运用CAI优化数学教学

运用CAI,优化心理环境 教师最大限度地发展学生思维,优化素质教育,就必须为学生创设一个和谐愉悦、新颖刺激的心理环境.在数学教学中,运用CAI手段,可为学生增设疑问和悬念,激发学生主动获取知识的积极性,创设出利于他们开发智力、求知探索的心理环境.     

基于AlexNet算法的道路能见度估测方法

本文采用AlexNet神经网络算法构建一个高速公路能见度识别的框架，通过对道路摄像头图像的采集，对图像进行标注、对AlexNet算法进行训练，提取图像能见度特征，构建能见度等级识别模型，实时接入道路摄像头图像，实现能见度值的估测。通过对安徽省高速公路42个监控摄像机进行图像的采集，抽取标注有能见度值的15万余幅样本，进行能见度识别结果分析，结果显示平均识别率达到78.02%，其中有14个站点的识别率超过90%，21个站点的识别率在80%以上。基于AlexNet算法的道路能见度估测方法能够满足道路能见度实时性和识别准确率的要求，可以作为能见度仪未安装地区的能见度辅助监测方法，同时对于光照变化、远近距离等都具有良好的鲁棒性。     

安徽省分钟降雨率分布特征

利用安徽省2017—2019年81个国家级气象站实测分钟降雨率资料，统计站点分钟降雨率累积分布，对安徽省分钟降雨率的时空分布特征进行分析，并将实测降雨率与ITU降雨率模型预测结果进行对比.结果表明:安徽省山区的分钟降雨率累积分布整体上高于其他地区，淮北平原东部在小于0.03%时间概率点时呈现出较高分钟降雨率累积分布；山区受地形降雨影响，高海拔处分钟降雨率总体上高于低海拔处；平原地区的R（0.01）年际变化较其他地区显著；2017年、2018年和2019年的降雨最坏月份分别为8月、7月和6月.实测分钟降雨率分布与ITU模型预测结果总体上保持一致，在0.03%时间概率点以内，模型预测结果整体偏低；在淮北平原和山区高海拔处，模型预测结果误差较大.     

运用CAI优化数学教学

教师最大限度地发展学生思维，优化素质教育，就必须为学生创设一个和谐愉悦、新颖刺激的心理环境。在数学教学中，运用CAI手段，可为学生增设疑问和悬念，激发学生主动获取知识的积极性，创设出利于他们开发智力、求知探索的心理环境。     

自适应混合卷积神经网络的雾图能见度识别

为充分利用高速公路沿线视频监控,实现高速公路大雾天气能见度全程监测,提出一种自适应混合卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法。在CNN算法输入层使用ResNet、VGG19预训练模型进行迁移学习,防止训练结果出现过拟合现象;在算法前向与反向传播过程之间构建参数自适应调整模块,根据卷积神经网络训练周期数和训练误差增强参数系数,实现权值自适应更新,有效地提高模型训练的收敛速度和能见度识别正确率。基于高速公路视频图像样本库进行实验,对算法的收敛性、时间复杂性以及识别正确率进行评价。实验结果显示,自适应混合卷积神经网络算法能够加快模型训练,模型综合识别准确率达到0.80以上。