基于学习的空间机器人在轨服务操作技术

发展具备全自主操作能力的在轨服务航天器是未来航天领域的重要方向,而赋予航天器自主学习能力是实现自主化操作的重要手段.本文首先对近年来国外在轨服务操作的重要研究计划和关键技术进行了分析,并系统论述了基于学习的机器人操作技术的主要理论和方法.然后,结合未来在轨服务的需求,对我们在此领域的初步研究成果“基于学习的在轨燃料补加控制系统”进行了介绍.最后,结合航天领域的特点,分析了基于学习的空间机器人在轨服务技术所面临的挑战和未来的发展方向.

一种基于学习的自动图像配准检验方法

图像配准是众多具体应用的共性核心技术,如图像融合,变化检测等.然而,当参考图像经过变换后,如何自动地确定变换后的图像是否与目标图像真正达到了配准仍然是目前文献中一个尚未很好解决的问题.究其原因,主要是很难找到一种图像相似性的度量方法来有效地对配准后的图像进行评价.不同于传统的方法,本文提出了一种基于学习的相似性度量方法,即将图像配准的度量问题转化为模式分类问题,由基于机器学习设计的分类器自动检验图像是否配准.本文对400组图像进行了配准检验,实验结果显示了该方法的可行性和可靠性.尽管本文方法的具体实现是针对基于Fourier-Mellin变换的配准算法,但这种基于学习的图像配准检验思想同样可以应用到其他配准方法中.

基于学习的规划技术研究

经过近十多年的努力,现代智能规划器无论是效率还是处理能力均得到了极大提高。鉴于现有规划理论的局限性,进一步提高现有规划技术效率已愈显困难。现有的大多数规划器均不具备学习能力,无法从先前求解经验中学习有用知识。综述了基于学习的规划技术的发展现状,然后重点介绍了规划大赛中最佳学习器所使用的学习技术,最后指出当前基于学习的规划技术研究领域中存在的主要问题。

基于学习的人脸图像超分辨率重建方法

提出一种针对正面人脸图像的超分辨率重建方法,通过学习人脸图像梯度的空间分布特性,获取梯度先验知识;通过结合贝叶斯最大后验概率估计理论,采用最速下降优化方法得到高分辨率人脸图像。实验结果表明,该方法在仅输入2—3幅低分辨率图像的情况下即可重建出具有较佳高频细节的超分辨率图像。

基于学习的多帧图像超分辨率重建技术研究

由于可用信息不足,多帧图像超分辨率重建问题常常是一个不适定问题。为解这一问题,需要额外的图像先验知识。本文提出一个基于学习的多帧图像超分辨率重建算法,该方法从训练图像集中学习先验知识。实验表明本文方法要优于传统基于最大后验概率估计的超分辨率重建算法。

基于学习的单幅彩色图像超分辨率重建

为了解决单幅彩色图像超分辨率重建中以最常用的欧几里得最小距离来选择最相似块进行重建可能带来的块效应等视觉效果不佳的问题以及由于训练样本较少可能出现最近邻块和待复原块之间误匹配问题,提出在重构算法中引入权值融合机制。通过最小化局部重建误差来计算K个最近邻域块的重建权数,可提升输出图像的高频成分,有效地改善了图像的全局效果,并且将重建后的高频细节作为训练样本再次进行重建以得到更高的图像峰值信噪比(PSNR)。实验结果表明,取4个最近邻块且加权系数依次分别为0.70、0.20、0.05、0.05时重建出的高频细节相对最完整和丰富。

基于学习的沿海管理

许多国际捐助机构,包括Sida,都在促进边学习,边完善的沿海管理方式。它的假设是沿海管理起源在于公共政策的实验,并应该以此种方式进行限定和评价。本文通过对重新构建美国70年代和80年代初期沿海管理基础概念对这一途径进行了讨论。这些假设在由美国国际开发署(USAID)资助的始于1985年的3个试验项目中得到了应用。这导致了以参与性和事件驱动为特征的在沿海管理中的国家行动以及国家和区域研究机构的建立。所有这3个试验项目都成功地实现了在由培训和计划行动向当今国家管理机构正式组成部分的转换,并且,它们在实施期间内也得到了足够的资助。本文同时介绍了在实施基于学习的沿海管理方法中所学到的教训。

基于流形学习的人脸图像超分辨率技术研究

超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术。针对人脸图像进行基于学习的超分辨率技术研究,将流形学习算法融入到超分辨率算法中,并且将其用于人脸图像的超分辨率复原。对流形学习应用于基于学习的超分辨率原理进行了介绍。为了使得人脸图像取得更好的复原效果,对特征提取模板进行改进,使得新的特征提取模板考虑更多的像素之间的相关性,并更好地抑制噪声的影响,保留了更多的特征信息。加入了新的特征(即拉普拉斯特征)。该特征突出的边缘细节,保持了人脸图像鲜明的轮廓和清晰的边缘信息。实验结果表明,算法复原出的人脸图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。

带学习的同步隐私保护频繁模式挖掘

为了提高挖掘结果的准确性,提出基于样例学习和项集同步随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(learning and synchronized privacy preserving frequent pattern mining,简称LS-PPFM).该方法充分利用不需要隐私保护的个体数据,首先对不需要保护的数据学习,得到样例数据中蕴涵的强关联项,然后在对数据随机化时,将强关联项绑定在一起作同步随机化变换,以保持项与项之间的潜在关联性.实验结果表明,相对于项独立随机化,LS-PPFM能够在略微牺牲一定的隐私保护性的情况下,显著提高频繁模式挖掘结果的准确性.

刍议基于学习任务群的小学语文教学策略

进一步研究和推进基于学习任务群的小学语文教学策略,提高小学语文教学质量。

学习者视角:教师在小说教学中的选择

教学内容的选择一度是语文教学的热点问题,这是语文课程建设的一大进步。之前学者常常主张从文类文体出发选择教学内容,教师则多从文本内容本身出发选择自己的教学内容,但这些选择多是基于教师教学的内容选择,而非学习者视角。借助小说《孤独之旅》的教学实录,从学习者视角,尝试基于学生学习的内容选择,探讨教师在小说教学时教学内容的选择可能存在的变化。

基于学习方案的课堂教学过程

学习方案是在具有明确学习策略意识教师的引导下,学生自主建构起来的、适合自己学习风格和学习条件的、学习效果显著而且学习效率较高的学习活动计划。基于学习方案的课堂教学有着相应的教学过程。本文结合具体案例说明这一过程,并解释基于学习方案的教学与＂学案＂的区别。

基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原

提出一种基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原算法。算法根据图像的纹理特征将人脸分为平坦区和细节区。对面部平坦区直接采用双线性插值放大;对于眼睛、鼻子和嘴等细节区,采用分类预测器重建高频信息。在细节区,将相似纹理结构的图像块分为一类,对每类纹理结构分别训练线性预测器,进行高频信息预测。实验结果表明,本算法在图像重建质量的主观效果和实现速度上都有很好的表现。

基于小波域学习的单幅图像超分辨率复原

提出了一种有效的高分辨率图像复原方法,将单幅图像的超分辨率复原转换到小波域中,对小波域的3个高频信息块分别进行处理,再通过基于学习的超分辨率复原方法来实现单幅图像的复原。实验表明,通过该算法恢复的高分辨率图像具有更好的视觉效果与峰值信噪比。

基于藏语远程教育网的学习资源推荐系统设计与研究

随着藏语远程教育网上学习者的不断增多和学习资源的不断扩充,学习者选择资源困难和学习资源难以利用的矛盾日益显著,而推荐系统能帮助学习者在没有明确需求时发现并推荐给他们感兴趣的学习资源.文章基于藏语远程教育网站的学习资源和学习者数据,研究了推荐系统相关的技术和算法,设计了学习资源推荐系统,并通过Apache Mahout开源项目提供的平台实现了推荐系统.

基于OBE的液压与气压传动实验教学改革

实验教学在培养高校学生实践操作能力和综合素质等方面具有不可替代的作用。根据国家工程教育认证的评估标准,以学生为中心,对液压与气压传动课程实验教学进行了改革。改革的内容包括实验教学模式、实验内容、实验考核方式等方面,通过改革完善了实验教学体系,实验教学持续改进,同时激发了学习的积极性和主动性,提高了学生实践动手能力、解决复杂工程问题的能力,较好地达成了课程目标。

延迟命中场景下基于学习方法的缓存性能优化

传统的缓存算法大多基于简单的统计信息进行内容替换,在绝大部分场景下都和离线最优算法有着较大的性能差距。当前基于机器学习来设计高效的缓存策略基本都假设请求的大小相等,忽略了真实场景中请求的大小往往不等且大小变化的范围较大。由于传输速度已接近极限,但网络的吞吐量依旧在持续增长,延迟命中这一因素表现得更加突出。延迟命中下的命中率和传统算法中的命中率并不等价。本文同时考虑请求大小不等和延迟命中两个因素,提出ARC-learning+算法,研究内容主要包括:(1)对请求内容变大小场景,分析了缓存内容大小对于缓存性能的影响,并提出基于概率准入策略的ARC-learning+算法。在真实数据集上实验结果表明,在请求内容变大小场景下,修改后的缓存替换策略非常接近已有算法的最优内容命中率。(2)对延迟命中场景,ARC-learning+算法采用的排序函数综合考虑请求缺失所消耗的时延和请求的流行度等因素。实验结果表明,ARC-learning+算法在流行度变化较快情况下的时延提升明显优于已有的其他缓存算法。在其他流行度变化情况下也非常接近已有算法的最优时延性能。

基于改善高职生学习动机的评价机制运用——以安徽中澳科技职业学院为例

高职院校商务日语专业的教育教学目标是把学生培养成为能灵活应用中高级日语进行一般性商务活动的高素质复合型技术服务人才。高职商务日语专业的学生大多数对日语语言是零起点,来自语言学习方面的压力比其他专业要大得多。由于在校时间短、学习动力不足、学习习惯和方法不科学等问题,加上社会对高职教育的偏见,造成高职商务日语专业的学生更容易自我否定,出现厌学的情绪。本实践研究旨在改变目前的"一试定学业"的评价手段,探索如何设计基于学习过程的评价标准与实施机制,促进高职生的学习与成长。

基于学习风格的个体化教学在胃肠肛肠科临床护理教学中的应用探讨

分析基于学习风格的个体化教学在胃肠肛肠科临床护理教学中的应用价值。方法:随机从我科抽取2019.06-2020.02到院的护生90名。使用平均分组的方法将其划分为观察组和对照组,各45例。对照组使用传统方法来进行临床教学,观察组使用基于学习风格的个体化教学来进行临床教学,计算比较两组护生综合评价、出科考试成绩以及护生对带教评价的差异情况,并进行收集和分析。结果:观察组综合评价及出科成绩和优秀实习护生人数高于对照组,差异显著P<0.05;同时观察组护生对带教老师评价也高于对照组,差异显著(P<0.05)。结论:学习风格的个体化教学具有较强的应用价值,值得广泛应用。

基于OBE模式的包装工程专业生产实习改革探索

生产实习在工科专业教学中扮演极为重要的角色,是本科包装工程人才培养的重要实践教学环节。在工程教育专业认证背景下,社会经济的发展对该项教学安排提出了更高的要求。文章探讨了如何在包装工程专业的生产实习环节有效地实践基于学习产出的教育(OBE)理念。通过强化生产实习的过程管理,调整生产实习环节成绩评定体系,提升了学生在实习中的自觉性和纪律性,使学生能够真正地从实习中受益。