矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

基于遗传算法的湿陷性黄土地基灰土挤密桩优化设计

利用Visual C＋＋语言，定义了一个面向对象的基于实数编码遗传算法类。运用可最大限度保证遗传算法搜索到问题的全局最优解的深度搜索策略，编制了灰土挤密桩的优化设计和造价估算遗传算法程序，并针对兰州某地灰土挤密桩复合地基进行了计算分析，并与原有方案比较，结果表明：两种优化方案在满足承载力和变形的条件下，在降低造价成本方面优势非常明显。     

高中数学研究性学习的实践与研究

在中学开设研究性学习课程，是基础教育课程改革的具体目标之一。针对现有课程体系的弊端，重知识传授而轻过程和技能训练，重学科知识体系而不关心社会实践活动。重间接经验的传授而忽视学生的直接体验积累。为培养学生乐于探究勤于动手的学习精神，分析和解决的能力，本人在几年的教学实践中，不断探究，积累了一些经验。本文就此问题谈谈高中数学研究性学习的实践与体会。     

多媒体教学在学前教育中的应用

多媒体技术在全世界范围内引起了教育界的广泛关注,其在大学、中学、小学的应用成果丰硕,在学前教育领域却是刚刚起步。我们应抓住机遇,及时地把多媒体技术引进学前教育领域。采用与21世纪教育发展相适应的多媒体技术是学前教育现代化的任务之一,是学前教育改革的一项重要内容。     

基于PBL教学法的公共教育学教学策略探析

作为教师职前教育的一门重要的基础课程公共教育学,其教学效果一直不尽如人意。文章从什么是PBL教学法出发,并基于PBL教学法的视角,提出公共教育学要教给学生什么、怎么教以及如何评价教和学三个问题,为公共教育学的教学改革提供一种新的思路。     

关于教学过程中有效利用多媒体教学的思考

根据皮亚杰的建构主义学习理论,分析目前多媒体在大学外语课堂教学中存在的问题和多媒体教学的优势及弊端,提出多媒体教学应与传统教学方式相结合,发挥各种教学方式优势的教学策略,最大限度地提高多媒体教学的效果。     

成人本科学员英语学习调查与分析

通过对武警学院114名成人本科学员进行问卷调查,考察了学员的英语学习情况,结果表明：学员的整体学习方法的运用为中等水平。学习动机、学习态度和学习方法与学习成绩都存在显著正相关。     

Search and the introduction of improved technologies

Modeling R&D as standard sequential search, we consider a monopolist who can implement a sequence of technological discoveries during the technology search process: he earns revenue on his installed technology while he engages in R&D to find improved technology. What is not standard is that he has a finite number of opportunities to introduce improved technology. We show that his optimal policy is characterized by thresholds ξ_i(x): introduce the newly found technology if and only if it exceeds ξ_i(x) when x is the state of the currently installed technology and i is the number of remaining introductions allowed. We also analyze a nonstationary learning‐by‐doing model in which the monopolist's experience in implementing new technologies imparts increased capability in generating new technologies. Because this nonstationary model is not in the class of monotone stopping problems, a number of surprising results hold and several seemingly obvious properties of the stationary model no longer hold. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型