面对新形势下对新型军事人才的新需求,海军航空大学航空基础学院外语教研室在外语教学中主动求变。经过近几年的实战化改革探索,大部分教员积极向军事学科靠拢,但在军事专业知识、专门用途英语( English for Specific Purposes,简称 ES...面对新形势下对新型军事人才的新需求,海军航空大学航空基础学院外语教研室在外语教学中主动求变。经过近几年的实战化改革探索,大部分教员积极向军事学科靠拢,但在军事专业知识、专门用途英语( English for Specific Purposes,简称 ESP) 教学法以及现代技术应用等方面仍存在欠缺。本文拟基于TPACK框架研究军校外语师资知识能力提升的措施,积极探索军校教员转变原有单一知识结构,提高军事英语教学能力,逐步向“军”转型的有效途径。展开更多
为解决传统航空发动机异常检测方法准确率和泛化性能较低的问题,提出一种混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述(mixed kernel maximum correntropy criterion-deep support vector data description,MKMCC-DSVDD)方法。首先,采用合...为解决传统航空发动机异常检测方法准确率和泛化性能较低的问题,提出一种混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述(mixed kernel maximum correntropy criterion-deep support vector data description,MKMCC-DSVDD)方法。首先,采用合成少数类过采样技术扩充异常样本规模,提高对非均衡样本的泛化性能;其次,建立基于混合核改进的最大相关熵损失函数,可以在无须数据分布假设的前提下提升准确率;最后,构建基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法。在航空发动机气路系统和滑油系统异常检测实验中,所提方法平均曲线下的面积(area under curve,AUC)达到98.53%,表明其具有较高的实用性和泛化性能。展开更多
文摘面对新形势下对新型军事人才的新需求,海军航空大学航空基础学院外语教研室在外语教学中主动求变。经过近几年的实战化改革探索,大部分教员积极向军事学科靠拢,但在军事专业知识、专门用途英语( English for Specific Purposes,简称 ESP) 教学法以及现代技术应用等方面仍存在欠缺。本文拟基于TPACK框架研究军校外语师资知识能力提升的措施,积极探索军校教员转变原有单一知识结构,提高军事英语教学能力,逐步向“军”转型的有效途径。
文摘为解决传统航空发动机异常检测方法准确率和泛化性能较低的问题,提出一种混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述(mixed kernel maximum correntropy criterion-deep support vector data description,MKMCC-DSVDD)方法。首先,采用合成少数类过采样技术扩充异常样本规模,提高对非均衡样本的泛化性能;其次,建立基于混合核改进的最大相关熵损失函数,可以在无须数据分布假设的前提下提升准确率;最后,构建基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法。在航空发动机气路系统和滑油系统异常检测实验中,所提方法平均曲线下的面积(area under curve,AUC)达到98.53%,表明其具有较高的实用性和泛化性能。