面向数字经济的复合型人才培养探讨 被引量：29

1

作者 丁烈云 《高等工程教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第6期1-4,24,共5页

数字经济是以数据资源为关键要素的新经济形态。产业数字化转型迫切需要高水平复合型人才。本文分析了数字经济对工程科技人才提出的新要求,重点探讨了新工科复合型人才培养体系:促进学科交叉融合,打牢工程科学新基础;把握工程范式变革... 数字经济是以数据资源为关键要素的新经济形态。产业数字化转型迫切需要高水平复合型人才。本文分析了数字经济对工程科技人才提出的新要求,重点探讨了新工科复合型人才培养体系:促进学科交叉融合,打牢工程科学新基础;把握工程范式变革,培养数据驱动工程新能力;创新非线性学习模式,构建“网状”知识新结构;强化工程社会责任,打造新工科课程思政。试图为进一步深化新工科建设提供有益借鉴。 展开更多

关键词 新工科 数字经济 复合型人才 数据驱动工程 非线性学习

原文传递

中小企业企业家触发式非线性学习过程模式研究 被引量：7

2

作者 魏江 沈璞 王新礼 《中国地质大学学报（社会科学版）》 2004年第5期24-28,共5页

企业家才能的发挥和有效管理是保证中小企业健康发展的重要因素,基于此,本文运用动态演进理论构筑了基于关键事件的企业家学习过程模式,分析了企业家学习行为与学习过程的关系。此外,文章还以我国台湾联冠实业股份有限公司为例,对企业... 企业家才能的发挥和有效管理是保证中小企业健康发展的重要因素,基于此,本文运用动态演进理论构筑了基于关键事件的企业家学习过程模式,分析了企业家学习行为与学习过程的关系。此外,文章还以我国台湾联冠实业股份有限公司为例,对企业家基于关键事件的触发式非线性学习过程模式作了实证分析。 展开更多

关键词 动态演进理论 关键事件 非线性学习 企业家学习过程模式

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非线性学习:大学生创新性学习的实质 被引量：6

3

作者 吴小鸥 《湖南师范大学教育科学学报》 2007年第2期70-73,共4页

大学生创新性学习的实质是一种非线性学习,是一个对自己的学习行为和学习方向不断地再定义、再调整的过程,其过程充满不确定性,它伴随着中断或跃迁、混沌与有序的相生共存,它具有学习条件的敏感性、学习过程的跳跃性、学习资源的开放性... 大学生创新性学习的实质是一种非线性学习,是一个对自己的学习行为和学习方向不断地再定义、再调整的过程,其过程充满不确定性,它伴随着中断或跃迁、混沌与有序的相生共存,它具有学习条件的敏感性、学习过程的跳跃性、学习资源的开放性、学习结果的多样性等基本特征,在此基础上对如何促进大学生创新性学习有几点建议。 展开更多

关键词 大学生 创新性学习 非线性 混沌

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非线性学习中学习路径变化率对群体平均知识水平的影响研究 被引量：1

4

作者 李书明 田文汇 《计算机光盘软件与应用》 2011年第2期61-62,共2页

本文运用非线性动力学原理，通过分析非线性学习中学习者的学习路径与知识水平之间的数学关系，引出非线性学习的动力学模型。并在随机网络、小世界网络和规则网络三种环境下，针对学习路径变换率对某一群体平均知识水平存在的影响进行... 本文运用非线性动力学原理，通过分析非线性学习中学习者的学习路径与知识水平之间的数学关系，引出非线性学习的动力学模型。并在随机网络、小世界网络和规则网络三种环境下，针对学习路径变换率对某一群体平均知识水平存在的影响进行了仿真分析。仿真结果表明，学习路径变化率越大，群体的平均知识水平越容易达到平衡且趋于稳定，并且三种网络环境下小世界网络能较好的模拟真实网络的拓扑结构，这对于在群体的学习中合理优化的调控学习者的学习方向和学习质量有着科学的指导意义。 展开更多

关键词 非线性学习 学习路径 平均知识水平

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基于VAG信号的膝关节疾病无创检测与分类的研究进展

5

作者 杨佳 邱天爽 +2 位作者 刘宇鹏 常世杰 史凯元 《医疗卫生装备》 CAS 2021年第7期91-96,共6页

介绍了膝关节疾病的分类与膝关节摆动(vibroarthographic,VAG)信号在膝关节疾病无创检测和辅助诊断中发挥的作用,综述了VAG信号的提出和采集、预处理、特征提取和分类识别等方面的研究进展,分析了现阶段基于VAG信号的检测方法仍需解决... 介绍了膝关节疾病的分类与膝关节摆动(vibroarthographic,VAG)信号在膝关节疾病无创检测和辅助诊断中发挥的作用,综述了VAG信号的提出和采集、预处理、特征提取和分类识别等方面的研究进展,分析了现阶段基于VAG信号的检测方法仍需解决的问题。指出了随着计算机技术的发展,将人工智能、大数据中的分析方法应用于VAG信号辅助诊断膝关节疾病是未来的研究方向和发展趋势。 展开更多

关键词 膝关节 膝关节摆动信号 时频分析 非线性分析 深度学习

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移动环境下的非线性学习及其实施策略

6

作者 王忠华 周璇 《现代教育技术》 CSSCI 2010年第12期17-19,共3页

移动环境下的非线性学习具有非系统性、多元性、灵活性等特征,有利于创新型人才和社会适应性人才的培养,是一种重要的学习形式。文章简要介绍了非线性学习的涵义,探讨了非线性学习所具有的几个优势,构建了移动环境下的非线性学习模型,... 移动环境下的非线性学习具有非系统性、多元性、灵活性等特征,有利于创新型人才和社会适应性人才的培养,是一种重要的学习形式。文章简要介绍了非线性学习的涵义,探讨了非线性学习所具有的几个优势,构建了移动环境下的非线性学习模型,并在此基础上给出了几点实施策略,以促进非线性学习的实施。 展开更多

关键词 非线性学习 学习空间 移动环境 策略

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基于改进自适应粒子群算法的MPPT追踪系统

7

作者 刘吉庆 王艳 《湖南工业大学学报》 2024年第5期18-25,共8页

为优化最大功率点追踪(MPPT)技术的追踪精度和追踪时间,提出一种改进自适应粒子群算法(APSO)。对传统PSO算法进行优化,引入自适应惯性权重和非线性学习因子,使其在全局寻优-局部寻优-全局寻优状态下加速MPPT追踪,最后搭建光伏发电系统... 为优化最大功率点追踪(MPPT)技术的追踪精度和追踪时间,提出一种改进自适应粒子群算法(APSO)。对传统PSO算法进行优化,引入自适应惯性权重和非线性学习因子,使其在全局寻优-局部寻优-全局寻优状态下加速MPPT追踪,最后搭建光伏发电系统对自适应粒子群算法进行仿真验证。试验证明:相比于传统PSO算法,改进的APSO算法追踪精度更高,收敛速度更快。未遮挡环境(STC)恒温和变温下收敛速度提升了30.6%和39.2%,局部遮挡(PSC)恒温和变温下收敛速度提升了54.0%和53.7%,改进的APSO算法在PSC环境下更具优势;PSO算法最大功率稳定后占空比存在震荡现象,而APSO算法的占空比为稳定状态,提高了系统的稳定性能。 展开更多

关键词 光伏发电 MPPT APSO 自适应惯性权重 非线性学习因子

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基于细菌觅食的函数优化算法

8

作者 孙夏丽 李士心 +1 位作者 王坤 刘清清 《天津职业技术师范大学学报》 2021年第4期35-39,共5页

针对细菌觅食优化算法(BFO)易陷入局部最优和全局搜索能力差的问题,提出改进的细菌觅食优化算法(IBFO)。先将趋向性操作中的游动步长C引入非线性正弦学习因子,并融合正余弦算法更新细菌个体位置,使得算法前期利于全局搜索,后期利于局部... 针对细菌觅食优化算法(BFO)易陷入局部最优和全局搜索能力差的问题,提出改进的细菌觅食优化算法(IBFO)。先将趋向性操作中的游动步长C引入非线性正弦学习因子,并融合正余弦算法更新细菌个体位置,使得算法前期利于全局搜索,后期利于局部搜索;在复制操作中引入t分布变异对种群排名后50%的个体进行位置更新,提高收敛速度,收敛于全局极值点;再与原算法对4个标准优化函数的测试结果对比。研究结果表明,改进后的算法在寻优精度和运行时间上表现更好。 展开更多

关键词 细菌觅食算法(BFO) 正余弦算法 非线性学习因子 T分布

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基于非线性学习理论的机能学课程整合模式的探讨

9

作者 王杨凯 吴照堂 王伟忠 《基础医学教育》 2015年第6期514-516,共3页

为了更好地适应转化医学形势下对现代医学教育的发展,学科间的交叉融合已成为大势所趋。相对建立在"结构-功能-应用"的顺序性认知规律基础上的线性学习模式,非线性学习理论则更着重挖掘知识之间的关联性,通过"知识节点&q... 为了更好地适应转化医学形势下对现代医学教育的发展,学科间的交叉融合已成为大势所趋。相对建立在"结构-功能-应用"的顺序性认知规律基础上的线性学习模式,非线性学习理论则更着重挖掘知识之间的关联性,通过"知识节点"构建开放的、可拓展的、自主的非线性知识网络体系。非线性学习相较于线性学习具有高效、深入和交叉融合的特点,更加符合转化医学对现代医学的要求,如何在这一理论指导下对生理学、病理生理学和药理学这三门有着密切联系的机能学课程进行整合值得探索和实践。 展开更多

关键词 机能学 核心知识点 非线性学习理论 学科整合

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一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型 被引量：15

10

作者 蒋全胜 李华荣 黄鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第23期132-136,共5页

流形学习作为一种挖掘高维非线性数据内在几何分布特征的有效方法,可用于故障信号的特征提取。针对机械故障诊断中的非线性、故障征兆复杂的诊断问题,提出一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型。该模型针对采集样本的不同处理情形... 流形学习作为一种挖掘高维非线性数据内在几何分布特征的有效方法,可用于故障信号的特征提取。针对机械故障诊断中的非线性、故障征兆复杂的诊断问题,提出一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型。该模型针对采集样本的不同处理情形,分别运用Laplacian Eigenmaps算法及其增量、监督算法,进行故障样本的特征提取与分类,由于采用非线性的维数约简方式,极大地保留了故障信号中的整体几何结构信息,增强了故障模式识别的分类性能。最后通过工程实例应用,表明了所提特征提取模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 非线性流形学习 特征提取 故障诊断 LAPLACIAN Eigenmaps算法

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改进粒子群算法在含DG配电系统可靠性评估中的应用 被引量：10

11

作者 谭辉 戴小剑 +3 位作者 田家俊 袁玉松 辛康康 钟建伟 《湖北民族学院学报（自然科学版）》 CAS 2019年第1期104-108,共5页

随着国家清洁能源政策的推行,传统的并网供电设备被更多的分布式电源(distributed generation,DG)所替代,对于那些未进行改造的配电网,DG的接入将使得原有配电网整体拓扑复杂化.采用配电网可靠性评估中最小路法评估配电网,并且针对传统... 随着国家清洁能源政策的推行,传统的并网供电设备被更多的分布式电源(distributed generation,DG)所替代,对于那些未进行改造的配电网,DG的接入将使得原有配电网整体拓扑复杂化.采用配电网可靠性评估中最小路法评估配电网,并且针对传统,求取最小路的粒子群算法收敛速度慢的问题,通过使用非线性动态学习因子进行优化,从而使得改进后的粒子群算法收敛性得到提高,最终以IEEE RBTS Bus6系统F4的主馈线为可靠性算例,在Matlab平台进行评估计算,实验结果表明改进后的粒子群算法能较快的求取配电网的最小路,从而对可靠性进行评估. 展开更多

关键词 分布式电源 配电网 可靠性 粒子群算法 非线性动态学习因子

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神经网络控制及其在液压伺服系统中的应用 被引量：2

12

作者 李运华 王占林 《机床与液压》 北大核心 1996年第3期3-7,3,共5页

本文综述了近年来用于控制领域的神经网络的研究概况,介绍了用于液压伺服控制中的神经网络控制器的结构组成和学习算法,并分析了其研究和应用中存在的问题。

关键词 神经网络 非线性系统 液压伺服系统

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非线性联合学习的三维人脸表情合成方法 被引量：7

13

作者 黄晓钦 林裕旭 +2 位作者 宋明黎 卜佳俊 陈纯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期363-370,376,共9页

针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作... 针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作,为给定的三维人脸合成表情,或基于样例表情进行表情的重定向.另外,非线性联合学习方法还能有效地处理带噪声及不完整的人脸数据,获得完整的表情人脸.实验结果表明,文中方法的表情重定向合成结果及合成效率优于已有方法. 展开更多

关键词 表情重定向 表情合成 非线性联合学习 无监督回归

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改进粒子群算法的自动充电机械臂时间最优轨迹研究

14

作者 朱浩 赵清海 +1 位作者 郑群锋 宁长久 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期423-429,共7页

针对桁架充电机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,提出了一种非线性动态学习因子的粒子群算法。通过运动学分析获取工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划。结合运动过程中的速度与加速度约束,寻求运动过程中的最短时间。对比改... 针对桁架充电机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,提出了一种非线性动态学习因子的粒子群算法。通过运动学分析获取工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划。结合运动过程中的速度与加速度约束,寻求运动过程中的最短时间。对比改进粒子群算法和基本粒子群算法的收敛速度,分析各关节优化前后运动时间的变化情况,并进行仿真实验验证。结果表明:改进粒子群算法的收敛性能较基本粒子群算法更快,整体运动时间缩短约33%,证实改进粒子群算法的可行性。 展开更多

关键词 桁架充电机械臂 时间优化 非线性动态学习因子 粒子群算法

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离散非线性系统的迭代学习轨迹跟踪鲁棒算法优化及应用 被引量：6

15

作者 陶洪峰 董晓齐 杨慧中 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第4期385-390,共6页

针对一类存在随机输入状态扰动、输出扰动及系统初值与给定期望值不严格一致的离散非线性重复系统,提出了一种P型开闭环鲁棒迭代学习轨迹跟踪控制算法.基于λ范数理论证明了算法的严格鲁棒稳定性,并通过多目标函数性能指标优化P型开闭... 针对一类存在随机输入状态扰动、输出扰动及系统初值与给定期望值不严格一致的离散非线性重复系统,提出了一种P型开闭环鲁棒迭代学习轨迹跟踪控制算法.基于λ范数理论证明了算法的严格鲁棒稳定性,并通过多目标函数性能指标优化P型开闭环迭代学习控制律的增益矩阵参数,保证了优化算法下系统输出期望轨迹跟踪误差的单调收敛性,达到提高学习算法收敛速度和跟踪精度的目的.最后应用于二维运动移动机器人的实例仿真,验证了本文算法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 非线性离散系统 迭代学习控制 优化性能指标 开闭环

原文传递

基于非线性流形学习的人脸面部运动估计 被引量：5

16

作者 王晓侃 毛峡 Ishizuka Mitsuru 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2531-2535,共5页

由于人脸面部运动变化分布在一个低维非线性流形中,基于线性假设的主动外观模型采用主成分分析算法描述人脸形状的变化必然带来额外的估计误差。为降低或消除这一误差,该文提出一种改进的局部线性嵌入算法构建人脸形状-纹理空间,并将其... 由于人脸面部运动变化分布在一个低维非线性流形中,基于线性假设的主动外观模型采用主成分分析算法描述人脸形状的变化必然带来额外的估计误差。为降低或消除这一误差,该文提出一种改进的局部线性嵌入算法构建人脸形状-纹理空间,并将其应用于主动外观模型中。实验结果表明,不仅对于面部形变不大的人脸形状,局部线性嵌入-主动外观模型拥有更低的估计残差;而且对于一些变化较大的人脸形状,在主成分分析-主动外观模型跟踪失败的情况下,局部线性嵌入-主动外观模型依然可以取得很好的特征估计结果,弥补了主成分分析-主动外观模型的不足。 展开更多

关键词 人脸识别 主动外观模型 非线性流形学习 局部线性嵌入

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高斯差分空间的多尺度改进CLBP对带钢表面缺陷的分类 被引量：4

17

作者 王粟 李庚 曾亮 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期534-540,共7页

提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行... 提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行预处理.然后,采用多尺度改进的完全局部二值模式对预处理之后的图片进行特征提取.最后,采用非线性流行学习的方式对特征进行降维,并导入分类器中进行分类.实验结果表明:该方法具有较好的区分性;针对常见的冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等带钢表面缺陷,其最终的分类精度能达到95.7%,优于目前传统的方式. 展开更多

关键词 带钢表面 缺陷分类 多尺度完全局部二值模式 高斯差分空间 特征提取 非线性流行学习

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伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化 被引量：4

18

作者 孙彦瑞 苏成志 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第4期96-99,104,共5页

在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优... 在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进。该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值。MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。 展开更多

关键词 转动惯量 非线性动态学习因子 粒子群优化算法 速度控制器PI参数

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超声波电机非线性正割迭代学习转速控制 被引量：2

19

作者 宋乐 史敬灼 《微电机》 2015年第2期62-64,76,共4页

超声波电机具有明显的非线性和时变特性。为得到良好的运动控制效果,通常会采用复杂的控制算法,从而增加了系统复杂度并导致硬件成本增加。本文尝试采用计算复杂度相对较低的迭代学习控制策略进行超声波电机转速控制,改进了正割迭代学... 超声波电机具有明显的非线性和时变特性。为得到良好的运动控制效果,通常会采用复杂的控制算法,从而增加了系统复杂度并导致硬件成本增加。本文尝试采用计算复杂度相对较低的迭代学习控制策略进行超声波电机转速控制,改进了正割迭代学习转速控制算法。实验表明,所提控制策略有效,控制效果较好。 展开更多

关键词 超声波电机 转速控制 非线性迭代学习 正割迭代学习

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基于LLE及其改进距离算法的轴承故障诊断模型 被引量：2

20

作者 魏永合 刘炜 +1 位作者 杨艳君 苏君金 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第7期73-77,81,共6页

针对原始LLE难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在"孔洞"的采样数据潜在几何分布特征,提出一种基于LLE及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。通过将计算欧氏距离改进的局部线性嵌入(LLE)算法应用于滚动轴承故障诊... 针对原始LLE难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在"孔洞"的采样数据潜在几何分布特征,提出一种基于LLE及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。通过将计算欧氏距离改进的局部线性嵌入(LLE)算法应用于滚动轴承故障诊断模型,在邻域因子k取值比较小时的情况下就可得到良好的特征提取效果,扩大了模型参数k的选取范围,减少特征提取计算的时间;通过将监督学习线性判别分析(LDA)能保证投影后样本在新的特征空间具有最大的类间距离和最小的类内距离的基本概念应用于改进距离的LLE算法参数选择后对其降维结果的直观的验证处理上,来确保降维样本在新的特征空间具有最佳的特征可分离性。并与未改进LLE算法及传统线性降维方法 PCA对比实验结果来验证基于改进距离LLE算法与离散度矩阵结合的故障诊断模型的优越性。 展开更多

关键词 轴承 非线性流形学习 局部线性嵌入 特征提取 故障诊断

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