知识建构课堂中的高阶思维发生路径研究

如何培养学生高阶思维能力是目前社会各界非常关注的问题。知识建构教学在促进"浅层学习"转向"深度学习"方面取得的研究,已经得到了国际学习科学领域的广泛认可,而对于如何促进学生高阶思维能力发展具体途径,还需要不断进行探索。研究以小学二年级科学课程为例,按照知识建构的课堂组织了教学设计过程。通过研究发现,知识建构的课堂通过培养学生发散思维能力、发现问题、解决问题的能力和综合能力,可以有效促进学生高阶思维能力的培养。     

具有模糊偏好认知矩阵的超对策稳定性分析

针对一类具有模糊偏好认知矩阵的超对策问题,给出了具体的稳定性分析方法。基于相对模糊距离的概念和模糊有序加权平均(FOWA)算子提出了三角模糊互补判断矩阵的一种排序方法。由此方法得到局中人的结局偏好认知向量,进而给出了一阶超对策的稳定性分析过程。最后,以实际冲突为例说明这一方法。     

采用SHLPN分析特种车载总线网络可靠性

针对特种车载总线网络可靠性难以评估的问题,提出采用随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net,SHLPN)分析特种车载总线网络可靠性。深入分析特种车载总线网络故障模式的基础上,将其等效为冗余总线控制器模块、远程终端模块和冗余链路模块的串联,分别建立各个模块的SHLPN模型,得到了各个模块的稳态可用度计算式,进而综合得到特种车载总线网络的稳态可用度计算式。最后,实例分析验证了所提方法的有效性。     

无人机虚拟维修训练系统及其HLA设计

以某型无人机虚拟维修训练系统的设计为实例,采用Creator对联邦实体建模,结合动态视景仿真软件Vega Prim e进行环境与目标的驱动,基于高层体系结构HLA对系统的分布式网络互联进行仿真设计,无人机虚拟维修训练系统有效地改善了目前无人机结合实装进行操作训练的局限性。     

线型数据通道高层综合的运算单元优化分配算法

运算单元分配是高层综合的关键算法之一。采用了一种面向数字信号处理应用、规则的线型数据通道模型,其中心思想是全局互联的最小化。以最小着色算法构造的一个初始分配为起点,采用随机进化算法对其进行迭代改善,以减小数据寄存器数和运算单元之间的数据交换。最后还给出了典型实例的实验结果。     

军事冲突模糊超对策认知信息的融合

针对现代军事冲突的不确定性和模糊性,用直觉模糊数来表示军事冲突中的局中人对另一局中人在结局空间上的偏好认知,建立了军事冲突的模糊超对策模型,并对实际军事冲突中的各级指挥员对对方策略集和结局偏好的群体认知,应用D-S证据理论进行了有效融合。最后,通过实例分析说明了文中所提出方法的有效性和合理性。     

策略不确定条件下基于高阶超博弈的军事对抗决策方法

军事对抗决策中面临的一个主要问题是难以确定敌方的策略集。基于超博弈分析策略不确定条件下的军事对抗决策问题。在分析超博弈中信念迭代原理的基础上,提出了基于高阶超博弈的对抗决策方法。将高阶信念中的结果反思到低阶信念,并最终反思到一阶信念中,将己方的决策建立在对敌方可能决策的分析的基础上。使得己方的决策具有针对性且更加合理。以二战中西线战役为例验证了方法的可行性和有效性。     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型,提出了一种结局偏好认知信息的集结方法.首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析,确定出专家的权重评价值,进而运用模糊模式识别原理,通过建立一个非线性规划模型,给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法.最后,用一个数值例子对文中所提方法进行了说明.     

基于HLA的电子战仿真测试与评估

针对电子战系统的特点,介绍了电子战系统开发与测试的一般过程。分析基于高层体系结构的电子战仿真测试与评估包括两个方面,HLA各组成部分性能以及电子战系统自身效能的测试与评估。在分析美国电子战仿真测试的基础上,将基于HLA的电子战系统应用于指挥自动化体系对抗仿真中,设计了对应的框架结构。分别对运行支撑系统KD-RTI和DMSORTI1.3v6在不同传输方式下的传输时延和丢包率进行了比较。进一步以信息的完备性为指标,对电子战系统的作战效能进行了评估。     

一种应用于数据通道综合的定向搜索流水调度算法

流水调度是专用数字信号处理器高层综合中一个困难而急待解决的问题。给出了一种定向搜索流水调度算法 ,目标是使全面考虑了运算单元、寄存器和互连的硬件代价最小化。它作为一种利用启发信息的迭代算法 ,一方面克服了确定性算法爬峰能力差、易于陷于局部极值的缺点 ,另一方面启发信息的利用加快了搜索过程。典型设计实例显示算法性能达到或超过了目前流水调度文献报道的最好性能