大数据在高校创业教育中的价值与应用

大数据时代的到来提醒着我们高校创新创业教育变革的必然性与重要性,大数据为创业教育从为教学改善提供所需的数据驱动、实现更具针对性的个体教育、提高学习的技巧性和有效性等多个角度带来了可行性的改变。大数据在创业教育中的融合可以从思维意识、信息技能、营销手段、资金运作和创业团队等五个方面入手,现有的应用则为创业教育改革提供了实践支撑。除此之外,大数据在应用中的潜在风险与应用保障也是实际中不可忽视的一个重要方面。     

基于大数据分析的人才队伍资源建设研究

人力资源的世界充斥着大数据分析和人力资源变革潜力等相关内容。本文以将大数据的未来作为一个战略管理功能,同时将绩效组织得更好。实际上人力资源行业对这一新兴领域上存在部分潜在的缺点,在实际工作和战略中制定更好的方法和途径,它将对人力资源分析现有做法带来变革。而目前的发展趋势是人力资源行业逐步增加对大数据的分析,加大在公司高层战略层面的影响,进而有利于组织发展,并减少损害员工的利益。     

基于卫星观测数据的地球重力场探测技术发展趋势分析

分析研究了公开发布的全球重力场模型,根据已有真实卫星数据的重力场反演结果,依次分析了激光地球动力学卫星、重力卫星和测高卫星用于地球重力场探测的特点和局限性,并针对上述缺点和局限性,进一步介绍和分析了当前出现的可用于地球重力探测的新型载荷,如激光测距仪、原子干涉绝对重力梯度仪、干涉SAR高度计等,以及新载荷可能产生的探测效益。以上研究可为地球重力场探测技术未来的发展提供参考。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果，并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求，提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法（WHVQ）.算法将体数据划分为43的数据块，并为数据块设置权重，重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后，对各数据块用三层结构表示.最后，对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书，并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明，该算法能够在保证整体压缩效果的同时，提升局部重点关注区域的重构质量.      

不确定理论下竞争失效系统的可靠性分析

针对有新研发产品，故障数据较少的复杂系统，提出了不确定环境下自然退化和外部冲击相互独立的竞争失效模型。考虑了系统同时遭受自然退化和外部冲击，连续的自然退化用一个不确定过程刻画，冲击到达的时间间隔和每次冲击对系统造成的损坏量分别用2个不同的不确定变量来刻画。运用不确定理论，分别在极端冲击模型、累积冲击模型、δ冲击模型下，研究了系统的确信可靠度，结果表明:在有新研发的产品、故障数据较少的复杂系统，用不确定理论的方法来描述模型更合适，并通过数值分析显示了模型的有效性。      

基于COSMIC掩星精密定轨数据的等离子体层电子含量研究

等离子体层是日地环境重要的组成部分.本文利用COSMIC掩星精密定轨数据经处理后得到的podTec文件获取等离子体层电子含量（PEC）对等离子体层进行研究.将podTec数据进行处理后获得的PEC（pod-PEC）和IRI-Plas经验模型提供的PEC （IRI-PEC）进行对比，发现pod-PEC与IRI-PEC符合得较好.在低（0°—20°）、中（20°—50°）、高（50°—90°）修正地磁纬度带下，分析了COSMIC在太阳活动极大年（2014年）3，6，9和12月的pod-PEC，得到如下结论:PEC随着纬度升高而逐渐减少，且3，9月PEC在中低纬关于磁赤道的南北对称性较好，6月北半球各纬度带的PEC明显高于南半球同一纬度带的值，而12月情况则完全相反，南半球中纬的PEC甚至会等于北半球低纬的PEC值；PEC在白天高而晚上低，高纬地区的PEC昼夜变化不明显；PEC具有明显的季节性.对于北半球，一年中PEC最大值出现在春季，冬秋季次之，夏季最低，具有明显的年度异常现象.      

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

2015航空维修领域的五大技术趋势

<正>1移动技术的应用将成为常态饱受热议的移动技术将会在航空维修领域中发挥重大的作用。同时,作为信息系统的一部分,各种移动应用(APP)与移动设备的整合将在维修全领域取得更大的进步。在维修过程中应用移动设备将成为常态,工程人员通过移动设备上的APP可随时获得所需的信息,而不必从穿行于停机坪与办公室之间或者排队通过终端机获取相关信息。新一代移动设备搭载的APP,将极大地提高维修、工作效率、降低费用,避免操作的复杂性。2增材制造技术初显投资回报