摘要：风矢量反演是散射计数据处理的核心内容,传统风矢量反演算法的设计过多依赖于目标函数的具体分布形态。以SeaWinds散射计为例,根据风矢量反演的多解问题和模糊解特性,设计了一种基于动态小生境遗传算法的风矢量反演算法。利用部分L2A和相应L2B数据对该算法进行了验证。结果表明该算法在无需任何目标函数先验知识的条件下能够取得较好的反演结果。

摘要：针对目前传统反演方法存在的不足和限制,引入遗传算法用于风矢量反演中的目标函数优化。以SeaWinds散射计为例,根据其模型函数和模糊解的基本特征,设计并实现了一套可用于该散射计的海面风矢量反演算法,并利用SeaWinds散射计部分L2A实测数据对该反演算法进行了验证。实验结果表明,通过多代遗传操作,算法能够收敛于几个局部极值点,从而证明该算法能够有效解决数值风矢量的优化搜索问题。

摘要：鉴于当前Python程序设计教学过程中普遍存在以讲授编程知识为主、思政要素嵌入不足等缺陷,重新梳理,将家国情怀、法制意识、道德规范、工匠精神、职业素养、绿色健康生活等思政要素纳入课程目标,并通过优化教学内容和教学方式,将思政要素与专业课程紧密融合,起到思政要素润物细无声的效果。最后,通过完善考核方式,将课程思政成效纳入考核体系。实践表明,Python课程思政改革能较好地提升教学效果,更好地发挥立德树人的思政作用。