大学生普及型创新教育支持系统的研究与实践——以浙江工业大学信息工程学院为例

普及创新教育,培养学生的创新精神和创新能力,对推进大众化阶段的精英教育具有重要意义。本文以浙江工业大学信息工程学院"大学生普及型创新教育支持系统"为例,探索综合性大学普及型创新教育支持系统的构建路径,总结大学生普及型创新教育实施的效果和经验。

研究生党支部德育功能的理论蕴含与实践路径——以浙江工业大学信息工程学院为例

从立德树人根本任务内在要求、“三全育人”必然要求、思想政治教育规律客观要求三个方面简要概述了研究生党支部德育功能的理论蕴含,提出在坚持原有研究生党支部做法的基础上,以组建实验室党员先锋领航员队伍、打造交流平台、树立志愿服务品牌为重点举措充分发挥研究生党支部德育功能。

大学生工程数学学习焦虑影响因素分析

课程组通过设计具有良好信效度的问卷,深入调查了3所大学学生工程数学学习焦虑情况;运用因子分析法,提炼出5个显著影响学习焦虑的因素,并通过回归分析,构建修正后的工程数学学习焦虑影响因素模型;随后通过独立样本t检验、Wilcoxon符号秩检验分析各因素对学习焦虑的具体影响,并提出有针对性的对策和建议。

新工科与OBE-CDIO模式下电子信息实践教学改革

在加快建设发展新工科的背景下,针对现有电子信息专业实践教学方式的弊端,提出了基于OBE-CDIO模式的实践教学体系改革与探索。该实践教学体系根据OBE模式明确了专业实践教学的目标导向,根据CDIO理念改进了实践教学过程和考核机制。结合OBE-CDIO的教学模式,将教学过程和考核机制与新工科建设的总体思路相对应,在新形势下积极培养符合新工科建设要求的创新型人才,有利于高等院校一流专业建设、一流人才培养。

“工业物联网技术”课程项目启发式教学探索

为适应新一轮科技革命和产业变革的新趋势,提升“工业物联网技术”课程的教学成效,文章探索了项目启发式课程教学改革的路径。通过建立教学实验平台,采用理论精讲、实验演示、项目示范等教学模式来有效调动学生的学习积极性,旨在培养其分析与解决问题的能力。

基于距离信息的追逃策略:信念状态连续随机博弈

追逃问题的研究在对抗、追踪以及搜查等领域极具现实意义.借助连续随机博弈与马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP),研究使用测量距离求解多对一追逃问题的最优策略.在此追逃问题中,追捕群体仅领导者可测量与逃逸者间的相对距离,而逃逸者具有全局视野.追逃策略求解被分为追博弈与马尔科夫决策两个过程.在求解追捕策略时,通过分割环境引入信念区域状态以估计逃逸者位置,同时使用测量距离对信念区域状态进行修正,构建起基于信念区域状态的连续随机追博弈,并借助不动点定理证明了博弈平稳纳什均衡策略的存在性.在求解逃逸策略时,逃逸者根据全局信息建立混合状态下的马尔科夫决策过程及相应的最优贝尔曼方程.同时给出了基于强化学习的平稳追逃策略求解算法,并通过案例验证了该算法的有效性.

无线传感器网络的多信道信息融合方法设计

在无线传感器网络组成的物联网中,受并行通信的干扰,导致多信道信息融合效果差、时延高、信息传送能耗大。为此,提出了针对物联网中无线传感器网络的多信道信息融合方法。通过树型拓扑结构合理分配物联网中传感路由节点信道,抑制并行传感通信的干扰。根据信息熵理论,获取各传感信道信息之间的距离差,采用欧氏距离得出各信息单元的距离熵,进行归一化处理,计算出各传感信息单元属性与融合的权重,按照线性加权算法融合各部分的信息,完成多信道信息融合。仿真结果表明:所提方法的多信道信息融合时延和信息传送能耗始终低于0.69 s和59 J,证明所提方法在传感网络多信道信息融合的效果较好,能够有效降低传感信息融合时延,减小传感信息传送能耗。

非完全信息下协作式入侵检测系统检测库配置研究

本文研究了有限时间下非完全信息协作式入侵检测系统(IDS)的检测库配置。针对各入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库的配置以及检测库分配的矛盾,提出了一种双层检测库配置方法。第1层研究的是各攻击者的策略制定以及对应入侵检测系统的最优检测库配置方案;第2层研究的是如何解决多个入侵检测系统加载同一检测库的矛盾,给出了基于策略共享的集中式分配方法。第1层研究又可分为2步解决:第1步针对攻击者无法获知系统的真实状态、与入侵检测系统之间存在着信息不对称的问题,提出构建一个基于信念的随机博弈框架,通过后向递归算法求解,并证明该解就是博弈的稳态纳什均衡(SNE)策略;第2步通过求解混合Markov决策过程得到各入侵检测系统的最优检测库配置方案。仿真结果表明,本文所提方法能有效地得到协作式入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库配置方案。

基于信息间隙决策的分布式产消者电-备用市场投标策略

分布式产消者在参与电能量市场和备用辅助服务市场时面临价格波动、负荷需求变动和可再生能源发电设备出力不确定性等市场风险。建立基于信息间隙决策理论的产消者日前电-备用市场投标决策模型。分析产消者参与电-备用市场的代理架构,在构建多类型分布式资源调控模型的基础上,建立分布式产消者参与日前电-备用联合市场的决策模型。基于信息熵理论量化产消者在决策中面临的多重不确定性因素,进而建立基于信息间隙决策理论的投标策略鲁棒优化模型。利用交替方向乘子法对模型进行分布式求解,确保投标量不会违反配电网络安全运行约束。改进的IEEE 33节点配电系统算例结果表明,利用所提模型得到的投标策略能在确保配电网络安全运行的基础上充分考虑产消者日前投标面临的多重不确定性,有效保障了产消者收益。

多传感器信息融合及其在工业控制中的应用

综述了多传感器信息融合（ＭＳＩＦ） 的理论和技术，从工业应用出发给出了一种ＭＳＩＦ的结构，讨论了ＡＲＴ－ ２ 神经网络在ＭＳＩＦ中的应用，提出了聚类融合控制的思想和一种基于ＭＳＩＦ的控制系统结构。

工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略

为降低工业大系统模型预测控制(Model predictive control,MPC)在线计算复杂度,同时保证系统的全局优化性能,提出一种集中优化、分散控制的双层结构预测控制策略.在稳态目标计算层(Steady-state target calculation,SSTC),基于全局过程模型对系统进行集中优化,将优化结果作为设定值传递给动态控制层;在动态控制层,将大系统划分为若干个子系统,每个子系统分别由基于各自子过程模型的模型预测控制进行控制,为减少各子系统之间的相互干扰,在各个子系统之间添加前馈控制器对扰动进行补偿,提高系统的总体动态控制性能.该策略的优点在于能确保系统全局最优性的同时降低了在线计算量,提高了工业大系统双层结构预测控制方法的实时性.仿真实例验证该方法的有效性.

融合专业教学的大学生科技创新能力培养模式研究——以信息类专业学生为例

大学生科技创新能力的培养对于提高创新意识、创造能力和培养创业精神都有着重要意义。从信息专业教学角度探讨学生科技创新活动与专业教学互动关系,使科技创新活动和专业教学内容有机结合,并形成良性的互动关系,促进学生科技创新型人才的挖掘和培养。通过融合科技创新活动与专业教学、实验教学和实践课程内容、科技创新活动与本科毕业论文(设计)工作,以及结合科技创新活动与专业教育普及工作,实现科技创新活动和专业教学的良性互动发展。

信息化带动工业化的实现形式

工业化是信息化的基础,信息化则是工业化走向现代化的必由之路,它给工业化带来了巨大的发展空间。首先,信息产业快速发展,将不断提高知识、技术密集型产业在国民经济中的比重,为工业化开辟出一个新空间。其次,信息化促进技术创新取得一系列突破性进展,催生出许多高新技术产品和新兴工业,大大加快了工业化和现代化的进程。再次,信息化加快传统产业改造,推动产业结构升级,有利于提高工业化的整体质量和水平。

“信息论与编码”课程思政建设的一点思考

开展“信息论与编码”课程思政,既有必要性,又有可行性,并且具有很好的优势。开展课程思政,就是要将思政元素融入课程教学的全过程,落实到课程目标设计、教学大纲修订、教材选择、教案课件编写等各方面,贯穿课堂讲授、教学讨论、实验和作业等各个环节。从“信息论与编码”课程教学实践出发,就其课程思政建设谈一点思考,分析了课程思政的整体思路,从课程目标、教学方法、教学内容和考核评价等方面探讨基于思想政治教育要求的课程大纲修订,重点从信息论的发展历史和现状、信息论的基本概念和原理、信息论的基本理论等方面深入探讨课程思政元素的挖掘。

信息论中信源关系的分析与启示

随着现代信息技术的发展,信息论作为通信理论和方法论得到了广泛的研究和应用,发挥着重要作用。理解信源之间的关系,可以更好地掌握信息论的基本概念和内涵,理解信息论方法。针对目前各种教材中关于信源关系论述不充分的问题,本文采用事件间关系的维恩图表示法,系统分析了信源的联合、条件和交互三种关系,及其对应的信息熵,重点阐述了其在通信系统中的各种含义和启示。

浙江新农村信息化建设调查研究

本文通过对浙江衢州江山市四都村和金山村的实地书面调查和与当地村委的座谈交流,分析了新农村信息化建设已取得的成就和存在的问题,并对加强新农村信息化建设提出了对策。

利用有限低频信息的居民用户非侵入负荷监测算法

通过更多信息特征或高频采样技术提高识别准确率的负荷监测算法,会增加信息采样阶段的成本和边缘数据处理的难度,提出一种基于有限低频信息的非侵入式负荷监测算法。设计最佳事件检测器,该检测器根据滑动窗口采集聚合负荷数据,并根据统计特征指标判断电器投切位置;将事件发生前后的功率序列作为识别特征,利用互补集合经验模态分解算法分解出功率序列中的多阶本征模态函数和最终趋势,绘制分解结果的二维图像并将其输入卷积神经网络进行训练和识别,从而实现仅基于有限低频采样信息就可高精确率地识别负荷。基于公开数据集的仿真结果验证了所提算法的有效性。

基于双通路视觉系统的自适应轮廓检测模型

在轮廓检测领域,背景纹理的干扰容易造成轮廓提取不完整。针对这一问题,本文提出了一种基于双通路视觉系统的自适应轮廓检测模型。首先从皮层下通路的信息采集与评估过程出发,对图像整体的显著性进行评估,以此获得轮廓信息的可能性分布;然后采用自适应尺度的高斯导函数对经典视觉通路中感受野的动态特性进行模拟,加强了模型对轮廓细节的捕获;最后在外周抑制算法的基础上,结合像素的空间分布对所有边缘的稀疏性进行度量,更加准确地区分了轮廓和纹理边缘。实验结果表明,本文模型可以有效抑制背景纹理,提升轮廓连续性,具有较好的轮廓检测性能。

新时代我国高校心理健康教育的新发展

新时代中国高校心理健康教育将呈现出十大新发展趋势:心理健康教育进一步融入思想政治教育,心理健康课程全面推进不断提质,心理危机预防体系更完善更智慧,心理服务网络进一步扩大和深化,宣传普及活动更多样化和精细化,心理普查功能更全面更充分发挥,全员化的工作队伍分层分类培养,心理教育的环境生态圈得以优化,家校社一体化支持系统更加协同,心理工作的法治化建设不断加强。

基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计

针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡引起的量测不确定性问题.其次,构建分布式渐进贝叶斯滤波融合框架,以及设计一种分层分类融合估计方法来提升复杂量测融合的鲁棒性和准确性.特别地,针对量测统计特性变化问题,利用局部估计间的交互信息来引导渐进量测更新,从而隐式地补偿量测不确定性.最后,仿真与实验结果表明,相比于现有的方法,所提的人体姿态估计方法具有更高的准确性和鲁棒性.