摘要：【目的】为解决图像分类模型面对传统闭集训练方式出现的模型缺乏开集泛化性的问题,提出了一种分离式的独立分类网络结构。【方法】每个类别都包含独立的线性特征层,特征层中设计的神经元节点能够在有限的数据样本下更准确地捕获类别特征。同时,在模型训练时,文中引入了一类无需标注的负样本,使得模型在构建决策边界时不仅依赖于已知类别的特征差异,在不增加额外标注样本的情况下,增加模型决策边界的开集泛化性。【结果】结果表明:独立分类网络开集识别(ICOR)模型结构和开集自适应训练策略均能有效改善传统模型开放集识别(OSR)性能;随着开放度的增加,能表现出更好的鲁棒性,能更有效地降低模型的OSR风险。【结论】提出的独立分类网络并融合开集自适应训练的算法比现有开集识别算法具有更优的开集识别性能。

摘要：文章通过等效磁路法设计了额定功率5 MW的直驱永磁风力发电机,对比研究了120极/378槽和78极/324槽两种设计方案的超大功率直驱永磁风力发电机性能,从电机结构上解决了超大功率发电机体积过大,不利于运输等缺点,并在此基础上,仿真验证了文章所设计的内外转子组合式5 MW直驱永磁风力发电机是可行的和有效的。

摘要：针对井下存在的电磁干扰,会对测力仪采集到的运放端的电压信号存在较大的干扰,进而对传感器测得的压力值准确性产生影响的问题;设计了基于小波变换的锚杆锚索测力仪。以国产HC32L176单片机作为主控芯片,对运放端的电压信号进行AD采集;选用合适的小波基函数、分解层数、阈值规则及阈值函数,对含噪信号进行分解,滤除不同层的高频成分,再对信号重构,得到去噪后的信号。Matlab仿真与实际测试结果表明:小波变换可以对采集的电压信号实现很好去噪,提高了锚杆锚索测力仪的可靠性与稳定性。

摘要：高速列车由多节车厢链接而成的结构特性导致其高速运行在变路况线路条件下难以有效地对其进行优化控制。针对上述问题,提出一种高速列车纵向动力学模型与径向基函数神经网络(RBFNN)控制策略。考虑列车车钩力和复杂线路条件,分析整列车前后的不同受力情况,建立列车纵向动力学模型。针对该模型无外加干扰时设计一种理想反馈控制律,引入RBFNN对理想控制输出进行拟合,在考虑干扰项影响的情况下,通过设计参数估计自适应律代替神经网络权值的调整,并对其进行Lyapunov稳定性证明。采用京石武高铁北京西—郑州东段的CRH380B型高速列车真实线路运行数据进行仿真模拟,并在相同条件下与反演滑模(BSSM)控制器的仿真结果进行对比。仿真结果表明所提控制器更能有效应对复杂路况变化和外界干扰,对高速列车具有更好的控制效果,改善其运行的平稳性及高效性。

摘要：新型研发机构是破解经济与科技相分离问题的重大探索,其在体制机制设计上的创新正在推动传统产学研合作向纵深发展,为高素质复合型新工科人才的培养提供了重要的平台支撑。本文重点从坚持立德树人根本宗旨、形成产教深度融合机制、开发产教融合教学资源、建设产教融合师资队伍、完善产教融合实践条件、开展大学生创新创业教育等方面针对性地提出依托新型研发机构的产教融合协同育人实践探索。

摘要：课程建设是工程教育专业认证体系中的重要指标,通过“现代交流传动及其控制系统”课程建设,探索工程专业的课程建设模式。围绕专业培养目标和毕业要求,制定了课程教学大纲,确定了课程教学目标及与毕业要求的对应关系,讨论了课堂教学模式和教学方式的组织形式,设计了课程考核方式及考核指标的标准,最后提出课程教学改进措施。从大纲制定、课堂教学组织、课程考核、考核评估及改进措施五个方面说明课程建设如何实现课程目标及与毕业要求的对应关系,满足工程教育专业认证要求,提升课程教学质量。

摘要：针对目前“电工电子技术”基础课程教学存在的教学形式单一、理论与实践相脱节、学生学习主动性差、实验内容固化、实验资源不足等问题,在“互联网+”背景下提出基于雨课堂、口袋实验平台和在线课程等多元化教学手段的“电工电子技术”基础课程混合双闭环教学模式改革方案。方案自2018年起在材料、化工等学院非电类工科专业“电工电子技术”课程教学中付诸实施。通过近5年的应用和探索,学生的课堂参与度显著提高,学习积极性明显增加,教学成效显著。

摘要：利用镍基单晶高温合金对均匀分布进行教学设计.首先,一维均匀分布发现,镍基单晶高温合金在从质量成分转换成原子成分时,原子加和有可能不等于100 at.%.其次,二维均匀分布发现了镍基单晶高温合金的成分规律和成分范围.最后,三维均匀分布计算出了析出相γ′(Gamma Prime)体积分数.教学效果得到近90%的学生认可.

摘要：水泥熟料中游离氧化钙(f-CaO)含量的传统人工离线检测缺乏时效性,不利于生产指导。针对离线检测的滞后问题和软测量模型中f-CaO含量与辅助变量的时序匹配问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的f-CaO含量预测模型。首先,利用滑动窗口截取辅助变量的区间数据;然后,采用CNN提取区间数据的时序特征;之后,构建LSTM神经网络模型;最后,控制截取辅助变量的延迟时间和间隔时间,根据模型预测拟合度提取辅助变量的最优时序特征。仿真结果表明,所提模型提高了水泥熟料中f-CaO含量的预测精度。

摘要：课程思政理念与概率论与数理统计课程进行有机结合,并基于对课程思政的理解,从政治认同、国家意识、文化自信、公民人格、人文精神、科学精神和职业素养7个方面进行案例设计.课程思政的融入,将学生的平均成绩提高4.6分,并且得到超过80%的学生认可.课程思政案例的设计,拓宽学生的知识储备,激发学生的学习兴趣,同时促进学生思想政治素质的提升,进而达成课程育人的成效.