协作式工科研究生培养模式的实践及思考

自1999年以来,在教育部关于研究生扩招政策的引导下,工科研究生招生规模迅速扩大,这既为我国工科研究生教育发展提供了良好的历史契机,又使其面临严峻的现实挑战。目前我国工科研究生教育的发展已经越来越不能满足经济发展的需要,现状令人担忧。我院在研究生培养模式上大胆尝试了学徒式(或导师式)培养模式、专业式培养模式(或系科模式)和协作式培养模式3种培养模式相结合的培养模式。这3种培养模式相结合,有效地克服了目前我国工科研究生培养上面临的一些问题,值得我们进行理论研究。     

织机数据通信协议的分析研究

针对织机通信协议"黑箱"的问题,研究了一套数据采集的特殊软件和硬件系统。设计出数据采集系统中各硬件模块的框图,并对各个硬件模块的功能和特点进行了详细的说明。分析了基于无线通信织机数据传输的各层通信协议,给出了无线通信部分的基本流程图,并对无线通信模块的设计思想进行了阐述。实践结果证明,该应用协议可靠,易于实现和维护。     

基于多播技术织机信息传输协议研究与应用

 为了弥补现有织机一对一数据单播传输技术在多台机信息发送和大容量数据传输等方面存在的问题,提出采用多播技术的信息传输技术方案。本文介绍了多播传输技术路线,详细分析了多播传输关键协议结构和协议时间片规划;建立了信息传输效率数学模型,并通过仿真对比分析单播和多播传输效率。在数据传输测试平台上,分别采集单播和多播技术传输纹织数据到车间的多台织机的时间,通过试验测试分析,采用多播传输大大提高了织机数据传输的效率和传输系统稳定性。     

反思广州大盘开发“三步曲”

据有关权威机构的研究数据,国内房地产开发领域中,大盘的开发量将逐渐占到中国房地产市场供应总量的60～80%.也就是说,大盘的开发将成为中国房地产开发的主流.而广州的大盘开发起步较早,细数之下,广州的大盘开发已走过数个阶段.回顾并总结广州大盘开发中的经验和教训,对于国内房地产行业后一阶段的发展有很大的借鉴意义.     

基于动态多核相关向量机的软测量建模研究

针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(time difference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性,通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明,所提模型具有更好的预测效果。最后,对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。     

双目立体视觉中特征点三维坐标重构校准研究

双目立体视觉是一种商业化较成熟的三维测量技术,左右摄像机内外参数的精确标定是实现三维重构的基础和关键。针对棋盘格和圆点两种标定板图案研究了相应的图像处理技术,实现了标定点的亚像素精度定位及其有效排序。采用基于单映性约束和非线性优化的多视角平面标定算法实现了摄像机光学及空间位置参数求解。用极线约束残差法衡量标定结果的准确度。基于桥式三坐标标准实现标定点三维重构平面度以及多平面空间夹角测量结果的校准,基于光学三坐标标准实现了标定点三维重构空间距离的校准,并分析了校准结果的不确定度。圆标志点三维重构空间距离示值误差为0.029 mm,不确定度U=24 μm（k=2）     

高职化学教学改革

化学是高职相关专业的专业基础课,但长期以来高职化学教学一直沿用普通大学的压缩版,不符合高职培养目标的要求,本文从高职化学教学内容、教学方法与教学手段、教学模式、实验教学及考核办法等方面谈了一些自己的认识。     

改进的统一于NIP的多边形三角剖分算法

本文引入非自交多边形的概念，将任意多边形转化为统一的非自交多边形ＮＩＰ，从而对任意多边形实现三角剖分．本文作者在应用原统一于ＮＩＰ的三角剖分算法过程中，针对剖分过程中原算法不能解决的情况，对原算法进行了改进．文章首先介绍该改进算法，然后对改进算法与原算法进行比较，最后给出改进算法在真实感图形生成中的应用．     

基于深层神经网络的多输出自适应软测量建模

在污水处理运行过程中,多个重要的难测过程变量的存在,不仅妨碍了生产过程的监控,而且阻碍了过程控制策略的调整或优化。即使软测量模型得到合理的构建,在投入运行后仍然遭受性能的退化和同时带来的高昂的维护成本。此外,合适辅助变量的选取直接影响后续建模的效果。因此,文中提出了一种基于深层神经网络的多输出自适应软测量模型,用于污水处理过程中多个目标变量的同步在线预测。其中,深层神经网络基于一种栈式自编码而构建,在极端复杂场景下具有优异的在线预测性能;并在建模中引入时差建模和变量重要性投影（VIP）这两种算法,以应对性能退化问题和实现辅助变量的精选。最后,通过一个实际案例对所提出模型进行验证。结果表明,所提出的软测量模型不仅具有较好的多输出预测性能,且在单目标预测结果上也有不错的表现。