工科学生个性化学业指导的一种实践模式——以湘潭大学信息工程学院为例

当前在我国高校,大学生学业指导缺乏一个完善的体系,存在学业指导内容不全面、认识不到位、形式单一、制度不完善等问题。工科学生学习压力大,动手能力要求高,理论与实践需紧密结合。可以通过成立学生社团,联合创新实验室的资源,组织夏令营、冬令营等系列创新实践活动,构建工科学生个性化的学业指导模式,这对引导学生坚定专业自信、激发学习兴趣有实际意义。

工程教育专业认证理念下的电子信息类专业建设——以湘潭大学为例

工程教育认证是实现工程教育国际互认和工程师资格国际互认的重要基础。从2005年起,中国开始建设工程教育认证体系,逐步在工程专业开展认证工作,并把实现国际互认作为重要目标。从当前电子信息类的工程教育现状出发,按照工程教育认证中以学生为中心、以产出为导向和持续改进的三大基本理念,构建满足认证标准要求的理论与实践课程体系。

地方院校信息工程类专业校企互动协同创新探讨

针对地方院校信息工程类专业,提出人才培养、学科建设、科学研究一体化融合发展的校企互动协同创新模式,分析地方院校信息类工程专业特点及其协同创新需求,探讨校企互动协同创新模式,介绍校企互动协同创新的若干探索和实践。

粗集神经网络及其在智能信息处理领域的应用

通过对近10年发展起来的粗集神经网络集成技术的总结和归纳,可将粗集神经网络集成技术分为3种:粗集神经网络混合系统、粗边界神经网络和粗-颗粒神经网络.介绍了每种集成技术的研究现状,分析和阐述了其原理及特点.最后,总结了当前粗集神经网络集成技术中需关注的一些问题,并指出了进一步研究的方向.

基于内容的智能图像检索系统中反馈信息Agent的设计

文章主要讨论了基于内容的图像检索系统,利用检索中的反馈信息来提高系统的检索能力,给出了智能检索的初步模型,设计了反馈信息Agent的基本结构,并给出了反馈信息Agent的操作语义,为实现图像的智能检索进行了一些探讨。

基于视觉映射的三维相机信息可视化改善方法

针对TOF相机三维信息可视化中的突变、拉伸、毛刺等的问题,提出了一种基于仿人视觉映射的TOF相机三维数据信息可视化效果改善处理方法。方法首先研究分析了TOF三维相机和人类视觉系统感知原理,探寻突变、拉伸和毛刺现象的原因。在此基础上,提出了将TOF三维信息的锥形区域显示映射为人类视觉系统平行光模式的视觉映射模型,通过该映射处理达到逼近人类视觉的效果。该算法对多个不同场景进行了实验验证分析,结果表明该方法有效解决了三维显示中的变形和异常问题,有效改善了三维视觉可视化效果,并保持了三维目标的良好空间连续性。

变电站自动化信息交换安全认证体系

分析了基于IEC61850体系的变电站自动化信息交换体系结构,基于数字证书和代理多重签名体制,提出一种实用与发展并重的变电站自动化信息交换安全认证体系。在变电站智能电子设备(IED)或变电站通信控制器中集成密码计算模块,采用普通的或代理的数字签名模式,实现信息交换过程中控制中心与变电站IED身份和信息完整性的认证。该安全认证体系符合IEC61850标准体系,密码计算采用国家密码管理委员会办公室指定的密码技术。

一种基于信息分离的高维多目标进化算法

高维多目标优化是指对目标维数大于三维的多目标问题(multi-objective optimization problem,简称MOP)进行优化.大多数传统的多目标进化算法采用Pareto支配关系指导搜索,很难在高维多目标优化问题上得到较为理想的结果.为此,提出了一种基于信息分离的高维多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on information separation,简称ISEA).该算法在目标空间中将原坐标系进行旋转,使第1条坐标轴与向量(1,1,…,1)T平行.ISEA定义转换坐标的第1个坐标值为收敛信息(convergence information,简称CI),剩余的坐标代表个体分布信息(diversity information,简称DI).同时,采用一种基于分层选择的邻域惩罚机制,利用一种由两个超圆锥组成的邻域形状保持种群的分布性,当个体被选入归档集后,其邻域内的个体将被惩罚进入下一层选择,防止邻近的个体同时被选入归档集.邻域形状的第1部分利用分布信息覆盖邻近的个体,第2部分覆盖边界上的差个体.与NNIA,?-MOEA,MSOPS,AR+DMO以及IBEA这5种经典算法进行了比较.实验结果表明,ISEA在处理高维多目标优化问题时具有良好的收敛性和分布性.

软件工程专业多课程协作项目驱动教学模式研究

结合实际教学体验和教改体会,提出软件工程专业多课程协作项目驱动教学模式,阐述该教学模式的基本思想和教学实施方案,介绍湘潭大学软件工程专业实施该教学模式的案例。

关于如何用角度信息引入决策者偏好的研究

在实际的多目标优化中,决策者通常只对少部分的Pareto最优解感兴趣.然而,传统多目标优化算法关注整个Pareto最优面上的解集,这不仅需要花费大量计算时间在无用解的搜索上,同时决策者也很难从众多解中选出符合自己偏好的解(特别是问题目标个数大于3时).为此,本文提出了一种利用个体间的角度关系的偏好多目标进化算法.该方法通过重新定义个体间的支配关系和聚集距离使那些离决策者偏好区域越近的个体优先被保留下来,从而引导种群趋近于决策者的偏好区域.

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大。本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法。新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器姿态确定系统中,仿真结果验证了算法的真实有效性。

基于MMS的风电设备信息模型获取方法

风电机组与数据采集与监控(SCADA)系统之间数据不兼容将影响风电场的扩容和技术升级,需构建统一的数据模型。以一种基于IEC 61400-25协议和制造报文规范(MMS)通信协议的风电场通信软件开发为背景,介绍了风电场SCADA系统中对风电设备信息模型的获取方法。设计了风电场通信软件的体系结构和交互流程,构建了IEC 61400-25协议的风电机组信息模型,从业务逻辑控制模式、抽象通信服务接口(ACSI)服务到MMS服务的映射以及MMS报文生成等3个方面,阐述了风电设备信息模型在SCADA系统中重构的实现方法。

基于互信息的多通道联合稀疏模型及其组织病理图像分类

针对传统联合稀疏模型中共有分量与独有分量都采用相同的字典进行特征表示,导致编码系数判别性低的问题,提出一种基于互信息的多通道联合稀疏模型,并将其应用于组织病理图像的分类.该模型通过K均值对样本特征进行聚类,分别得到R,G与B通道的字典;其次利用样本特征与3个字典之间的互信息,剔除弱相关原子且构造了1个共有字典与3个独有字典,以此为基础建立了多通道联合稀疏模型;同时引入图像的空间信息,结合空间金字塔匹配模型对不同层次的图像特征进行联合稀疏编码,利用编码系数训练SVM分类器.实验结果表明,该模型具有更好的特征表示能力,大大提高了编码系数的判别性,获得了较好的分类性能与较强的鲁棒性.

传感器网络中鲁棒状态信息融合抗差卡尔曼滤波器

研究了无线传感器网络中的分布式鲁棒状态信息融合问题.在局部状态估计层,基于鲁棒统计学理论提出了适用于噪声相关情况的抗差(扩展)卡尔曼滤波器.在融合中心层,针对局部估计相关未知性和不完整性,给出了不依赖于互协方差阵的稳健航迹融合方法—–内椭球逼近法.仿真结果证实了算法的有效性:所提出的抗差卡尔曼滤波器在野值存在情况下,性能退化远低于传统卡尔曼滤波器(28.6%比428.6%);所提出的内椭球逼近法获得比协方并交叉法更好的融合估计性能,且不需要局部估计相关性的先验知识.

基于信息融合技术和DSP实现的温湿度控制系统设计

信息融合技术是智能信息处理中的一个重要环节 ,多传感器信息融合可以充分提取对象的信息特征 .采用信息融合技术 ,对温室温、湿度信号进行融合 ,得到温室控制信号 .并用DSP(数字信号处理器 )实现对温。

软测量的工程化设计

将软测量应用到工业生产之前必须解决其工程化设计的问题。为此,在软测量技术理论研究和应用经验的基础上,对软测量工程化设计中应解决的关键问题和解决方法进行了研究。软测量的工程化设计包括机理分析、辅助变量选择、数据采集和预处理、建立软测量模型、设计校正模块等步骤。其关键技术在于软测量过程的数据处理、模型的建立和校正。并以杭州龙山化工厂碳酸化塔中C02浓度软测量的工程化设计为例,对工程化设计中的一些关键问题处理进行介绍。实践表明,软测量的工程化设计在实际工业生产中具有很好的应用性和指导性,但也有待更进一步的研究。

基于Web服务的医疗信息集成平台HIIP的研究与应用

医疗信息集成是当前医疗信息化过程中研究的热点。新的医疗技术带来方便的同时也带来了大量异构医疗信息系统的存在,致使不能在不同的应用系统、不同的医疗机构间进行有效的通信,给医疗信息集成带来了极大的挑战。提出了一种通用信息集成接口UHIC,应用到基于Web服务的医疗信息集成平台HIIP下,专门解决异构系统的集成问题,实现了真正意义上的异构系统间的有效整合。

最小二次型(LQ)控制器的工程化最优设计

研究了一种简化实用的线性最小二次型控制器的工程化最优设计方法。该方法的设计步骤为：① 根据闭环系统的特征值和系统时域指标确定闭环主特征向量；② 通过工程方法求解闭环主特征向量的最小二次解；③ 根据闭环特征向量构建权重矩阵Q；④ 以给定的标量Г求解状态反馈增益矩阵K；⑤ 通过调整Г再求解K直至满足时域指标。并通过水槽液位控制系统的最优控制器的设计对该法进行了验证。

基于互信息冗余性分析的神经网络风电功率预测

针对神经网络的性能与网络的输入变量和训练样本关系密切的特征,提出基于互信息冗余性分析的神经网络风电功率预测方法,实现通过互信息的相关性排序滤波器来筛选各输入变量与目标变量间的相关性,以获取相关度大的输入变量;再由多变量互信息即交互增益构建冗余滤波器,滤除冗余的相关变量,获得一个最简约的最优输入变量集.两个滤波器的参数由交叉验证算法来获取最优值.以湖南郴州某风场的实测数据为例进行相关实验,结果表明:本方法在减少输入变量情况下,能获得较好的预测性能.

OBE理念下工程应用型专业的研讨式教学改革

研讨式教学对工程应用型人才培养具有重要的意义。基于OBE理念,本文从工程应用型专业的培养目标到毕业要求,再到具体教学环节的研讨式教学实施进行了反向设计和深入探索,对工程与社会、环境和可持续发展、职业规范、个人与团队、沟通和终身学习等能力产出培养的作用进行分析。总之,研讨式教学将极大地提高学生的学习主动性、创造性以及解决复杂工程问题的能力。