摘要：传统情况下对于船舶螺旋桨机械密封故障检测一般仅能采用探测性分析,其分析延时较高,整体检测效率并不理想。为了有效解决这一问题,在螺旋桨机械密封故障检测中应用数字图像技术,设计新型检测方法。利用图像设备生成当前船舶螺旋桨图像信号滤波,采用F-H滤波调解的形式对图像数据进行滤波调解,建立图像光波数据集,为了降低检测负态变化,对滤波调解后的数据集进行图像信号拟态分解,将其转化为单调图像信号,最后通过对当前标准信号的有序隔离和特征提取,通过信号对比,即可对当前螺旋桨有无故障以及故障处进行检测,定位故障点。实验数据证明,该检测技术可以有效提高螺旋桨前后端的密封检测效率,保障船舶航行安全。

摘要：由于相干斑噪声会导致图像特征提取困难,普通的图像处理算法无法对相干斑噪声图像进行有效分类标注。针对其图像特征设计了具有正则与拟合项的求解模型,并提出了深度迁移学习标注算法。在正则项中引入滤波算法和惩罚策略,用于过滤相干斑噪声;拟合项控制估计结果向真实结果的逼近。为满足深度学习网络处理的凸特性要求,对模型采取非凸优化。在深度学习过程中,将图像标注整体分为两个子任务,通过参数迁移进行并行处理。在各个子任务的最末层,分别设计相应的损失函数,对各个特征标签采取计分评价,改善网络学习的搜索能力和收敛性。通过和数据库的仿真,验证了深度迁移学习标注算法能够有效过滤图像中的相干斑噪声,获得更好的图像标注准确性和稳定性。

摘要：*** MVC Web程序设计课程以网页设计和网站开发为主要授课内容,与实践结合紧密。传统的教学方式通过独立案例逐步对各个知识点进行讲解,使得学生对所教知识点理解孤立且不能创新融合,影响学生应用能力的培养。新建构主义教学法能够对知识点的整合创新提供一种有效方法。探讨基于新建构主义下*** MVC Web程序设计课程的教学研究,对于学生创新能力的培养可起到积极作用。