混合式教学在《智能医学工程前沿》课程中的应用

智能医学工程是一门医、理、工高度交叉的专业,其研究内容主要包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等方面,具有多元化、跨学科特性。《智能医学工程前沿》作为智能医学工程的专业核心课程,在传统线下教学模式下,受课程内容的交叉性、前沿性、复杂性等影响,对授课的教学效果造成了极大困难,学生无法提高自主学习能力,严重影响了教学质量。为探索教学模式的改革,文章在深入分析该课程教学现状的基础上,将线上与线下教学相结合,应用于教学实践环节。实践结果表明,在《智能医学工程前沿》课程的教学中实施线上教学联合校企协同的混合式教学模式,更有利于增强学生独立思考以及自主学习的能力。相比于传统教学模式,混合式教学模式不仅整合了教学资源,打破了时间和地域限制,还促进了教学效果和教学质量的明显提升。

机器学习与模式识别课程思政探索与实践

随着人工智能的发展,机器学习理论已经深入渗透到信息处理各个领域,掌握基础的机器学习方法已成为对理工科专业学生的基本要求之一。打造机器学习与模式识别课程思政体系,对于培养高素质工科人才有着至关重要的作用。文章分析了机器学习与模式识别课程思政目标,并阐述了课程思政实施方案设计及具体实施案例,探讨如何将课程思政渗透至知识传授和能力培养的各个环节,构造全方位育人大格局。

模糊滑模控制在数控转台伺服系统中的应用

针对一类包含不确定性和非线性因素的数控转台伺服系统,提出了一种基于模糊逻辑的滑模变结构控制算法。采用积分滑模面方法设计了切换函数,并将其作为模糊系统的输入,设计了单输入的模糊控制器。利用模糊控制策略调节控制量,获得系统的控制输出。仿真结果表明,模糊滑模控制算法有效地削弱了常规滑模控制中出现的抖振现象,提高了系统的响应速度,并增强了系统的鲁棒性。

基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习

在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监督两层堆叠反卷积神经网络从原始图像中学习得到特征映射矩阵;然后,将该特征映射矩阵作为深度卷积神经网络的卷积核,对原始图像进行逐层卷积和池化操作;最后,采用附加动量系数的小批次随机梯度下降法对深度卷积网络微调以避免梯度弥散问题.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提出方法可有效提高图像分类精度.