基于孪生网络模型的岩石光谱自动分类方法

岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。利用辽宁兴城地区的典型岩石光谱数据,基于Python编程语言在训练样本较少的情况下构建了孪生网络分类模型,并以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way-1-shot分类模型,在测试集上取得了97.8%的分类准确率。同时使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-近邻四种传统机器学习方法在相同训练样本下建立分类模型与之对比,通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。由于将原始光谱数据转化为图片数据之后并不会影响孪生网络模型的分类效果,因此可以将岩石光谱分类问题转化为图像分类的问题,进而使用图像分类的方法和手段。实验结果表明,孪生网络模型在岩石光谱样本数量较少的情况下仍然能够取得优秀的分类效果,有效弥补了传统机器学习模型在小样本情况下的不足之处,并且由于其数据的输入是成对的,可以有效减小因训练样本过少而导致的过拟合问题。

高重频激光诱导击穿光谱结合卷积神经网络的岩石岩性分析研究

地质分析能为地质资源勘探提供重要的信息和依据。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术是一种快速、准确和原位的岩石分析判别方法。将高重频LIBS技术应用于岩石样品的岩性分析,再结合卷积神经网络(CNN)模型进行分类,不仅解决了传统大能量单脉冲激光器体积大、重量沉等问题,还克服了机器学习需要人为调整参数的不足,同时也顺应LIBS技术逐渐向着便携化、小型化、精确化以及智能化的发展趋势。本研究利用高重频LIBS实验平台对岩石压片样品进行光谱采集,根据岩石的产地和岩性,将岩石样品分为5类和9类,结合1D-CNN和ResNet34卷积神经网络模型对岩石进行分类识别。研究结果表明,针对两种样品分类情况,平均分类识别准确率分别达到99.43%和97.14%,高重频LIBS与CNN模型结合可以实现良好的岩石分类结果。最后基于MATLAB App Designer开发了用于岩石岩性分析的系统软件,实现了对岩石的快速分类,提高了地质勘查效率。

新建构主义理论支撑的微课程教学设计

基于微课程的新型教学模式正逐渐受到重视。本文在总结目前微课程研究所存在问题的基础上,从教学理论指导、支撑教学实践的角度,分析指出传统教学理论在支撑微课程实践中存在的诸多不适应。由于当前微课程教学理论研究相对滞后,本文提出要用新建构主义教学理论支撑微课程教学设计,旨在为微课程教学理论研究提供启示,使微课程在教育教学模式改革中更好地发挥作用。

关于飞行院校航空专业英语教学的思考

在军事飞行院校中,航空专业英语越来越受到重视。但我们决不能照搬地方院校对于专业英语课程所采用的教学方式,而是应该结合飞行院校特点,探索出适合培养飞行人才的教学方式。现代飞行院校航空专业英语的教学应从教学特点与教学现状入手,从而提出航空专业英语应当进行的改革措施,包括:合理调整教学进度,加大教材建设力度,改进原有教学方式和提高专业英语教员自身水平。

PBGS教学模式在军校实验课程中应用的研究

现有大多数军校的实验课程依旧采用实验指导书式的教学模式,这种教学模式使实验课程存在诸多弊端。本文首先介绍了PBGS(基于项目的团队学习)教学模式的内涵,然后阐述了军校实验课程的现状和存在的问题,并结合二者特点,将PBGS教学模式引入到军校实验课程的教学中,探讨了具体的实施办法,最后总结了PBGS在实施过程中应当注意的问题。

基于MATLAB的无人机俯仰通道的分数阶超前校正

本文介绍了分数阶微积分的定义,以及分数阶超前校正装置的定义及其数字实现。以某无人机俯仰通道为例,借助MATLAB的优化功能设计分数阶超前校正装置,并进行仿真。结果表明,分数阶超前校正装置具有比整数阶校正装置更优的控制性能,且对系统参数变化具有一定的鲁棒性。

新生研讨课对军校的启示

新生研讨课是面向大学新生开设的小班研讨课程.由于其具有教学内容新颖、教学形式多样、教学方法灵活等特点,能够激发学生的学习兴趣、实现对新生的专业导学功能、转变学生的学习方式和思维方式、培养自主学习能力、探索精神和创新精神.本文在归纳新生研讨课的相关特点的基础上,探讨其对于军校的启示,以促进军校教育改革的推进和人才培养质量的提升.

高校理工科多媒体课堂教学应注意的问题

多媒体课堂教学作为一种有效的教学手段，虽然已经被广泛应用，但在实际中仍然存在着一些不足。基于这些不足，从教学互动、学生情感和学生创新思维三个方面，阐述了多媒体课堂教学过程中应当注意的问题，并提出了改进的方法。

基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

智慧课堂中教学方法的应用研究

在新课程改革中,智慧课堂是实施智慧教育和培养高素质创新型人才的主渠道。本文主要根据新型人才培养目标,以智慧课堂依据的基本教育理念为支撑,探究智慧课堂中几种效果较好且实用的教学方法的应用,对建设专业智慧课堂提出思考建议。

基于MAX038的振动速度放大器试验器的设计

发动机振动速度监测系统是实时监测发动机工作情况的重要仪表系统,其可靠、稳定的工作对飞行安全有重要作用。根据外场数据统计,发动机振动速度监测系统的主要故障部件为振动速度放大器。在深入分析测试需求的基础上,借助MAX038芯片的性能特点,提出了一种基于该芯片的振动速度放大器试验器设计方案,并给出了原理电路。经应用表明,该试验器能够满足部队测试需求,同时具有结构简单、成本低、体积小等特点,有很高实用价值。