初中美术教学的兴趣培养

在初中美术教学中,学生缺乏学习兴趣、重视度不够等问题直接影响了教学质量。教师要从学生的实际情况出发,采用多种教学方法激发学生的美术学习兴趣,提高初中美术的教学质量和效果。     

美术基础教育中翻转学习的应用

美术基础教育作为高校美术类专业教育的基础,其重要性不言而喻。随着教学方法的完善与更新,美术基础教育过程中逐渐出现一些新的教学方法。该文以翻转学习为切入点,分析其在美术基础教育中应用时的注意事项。     

基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

一种军棋机器博弈的多棋子协同博弈方法

针对在军棋博弈不完全信息对弈中，面对棋子不同价值、不同位置、不同搭配所产生的不同棋力，传统的单子意图搜索算法，不能满足棋子之间的协同性与沟通性，同时也缺乏对敌方的引诱与欺骗等高级对抗能力。本文提出一种结合UCT搜索策略的高价值棋子博弈方法，实现高价值棋子协同博弈的策略。实战经验表明:高价值多棋子军棋协同博弈策略优于单棋子军棋博弈策略。     

煤层底板水害三维监测与智能预警系统研究

针对华北型煤田煤层底板突水监测点覆盖不全、智能化水平不高等问题,以底板"下三带"理论为基础,提出集多频连续电法充水水源监测、"井-地-孔"联合微震采动底板破坏带监测以及监测大数据智能预警为一体的煤层底板突水三维监测与智能预警技术思路。其中多频连续电法监测系统以伪随机多频序列为人工场源,利用伪随机相关辨识技术提取强噪声背景中的弱信号,采用拟高斯-牛顿法对预处理数据进行三维电阻率反演,实现对煤层底板充水水源变化过程的自动化三维监测;"井-地-孔"联合微震监测系统主要通过研制带推靠的孔中传感器及回收装置,实现微震传感器"井-地-孔"三维立体布署,采用井下有线(IEEE1588)和地面无线(GPS)时钟同步方式解决地面与井下采集设备的时钟同步问题,建立起"井-地-孔"监测数据的实时传输网络,基于偏振分析联合反演的三分量定位算法,实现采动底板破坏深度时空精细定位与实时监测;智能预警系统利用时序大数据挖掘技术与计算机深度学习技术对电法、微震多元时序监测数据进行分析和处理,采用指标预警和模型预警方法对监测数据空间展布和预警级别以三视热力图形式输出,实时显示煤层底板各网格的预警等级,从而形成煤矿底板水害三维监测与智能预警技术体系。最后,以河北葛泉矿东井11916采煤工作面为应用对象,采用多频连续电法监测系统、"井-地-孔"联合微震监测系统,以及基于时空监测数据的智能预警系统对煤层底板岩溶水害进行三维监测与智能预警,为我国华北型煤田煤层底板水害监测预警提供了新的技术与装备支撑。     

基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。     

基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。