“电工学实验”混合教学模式的探索与实践

在大类培养改革背景下,基于“电工学实验”开放式实践教学体系现状进行了“电工学实验”混合教学模式的研究,建立了“微课”资源并通过新型教学平台进行推送,确立了完备的混合教学模式应用机制并在部分专业进行了试点,通过分析试点调查数据得出混合教学模式具有在实验教学中提高学生学习效率、激发学生学习动力、促进学生个性发展、培养学生实践应用能力的优势,是落实创新应用型人才培养目标的重要举措。     

高校校园网建设需求分析

近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。     

子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法比较

文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先，阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法，在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法，通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率；阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异，进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究，证明两种算法的等价性；推导有效样本量的计算方法，提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响，最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性，揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明：不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大，对于复杂的目标分布，pCN算法和CS算法的抽样效率较高，延迟拒绝MMH算法次之；采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低；增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。     

基于电信号特征分析的电机故障诊断技术

介绍了电机故障诊断技术平台的组成,分析了电机常见故障下电信号的特征。利用宜昌和景洪工厂两台电机进行了实际对比测试,宜昌工厂电机定子电流特征频率在49.2Hz时表现出峰值-36.08dB,在50.8Hz时表现峰值则为-37.23dB,表明电机存在转子断条故障;景洪工厂电机在转子特征频率为113.51Hz时,出现峰值-58.47dB,表明电机存在静态偏心故障。经电机现场抽芯检查,验证了电机故障快速诊断平台给出的电机健康状态评估结果,证实了基于电信号特征分析的电机故障诊断技术的准确性。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

有关传感器最小可使用范围

传感器的技术参数Vmin和Y是使用衡器的重要参数。它不仅决定了传感器最大分度数(最高分辨率)，同时也决定了传感器的最小使用分度数(即最小量程范围)。