戒者更新公式中,能有效平衡算法前后期搜索能力。采用透镜成像学习机制对当前麻雀最优个体实施干扰,提高了算法的跳出局部最优以及寻优性能。通过对基准测试函数的寻优对比,验证了提出的LIW-SSA算法相较于基本麻雀搜索算法以及其他优化算法,在算法稳定性以及寻优精度上得到了很大的提高。

一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法收敛速度慢,易陷入局部搜索的情况,提出一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法。该算法在基本灰狼优化算法的基础上,引入算术优化算法的乘除算子,利用带透镜成像的反向学习策略增强最优个体的多样性,增强算法的全局探索能力,提高收敛速度。对比实验结果表明,改进的灰狼优化算法具有收敛速度快、易跳出局部寻优状态,在30个基准测试函数的求解中获得了28个测试函数的最优均值,并且求解质量及普适性均优于最新的几种对比算法。

GeoGebra辅助改进探究凸透镜成像规律实验

探究凸透镜成像规律实验是物理(人教版)八年级上册的重要探究实验内容,基于新课标要求,该实验存在实验操作精确性不足、探究过程中无法直接观察到光路和探究观察不连续等问题。通过利用GeoGebra软件对凸透镜成像探究过程的模拟,发现将其应用于探究凸透镜成像规律的辅助教学,能有效提升该实验教学质量,有利于学生核心素养的形成与提高。

基于问题导向 培养科学思维——以“凸透镜成像的规律”为例

文章基于问题导向教学法,以苏科版“凸透镜成像的规律”为教学案例,通过问题导入、自主学习、合作学习和解决问题四个核心环节组织教学活动。在教学过程中,采用了建立成像模型、问题串引导、数据可视化以及拓展探究等多种形式,将科学思维要素巧妙地融入其中,旨在帮助学生在深入理解凸透镜成像规律的同时,显著提升科学思维能力。

AI技术在探究凸透镜成像规律中的应用与创新

在探究凸透镜成像规律的实验中,引入AI技术并探索其支持下的新型实验课程建设。基于AI技术的实时与多元评价功能,教师可快速且全方位掌握学生的实验完成情况并进行有效指导;AI技术还能对学生进行长期跟踪,为建立关注成长与发展的评价体系奠定基础。在实践基础上总结AI技术对教学创新的促进作用,从而真正让技术服务于教学。

关于一道凸透镜成像规律中考题的商榷

一道考查凸透镜成像规律的学业水平考试题命题有瑕疵,网络解析似是而非,根源在于仅从初中知识层面看待试题与解析.建议命题组严格把握学业水平考试题的导向性、科学性与规范性,确保试题无差错.

基于TVAL3的菲涅尔孔径编码无透镜成像

基于菲涅尔孔径编码的无透镜成像原理,可以构建低成本、轻量级的非相干光成像系统并应用于多种场景。然而由于重建图像中孪生像和原始像在梯度域稀疏性的差异,基于两步迭代收缩阈值算法的菲涅尔孔径编码无透镜成像仍然存在成像质量不高等问题。为提高成像质量,文章提出利用基于全变分正则化的增广拉格朗日函数法和交替方向法实现菲涅尔孔径编码无透镜成像重构。实验结果表明,与两步迭代收缩阈值算法相比,文章使用的算法可以提高重构图像的质量,恢复出图像更多的细节。

5E教学模式在初中物理教学的实践研究--以“凸透镜成像规律”为例

以“凸透镜成像规律”为例,通过5E教学模式的参与、探究、解释、迁移、评价5个学习环节完成物理教学实践,增强物理教学内容与社会生活的联系;发挥教师的主导作用,以课堂活动和综合评价了解学情,提升教师的教学能力;发挥学生的主体作用,逐步培养学生的科学思维能力和科学态度与责任,适应未来社会发展需要。

初中物理表现性评价的设计与实践——以“凸透镜成像的规律”为例

随着新课程改革的深入推进,教育评价正逐渐从单一的量化评价转向更为全面的表现性评价,以更好地促进学生的全面发展。在此背景下,课堂教学中对学生学习表现的反馈评价尤为重要。《义务教育课程方案(2022年版)》强调了评价改革的重要性,旨在通过多样化的评价方法激励学生能力和情感的发展。在探讨“凸透镜成像的规律”的教学实践中,表现性评价的运用成为实现这一目标的有效途径。

凸透镜成像实验中蜡烛成像规律例析

凸透镜与凹透镜成像是初中物理的重要内容,也是学生在学习过程中特别容易混淆的知识点.特别是凸透镜,其成像情况较为复杂,要求学生熟练掌握成像规律,并且能举一反三.本文从凸透镜的成像规律出发,列举三道典型例题,希望可以帮助学生强化训练,熟能生巧,在面对凸透镜成像的问题时游刃有余.

基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法

在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以加快收敛速度.然而,算法易陷入局部最优.为解决以上问题,本文提出一种改进的灰狼优化算法(Lens imaging learning grey wolf optimizer algorithm,LIL-GWO).该算法首先分析了参数C的作用,提出一种新的参数C策略以平衡算法的勘探和开采能力;同时,分析了灰狼优化算法后期个体均向决策层区域聚集,从而导致群体多样性较差,提出一种基于光学透镜成像原理的反向学习策略以避免算法陷入局部最优.对LIL-GWO算法的收敛性进行了证明.选取12个通用的标准测试函数和30个CEC 2014测试函数进行实验,在相同的适应度函数评价次数条件下,LIL-GWO算法在总体性能上优于基本GWO算法、改进GWO算法和其他比较算法.最后,将LIL-GWO算法应用于辨识光伏模型的参数,获得了满意的结果.

“透镜成像公式”的推导

在高中<物理>(必修)第二册"透镜成像公式"一节中,课本上直接给出了如图1所示的透镜成像图.

透镜成像反学习策略在粒子群算法中的应用

在PSO中引入反向学习策略(Opposite-Based Learning)可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其"开发"能力.针对该问题,基于透镜成像原理,引入缩放因子和搜索半径两个可调参数进一步平衡了算法的"探索"和"开发"能力.实验表明该策略能够提高种群多样性和收敛性能.

透镜成像公式的符号规则

1．凸透镜成像如图1所示是凸透镜成实像的光路根据几何关系。

凸透镜成像实验装置的不足及改进

“探究凸透镜成像规律”是初中学生必做的光学实验，也是光学部分的重点．通过学习不仅要使学生了解凸透镜的成像规律，而且要使学生初步了解实验一分析一归纳的科学探究方法，强化学生学习的独立性、主动性．在探究过程中，教师要引导学生对凸透镜的成像规律进行猜想，初步设计实验方案，组织学生用实验探究的方法，得出凸透镜成像的规律．通过探究学习活动，实现三方面的目标：

《学生实验:探究——凸透镜成像》第2课时教学设计

一、教材分析本节内容是本章的重点,本课时是第2课时,是在第1课时探究的基础上,把观察实验现象、记录实验数据、思考实验结果融为一体,对凸透镜成像规律形成清晰认识,在观察过程中培养学生分析、归纳、总结的能力。二、学情分析学生经历了凸透镜成像的探究实验,学习热情被点燃,教师应在探究的基础上进行引导.

凸透镜成像的计算机模拟

通过使用MATLAB软件对凸透镜的成像过程进行了计算机模拟.结果表明:模拟结果与理论结果相符,并且该模拟简便、直观的展现了凸透镜成像这一物理现象,为其理论分析与实验教学提供了方便.