教育生态学视野中的产教融合研究与实践

职业教育是与经济社会发展结合最为紧密的一种教育类型,产教融合、校企合作是当前及今后一个时期我国职业教育改革与发展的方向。从教育生态学理念出发,以协同创新平台搭建为基础,构建产教融合生态系统;以校企深度合作为手段,实现系统的运行发展;以互惠共赢为基点,实现系统的良性循环,试图为高职教育发展提供可借鉴的范式。     

深化国防知识产权制度改革的探讨

深化国防知识产权制度改革,是加快国防现代化建设和转变军队战斗力生成模式的重要推动力。为此,必须以科学发展观为统领,以战斗力标准为导向,搞好国防知识产权制度改革的顶层设计,使相关制度更具针对性;在新制度中明确产权归属,增强新制度的合理性,健全激励机制,使相关制度更具规范性和操作性。     

远紫外波段的太阳

不要惊慌，太阳还没有爆炸。这张远紫外光波段下的假色影像，可追踪温度在100万K的炙热中子星。在全分辨率下，SDO影像可探索太阳活动未知的细腻结构。事实上，SDO每天观测的数据量是1．5TB，相当于50万首MP3歌曲。本图是最新公布的SDO影像，可以解析出太阳左上方边缘的喷发事件。科研人员同时公布了高分辨率的动画资料。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

基于TOPSIS融合法的航路网关键节点识别及抗毁性研究

基于我国航路网数据对航路网关键节点识别及抗毁性进行了研究。首先,通过TOPSIS方法将局部信息(度)、全局信息(改航可达性)和业务量信息(流量强度)3项指标进行融合,形成多属性指标综合表征节点重要性。然后,开展了实例仿真,对网络进行连续打击以验证识别结果,其中延续使用改航可达性这一新算法来表征全局信息。研究结果表明：基于多属性决策的关键节点主要集中在京沪、京广、京昆、沪广、广贵线上;多属性指标相比于单一指标,在少数节点失效时更能高效地摧毁网络。研究结果可为空管流量管理和航空公司运力调配提供决策支持。     

文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。     

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于AirTOp的区域点融合程序运行效益评估

为了科学、快速地评估点融合技术在区域管制扇区的应用效益,为民航空域管理部门提供客观、科学的参考数据,选取合适的评估指标和建立可靠的扇区空域结构仿真模型具有重要意义.以区域管制扇区为例,分别构建了区域现行空域结构和点融合空域结构模型,并设计了相应的仿真场景,根据实际的运行规则和航班流对比研究了不同空域结构下的运行情况.仿...