摘要：正交设计是安排多因子试验的一种高效的试验设计方法,方差分析是对因子进行显著性检验的常用方法.众所周知,F检验对方差齐性的偏离较为敏感,当混水平正交试验不同处理组合下误差方差不相等时,基于F检验的方差分析将会导致错误结论.为此,本文提出新的检验统计量,并通过随机模拟的方法获得相应的临界值,分别利用F检验与新检验方法对各因子进行显著性检验,模拟结果表明在试验误差方差不等时新的检验方法控制犯第一类错误的概率更精确,因子的显著性检验更可靠.

摘要：发挥党支部政治功能和组织育人功能推进课程思政建设,是新时代落实立德树人根本任务的客观要求,也是提升教师教学能力和教育效果的现实需要。文章阐述了发挥党组织政治功能推进课程思政建设的重要意义,以合肥工业大学“教师党支部建设之课程思政”项目为例,探索“课程思政”与“思政课程”同向同行,“组织育人”与“课程育人”一体融合的“党建+课程思政”育人模式,并从制度设计、部门协同、支部引领、党员带动等方面提出保障措施。

摘要：传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。