基于微课的翻转课堂在高中生物教学中的应用研究——以“基因指导蛋白质的合成”为例

从传统生物课堂教学弊端入手,分析基于微课的翻转课堂在生物教学中的优势,以“基因指导蛋白质的合成”为例进行教学分析,围绕“遗传信息的传递”设计了翻转课堂的三个环节,并进行实践.结果表明,基于微视频和任务单的课前学习增强了学生学习的自主性和积极性;课中教师有针对性讲授和指导达到了知识内化的效果,课后混合式教学评价显示基于微课的翻转课堂有益于学生综合能力的培养.     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

侧壁激波诱导下凹腔燃烧室冷态流场实验观测

在单凹腔燃烧室中引入侧壁激波,为研究燃烧室内部流动特性,采用纳米粒子平面激光散射技术和粒子图像测速技术对全尺寸玻璃燃烧室模型进行流场观测,获得了冷态流场展向和法向的瞬态灰度图及平均速度场。实验结果表明:在远壁面区域,凹腔内部速度与密度都较低;引入侧壁激波后,近壁面区域凹腔与主流的质量与动量交换增强,速度与密度升高;受到侧壁激波影响,燃烧室底壁边界层不再均匀,凹腔中后部产生大规模低速区,具有明显三维特性。     

采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计

传统方位指向估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此建立波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计方法

单波束内目标往往相距较近,采用传统角度分辨技术难以将其分辨,从而给目标跟踪和识别带来较大困难。于是提出基于LM算法的极大似然角度估计方法,实现波束内双目标的分辨。该方法在阵列雷达的基础上建立双目标回波模型,推导极大似然角度估计算法。考虑到求解算法直接影响极大似然角度估计的收敛速度和估计精度,利用LM算法实现了极大似然估计的求解,从而得到目标角度的精确估计。该方法避免了多次脉冲相干积累,具有计算量小的特点。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题,将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象,对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明,当阵元数和孔径大小确定时,该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下,将旁瓣峰值控制在－21dB以下,且与现有方法的相比,收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。