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题名基于新工科的电工电子实习教学改革与探索
被引量：10
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作者
夏慧雯
徐少华
明宏
李娜
石道生
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机构
武汉理工大学自动化学院
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出处
《电子世界》
2019年第12期48-49,共2页
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基金
武汉理工大学教学研究项目(2015410105基于网络平台的电工电子实习规范化教学管理系统的探索与建设)
武汉理工大学校级教学改革研究项目(w2017112)
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文摘
根据新工科建设对于大学生能力的培养要求,电工电子实习进行了针对性的改革。在教学内容上,使用模块化课程列表,实现不同专业的定制化课表;在教学模式上,深入完善混合式教学模式,构建可持续发展的课程资源库;在教学设施上,引进新设备学习新技术;在实验室管理上,实行半开放实验室管理机制,提高实验教学资源的使用率。最终为学生搭建一个具有自身特色且全方面的创新平台,真正达到电工电子实习的内涵,培养具有适应未来工程需求的人才。
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关键词
电子实习
教学改革
电工
工科
实验室管理
学生能力
教学模式
可持续发展
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分类号
TN-4
[电子电信]
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题名基于机器视觉的写字机器人实验系统设计
被引量：8
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作者
张清勇
高晓宇
夏慧雯
郭广淼
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机构
武汉理工大学自动化学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020年第5期85-89,106,共6页
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基金
武汉理工大学教学改革与研究项目(W2018098)。
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文摘
设计了一种基于机器视觉的写字机器人实验系统。该系统机械结构包括2自由度运动单元和书写机构;硬件部分由主控、识别、运动控制以及人机交互等模块组成,主控模块使用STM32作为主控制器;软件部分通过使用Bresenham算法结合坐标变换实现书写机构按照特定轨迹进行运动。测试结果表明,写字机器人系统可以完成运动手势识别,控制书写机构运动;也可以通过识别手写笔的运动来控制书写机构进行同步书写。该系统易于实现,且具有运动手势识别准确率高、同步书写精度较高等优点。
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关键词
写字机器人
机器视觉
手势识别
BRESENHAM算法
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Keywords
writing robot
machine vision
gesture recognition
Bresenham algorithm
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分类号
TP249
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于VMD-PSO-SVR模型的短期负荷预测
被引量：1
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作者
石柱
虞莉娟
郑拓
童光波
夏慧雯
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机构
武汉理工大学自动化学院
国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司
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出处
《武汉理工大学学报》
CAS
2023年第6期139-145,共7页
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文摘
准确的短期负荷预测结果可以为电网内机组的调度提供基础,制定出合理的调度方案,从而提高电网运行效率。作者提出了短期电力负荷预测的VMD-PSO-SVR组合模型。首先,对原始负荷数据进行预处理,组合各类特征构建负荷数据集,利用VMD对负荷数据集进行分解,降低数据的非光滑性;其次,利用SVR算法对分解后的每个IMF分量进行单独预测,并使用PSO算法对SVR算法的超参数进行优化,提高SVR算法的预测精度;最后,对所有IMF分量所对应的预测结果进行叠加处理,从而获得最终预测结果。实验结果表明,该模型MAPE为1.55%,RMSE为38.56 MW,优于其他预测模型。
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关键词
VMD
PSO
SVR
短期负荷预测
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Keywords
VMD
PSO
SVR
short-term load forecasting
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分类号
U49
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型
被引量：5
- 4
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作者
苏义鑫
夏慧雯
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机构
武汉理工大学自动化学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期674-678,共5页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB586)
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文摘
为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型.首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中心点初始值,然后由K均值聚类法确定隐含层神经元的中心点和宽度,最后通过最小均值算法确定隐含层神经元与输出层神经元之间的权值.仿真结果表明:此优化模型相较于传统RBF网络具有更高的准确性.
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关键词
风电功率预测
对手竞争惩罚学习算法
RBF神经网络
K均值聚类
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Keywords
wind power forecasting
rival penalized competitive learning algorithm
radial basis functionneural network
Kmeans clustering
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名新形势下基于电工电子实习课程立体化教材建设
- 5
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作者
徐少华
张华伟
夏慧雯
李娜
李雪
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机构
武汉理工大学自动化学院
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出处
《实验室科学》
2022年第2期112-115,119,共5页
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基金
武汉理工大学2019年教学改革立项项目(项目编号:w2019167)。
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文摘
新冠肺炎疫情给高校教学工作带来了挑战,按照教育部“停课不停教、停课不停学”的要求,各大高校安排“正常开学,学生不返校”,全面实施在线教学。电工电子实习针对目前的新形势,加强了立体化教材建设,形成以教科书与教学资源配套、纸质教材与数字化互补的体系格局。在立体化教材建设过程中,坚持将知识系统性与知识发展循序渐进相结合,坚持教材内容逻辑安排和呈现方式立体化,实现教材建设思路立体化、一体化,提高教学效率,满足学生多层次的学习需求。
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关键词
新形势
电工电子实习
立体化教材建设
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Keywords
the new situation
electrical and electronic practice
multi-level teaching materials
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分类号
G420
[文化科学—课程与教学论]
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题名基于边缘计算的公共交通工具疫情监测系统
- 6
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作者
夏慧雯
赵中雨
王卓尔
张清勇
彭峰
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机构
武汉理工大学自动化学院
武汉理工大学信息工程学院
武汉理工大学智能交通系统研究中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期2132-2138,共7页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB571)。
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文摘
现有监测系统无法很好地应对疫情环境下存在的交叉传染以及追溯困难等问题,因此提出了一套基于边缘计算的公共交通检测系统的设计方案。首先,建立图数据库来储存乘车人员与乘车信息,同时使用双数据库模型防止建立索引带来的阻塞,从而完成插入效率与搜索效率的均衡;其次,在车辆人像信息提取中,采用HSV色彩空间对图片进行预处理,并建立人脸三维空间模型来提升神经网络的识别准确率,在目标佩戴口罩时,通过较明显的鼻尖特征点、下颌特征点与未遮挡的鼻梁部特征点回归出其口鼻等特征点信息;最后,通过k度搜索快速找出密切接触乘客。在特征对比测试中,该方案在BioID数据集和PubFig数据集上分别达到了99.44%和99.23%的正确率,且在两数据集上的假阴性率均小于0.01%;在图搜索效率测试中,在浅层次搜索的时候,图数据库与关系型数据库并无较大差异,当搜索层次变深时,图数据库效率更高;在验证理论可行性之后,模拟了公交车与公交站的实际环境,经测试所提系统在其中的识别准确率为99.98%,识别时间平均约为21 ms,符合疫情监测的要求。所提系统设计可以满足疫情时期公共安全的特殊需求,能够实现人员甄别、路径记录、潜在接触者搜索等功能,从而有效地保证公共交通安全。
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关键词
边缘计算
公共交通
面部特征
图数据库
神经网络
HSV色彩空间
疫情监测
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Keywords
edge computing
public transportation
facial feature
graph database
neural network
HSV(Hue Saturation Value)color space
epidemic monitoring
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分类号
TP274.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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