基于双导向的深度OBE教学模式研究与设计

作为工程教育专业认证三大核心思想之一的OBE教育理念,备受国内高校推崇。然而,随着OBE教育理念被认可并运用到教育教学改革的实践中,其理论缺陷与实践上的限制等问题愈发明显。文章针对OBE理念下软件工程专业在课程运行过程存在的困难,提出一种基于双导向式反向求导的闭环OBE教学模式,改进后的教学模式全方位提升了课程目标的达成度,较为有效地解决了OBE理论中存在的问题与争议。

面向声呐图像水下目标分类的类脑SNN研究

声呐图像被广泛应用于复杂海况的水下救援和海底探测中,长时的人工搜索极易造成视觉疲劳而错失目标。无人潜航器可大幅降低搜索工作量和主观误差,但这取决于无人自主系统的能效和自动分类性能。卷积神经网络的训练和推理需要比较高的能耗,难以在无人潜航器的移动环境下部署和应用,而且声呐图像训练数据稀少和样本不平衡也增加了模型训练的难度。脉冲神经网络通过二进制离散的时序脉冲信号可以避免卷积神经网络中高昂的乘法计算代价,具有低能耗和高精度的特性。构建了可用于合成孔径声呐图像分类的浅层脉冲神经网络,设计了一种基于脉冲神经网络的小样本水下目标分类算法。采用基于风格迁移的模拟声呐图像生成方法和加权随机采样方法,缓解了声呐图像训练数据稀少和样本不平衡问题。实验表明,在声呐图像样本稀少和不平衡的情况下,算法的分类准确率高于ResNet50、VGG19和MobileNet V2等架构的卷积神经网络,达到91.11%。计算复杂度和能耗分析也表明,脉冲神经网络相比于卷积神经网络具有很大优势。脉冲神经网络是研究和实现类脑计算非常合适的模型,可满足无人水下航行器的移动计算需求,该研究对实现无人自主设备的智能应用具有先进的技术优势。