基于网络平台的大学英语自主学习现状与对策研究

基于网络平台的大学英语自主学习对大学英语教学产生了积极的影响。通过问卷调查发现,存在着学习目标不明确、学习内容不系统、自我监控能力较差等问题。应通过加强对学生自主学习策略的培养,落实学生的主体地位,加强网络监控来提高自主学习的效率。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

坚持因地因校制宜——中国民航飞行学院后勤改革实践与模式探索

高校后勤社会化改革推行10年以来,目前中小城市高校后勤改革由于位处地理环境的客观条件,面临的社会市场有限,大部分中小城市高校后勤社会化改革在管理体制和运行机制上有待实现突破。本文以位处中小城市的中国民航飞行学院后勤改革实践为例,介绍其改革现状,研究其存在的问题,并提出了今后后勤改革的对策和建议,探索为其他中小城市高校后勤改革提供一种可以借鉴参考的模式。     

飞轮姿控小卫星模糊控制方法研究

对三轴稳定飞轮姿控小卫星的模糊控制方法进行了研究。不考虑解耦运算,基于模糊控制,以姿态角偏差及偏差变化率为输入,飞轮转动角加速度为输出,在每个通道分别加入模糊控制器,实现了对小卫星滚转、俯仰和偏航通道耦合系统的有效控制。仿真结果表明:该法对干扰抑制明显、对结构参数变化不敏感,响应过程有良好的快速性和较高的稳态精度(可达1×10-4rad),可避免传统方法中对动力学方程的直接解耦操作,应用时可将模糊控制规则转化为控制表储存在星载计算机,简单高效。     

基于有效比冲的小卫星冷气推进系统设计

提出了面向目标任务的小卫星冷气推进系统设计方法。应用有效比冲 作为小卫星推进系统的评价指标,将贮箱质量引入到常用冷气推进剂选择标准中,建立了面 向目标任务的冷气推进方案设计方法;推导了冷气微推力器的一般设计流程;最后,对某目 标任务,设计了推力为20mN的氮气推进系统。
     

基于动态规划的空间小目标检测算法

以往对动态规划法检测小目标算法的研究存在对中途入场和出场目标检测能力弱的问题 ,而且多数停留在对仿真图像的实验上,与实际应用还有一定差距。将动态规划算法应 用于空间小目标检测,并从三方面对其进行改进：第一,针对工程应用中人为增加光学散焦 导致目标信息丢失的问题,对递归方程进行修改,提高目标能量累积效率;第二,将各个速 度平面分别计算修改为速度更新,减少计算量;第三,增加对入场和出场目标的处理,克服 不能有效检测中途入场和出场目标的问题。实摄序列图像对比实验显示,该方法能够提高动 态规划算法的检测效率,有效检测入场小目标。
     

遥感场景分类的批处理协方差神经网络方法

针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域均值的影响,从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中,实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率,可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。     

基于机器学习的二次电子发射唯象模型

基于机器学习和深度人工神经网络(artificial neural network, ANN)提出一种二次电子发射唯象模型。利用Vaughan模型生成先验数据集,用于训练生成描述二次电子发射一般规律的先验知识ANN模型,并在不同参数条件下验证了先验知识ANN模型的正确性。然后,分别利用银和铝合金材料的二次电子发射系数实验数据修正先验知识ANN模型,分别得到了描述两种材料的特异ANN模型。测试结果表明,特异ANN模型计算结果与实验结果相比的平均绝对误差较Vaughan模型和Furman模型降低了30%以上,与复合唯象模型精度相当或更高。在小样本条件下测试了二次电子发射ANN模型的正确性,验证了分步训练方式的有效性和二次电子发射ANN模型对于小样本集的适应性。提出的基于机器学习的二次电子发射唯象模型能够避免复杂的参数修正过程,能够基于先验知识提升模型对于小样本的适应性,能够实现二次电子发射系数的连续插值,适于在数值模拟软件中使用。     

小卫星的重力梯度控制方法

本文首先论述重力梯度卫星三种控制方式（重力梯度，重力梯度＋飞轮，重力梯度＋磁控＋飞轮），其次研究重力杆和天平动阻尼球结构设计与参数分析。最后建立重力梯度卫星数学模型和进行仿真实验。对小卫星来说，重力梯度既能满足性能要求又是廉价的一种姿态控制方法。     

一种高速可变形飞行器智能变形决策方法

针对一类高速可变形飞行器(HMFV)的变形决策问题,提出一种基于深度确定性策略算法(DDPG)下考虑综合性能指标最优的智能变形决策方法。首先,以一类后掠角可连续变化的高速飞行器为研究对象,给出变形飞行器动力学模型,分析模型特性及变形量与关键气动参数之间的定性关系。其次,基于关键气动数据特征分析,考虑包含气动性能、控制误差在内的综合性能指标,设计一种基于DDPG算法的智能变形决策方案。再者,针对带有标称控制器的HMFV进行变形决策训练,实时获得滑翔过程中不同飞行状态下的最优构型。最后,仿真结果表明所设计的智能变形决策算法收敛效果好,且具备较好的泛化性能。相比于固定外形,可通过变形使得在不同状态下的升阻比保持最优,且与考虑单一决策指标相比,考虑综合指标最优的变形决策可进一步缩小姿态动态跟踪误差。