五年制高职校新生英语学习现状调查及应对策略

针对五年制高职学生英语学习上出现倦怠、课堂教学很难开展的现状,进行学生英语学习基础的调查,了解并解决以下两个问题：一是调查学生的英语学习基础,弄清英语学习出现倦怠的原因;二是反思教师的教学模式,找到适合提升学生的学习积极性的教学方法。     

基于生成对抗近端策略优化的机动策略优化算法

针对传统强化学习算法在生成空战机动策略时存在收敛效率低、专家经验利用不足的问题,研究了基于生成对抗-近端策略优化的策略生成算法。算法采用判别器-策略-价值(DAC)网络框架,在近端策略优化(PPO)算法基础上,利用专家数据和环境交互数据训练判别器网络,并反馈调节策略网络,实现了约束策略向专家策略方向优化,提高了算法收敛效率和专家经验利用率。仿真环境为基于 JSBSim开源平台的 F-16飞机空气动力学模型。仿真结高,PPO果表明,本文算法收敛效率高于算法,生成的策略模型具备较好的智能性。     

学报文风与评价标准

有不同文风，与有不同学派一样，促进了学术界繁荣。古今中外，有文章存在，就有不良之风。这里谈的不良文风主要指严重脱离实际和机械拼凑的文风。本文仅从对学术性的认识及改进论文评价标准角度谈改进文风。     

基于深度Q网络的多智能体逃逸算法设计CSCD

当前多智能体追逃博弈问题通常在二维平面下展开研究,且逃逸方智能体运动不受约束,同时传统方法在缺乏准确模型时存在设计控制策略困难的问题。针对三维空间中逃逸方智能体运动受约束的情况,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的多智能体逃逸算法。该算法采用分布式学习的方法,逃逸方智能体通过对环境的探索学习得到满足期望的逃逸策略。为提高学习效率,根据任务的难易程度将智能体策略学习划分为两个阶段,并设计了相应的奖励函数引导智能体探索满足期望的逃逸策略。仿真结果表明,该算法所得逃逸策略效果稳定,并且具有泛化能力,在改变一定的初始位置条件后,逃逸方智能体也可成功逃逸。     

Q-learning强化学习协同拦截制导律CSCD

为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出了一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论,建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,通过离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。     

英语写作元认知能力培养

为了解决英语写作教学费时低效的问题,根据元认知理论框架对54名高职高专商务英语专业二年级的学生进行了行动研究。研究方法包括收集相关材料、制订并实施改进写作教学的行动计划、评估计划实施的效果。结果是绝大部分学生对本学期的写作教学和在写作方面取得的成绩表示满意。最后对研究过程和结果作分析,针对不足之处提出了改进办法,并提出了有待研究的新问题。     

组织学习力视角下的学习型党组织建设

建设学习型党组织,是党所处外部世界环境的要求,是党领导的经济社会现状的要求,是党自身建设的当代节点的要求。因此,必须综合学习型组织经典定义和党组织的特殊属性,树立学习型党组织的科学涵义;必须不断加强对学习活动的指导,建立健全各项学习制度,不断创新有效的学习方式,最终提升党组织的本质竞争力。     

非英语专业本科生学习风格探究及启示

研究学习风格和英语学习成绩之间存在的关系。利用PLSPQ对河南省洛阳市三所高校的479名非英语专业二年级学生进行调查问卷,以学生的四级成绩为依据,分析其学习风格总体状况及其偏好以及在学习风格上所呈现出的差异。结果表明,非英语专业本科生触觉型学习风格的倾向性最为明显,听觉型学习风格倾向最弱,就学习风格而言,英语学习成绩优异者与成绩较差者存在较为明显的差异。结论是学习风格与学习成绩之间并没有显著的关系。     

基于小样本学习的多因素单粒子翻转截面预测

针对空间粒子辐射效应评价中的多因素影响问题,提出了端到端数据驱动方法预测多因素条件下的单粒子翻转截面。首先通过卷积神经网络进行多因素特征提取,接着利用小样本学习匹配网络进行样本间特征融合,最后使用集成学习回归器预测重离子线性能量传输和单粒子翻转截面的关系曲线。在公开文献中提取的2种类型182个样本的小规模数据集上,对该模型进行端到端训练和测试,结果表明:该方法能够有效预测大部分场景下的多因素效应单粒子翻转界面,并能对各因素的重要程度给出量化评价,在国产处理器SM750的案例分析中获得了与重离子辐照实验相当的系统失效率上界。与传统方法相比,这种方法不依赖经验参数,具有更广泛的应用场景。     

Learning Spatial Localization: From Rat Studies to Computational Models of the Hippocampus

In his landmark article, Richard Morris (1981) introduced a set of rat experiments intended “to demonstrate that rats can rapidly learn to locate an object that they can never see, hear, or smell provided it remains in a fixed spatial location relative to distal room cues” (p. 239). These experimental studies have greatly impacted our understanding of rat spatial cognition. In this article, we address a spatial cognition model primarily based on hippocampus place cell computation where we extend the prior Barrera–Weitzenfeld model (2008) intended to allow navigation in mazes containing corridors. The current work extends beyond the limitations of corridors to enable navigation in open arenas where a rat may move in any direction at any time. The extended work reproduces Morris's rat experiments through virtual rats that search for a hidden platform using visual cues in a circular open maze analogous to the Morris water maze experiments. We show results with virtual rats comparing them to Morris's original studies with rats.