构建数字时代铁道类高校创新型人才培养体系研究

本文旨在探讨在数字时代背景下,如何构建铁道类高校的创新型人才培养体系。分析了当前铁路行业面临的挑战,以及创新型人才在其中的关键作用。将关注几个核心要点:一是理解数字时代的特征和要求,包括技术的快速更新、知识的碎片化以及跨学科的融合;二是研究创新人才的培养模式,如项目驱动学习、问题导向学习等;三是探索如何利用现代教育技术提升教学质量和效率,如在线课程、虚拟现实等;四是评估和优化人才培养体系的运行效果,通过持续改进和反馈机制来保证其适应性和有效性。

“双创”教育融入铁路信号信息化教学体系分析

实施“双创”教育是深化科学发展观理解和支持创新型国家建设的重要表现形式。将“双创”教育的理念融入到铁路信号信息化的实践教学全过程中,有助于激发学生的创新思维和创业精神。通过对铁路信号信息化教学体系的发展现状进行分析,提出了将“双创”教育融入铁路信号信息化教学体系的具体措施,以期为我国铁路行业的人才培养提供参考。

大数据时代铁路信号信息化课程思政人才培养模式的探索

随着大数据时代的到来,铁路行业正面临着前所未有的挑战和机遇,为了适应这一时代的发展,需要对铁路信号信息化课程思政人才培养模式进行深刻的探索。本文分析了大数据时代铁路行业的发展现状,探讨了铁路信号信息化课程思政人才培养模式的重要性,并提出了一些建议和措施,以期为我国铁路行业的人才培养提供参考。

基于可变论域模糊控制的高精度数控机床控制仿真

针对现有高精度机床控制过程中存在的抖振现象和控制误差过高问题,提出一种基于可变论域模糊控制的算法。基于模糊控制理论和模糊控制规则,对输入数据做降维处理,利用计算机语言划分输入量和模糊量的论域,并使用模糊语言表达模糊规则;通过伸缩调整模糊论域避免系统出现过大振荡,并降低输入值与理论值的偏差;经过模糊推理和清晰化处理,得到偏差较小的输出数据,提高数控机床的控制精度。结果表明:所提算法的阶跃响应干扰较小,且有较低的控制误差和偏差波动。

基于DNST和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了克服传统红外与可见光图像融合方法的不足,本文提出了一种基于离散不可分离剪切波与卷积稀疏表示的融合方法。首先,利用离散不可分离剪切波将源图像分解为近似图像和方向细节图像,相比较于其他多尺度分解工具,离散不可分离剪切波能够在不同尺度内更好地分离出图像中重叠的重要特征信息。其次,利用源图像的显著特征图加权平均融合近似图像,保持融合图像的亮度和能量不丢失。卷积稀疏表示能够深度提取图像的显著特征,利用多维系数的l1范数作为活性测度构造显著特征图,生成近似图像的权重分配决策图。方向细节图像的融合规则采用"系数绝对值取大-高斯滤波"规则,通过"系数绝对值取大"规则获得初始权重分配决策图,利用高斯滤波器对决策图进行滤波处理,降低噪声的敏感度,同时增加可见光图像信息比例。最后,通过离散不可分离剪切波逆变换对融合后的系数进行重构,得到最后的融合图像。实验结果表明,相比较于已有文献的其他典型融合方法,本文融合方法在主观视觉和客观评价准则方面都取得了较好的融合性能。