专科学生英语学习动机研究

学习动机与学生的学习态度、学习策略及学习成绩是紧密相关的.它直接制约着学习的积极性,极大地影响着学生的外语学习效果.本文介绍了对大学生英语学习动机研究的过程及其教学启示.     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.     

基于深度学习算法的极化合成孔径雷达通用分类器设计

地物分类是PolSAR(极化合成孔径雷达)的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算法总结的基础上,结合深度学习和PolSAR大数据,提出了一种高效率、高精度的通用分类器设计方法。使用人工标记的数据训练CNN(深度卷积网络),自动化地进行特征学习和提取,并实现高精度的地物自动分类。在具有不同分辨率的机载和星载PolSAR数据上对通用分类器进行测试,都能快速、准确地分类。研究成果可快速将PolSAR数据转译为更直观的地物分类结果,对海量数据,特别是GF-3卫星PolSAR图像的利用有一定的辅助价值。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

基于SPOC的深度学习模式策略研究

当下在线课程的发展已越来越重视实际教学中的使用及效果,SPOC缓解了MOOC课程参与度与完成度较低的学习者学习动机问题。深度学习能力是进一步提升SPOC在线课程的有效教学程度及学生能力培养的核心目标。要建构基于SPOC的深度学习模式,就要注重深度学习课程资源动态生成、突出基于建构迁移的深度学习教学设计、加强深度学习虚拟社区协同构建、深化深度学习评价行为分析。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。