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题名基于超星学习通的电路原理课程信息化教学改革
被引量：1
- 1
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作者
吕亚娜
丁元明
孙芹芝
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机构
大连大学信息工程学院
大连大学网络与信息中心
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出处
《大连大学学报》
2020年第6期137-142,共6页
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基金
大连大学校教改项目“基于全过程学业评价的自动控制原理课程考试方法改革与实践”。
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文摘
基于先进信息技术的线上信息化教学模式,在新冠疫情的影响下,成为高校教学的重要模式。在"互联网+教育"的背景下,基于超星学习通平台,以电路原理课程为研究对象,开展了一系列以学生为中心的线上信息化教学改革,如设计了问卷、抢答、选人等多样化的课堂活动;增加了自主讨论、自由测试等模块供学生自主学习,并且所有的平台学习痕迹都将作为过程性评价的依据。实践表明,该平台能够使得课堂不受时空限制,方便了师生沟通,加强了师生互动,活跃了课程气氛。同时多元化、过程性的评价方式明显增强了学生自主学习的能力,提高了学生的学业成绩。
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关键词
超星学习通
线上教学
教学改革
过程性评价
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Keywords
Chaoxing learning
online teaching
teaching reform
process evaluation
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分类号
TM13-4
[电气工程—电工理论与新技术]
G642.4
[文化科学—高等教育学]
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题名基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法
被引量：6
- 2
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作者
邱少明
胡宏章
杜秀丽
吕亚娜
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机构
大连大学信息工程学院
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出处
《现代防御技术》
2019年第6期61-67,87,共8页
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文摘
针对动态火力分配算法耗时长,而传统的蝙蝠算法寻优精度不高等问题,提出了一种基于动态差分改进的蝙蝠算法。该算法首先通过放宽部分约束条件加快生成初始解,然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中,再利用惩罚函数确保生成的解满足约束条件,最后利用蝙蝠种群进行解的迭代寻优。仿真结果表明,与蝙蝠算法、遗传算法、粒子群算法相比,改进的算法有较高的收敛精度和较快的收敛速率,且更适合应用在较大规模的火力分配问题中。
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关键词
动态火力分配
蝙蝠算法
约束优化问题
动态差分进化
整数规划
收敛
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Keywords
dynamic fire distribution
bat algorithm
constrained optimization problems
dynamic differential evolution
integer programming
convergence
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
E211
[军事—军队指挥学]
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题名工程应用型自动化专业培养方案修订与探讨
被引量：5
- 3
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作者
陈波
高秀娥
胡玲艳
吕亚娜
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机构
大连大学信息工程学院
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出处
《大连大学学报》
2016年第3期107-111,共5页
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基金
辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(2014702)
大连大学教学改革重点项目(E2)
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文摘
分析了新一轮教育部普通高校本科教育专业调整的背景与需求,提出了大连大学工程应用型自动化专业人才培养目标与要求。论述了大连大学工程应用型自动化专业培养方案修订的教育理念、思路与举措,构建了基于CDIO工程教育理念的课程体系,总结了整个培养方案修订的工作体会。该专业培养方案修订对工程应用型专业人才培养有一定的指导意义。
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关键词
工程应用型
自动化专业
知识体系
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Keywords
applied engineering
automation profession
knowledge system
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分类号
G642.0
[文化科学—高等教育学]
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题名基于改进PSO的装备维修任务调度方法
被引量：5
- 4
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作者
吕亚娜
田永林
杜秀丽
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第4期152-156,共5页
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基金
军委装备发展部领域基金资助项目(61400010301)。
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文摘
针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法。建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性。
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关键词
装备维修
任务调度
改进PSO算法
惯性权重
学习因子
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Keywords
equipment maintenance
task scheduling
improved PSO algorithm
inertia weights
learning factors
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TJ05
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名基于超网络的装备保障网络重组的动态演化模型
- 5
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作者
杜秀丽
陶帆
于涵
徐耀耀
吕亚娜
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
驻大连地区军代室
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第5期29-35,共7页
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基金
装备发展部领域基金资助项目(61400010301)。
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文摘
现有演化模型没有针对网络中的不同类型节点提出对应的演化规则,并对装备保障实体所具有的演化行为描述的不够全面,提出一种考虑节点重组的动态演化模型。根据所建装备保障超网络模型,定义节点的演化行为和演化相关约束,并结合节点演化行为制定了考虑节点重组的网络演化规则和演化步骤,最终建立起装备保障超网络动态演化模型。仿真分析表明,该模型在建设阶段具有良好的网络集聚性,能够有效描述装备保障网络的动态特性;在对抗阶段面对随机攻击和蓄意攻击,与其他模型相比都能保持相对较好的网络性能,具有一定的优势。
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关键词
装备保障体系
超网络
动态演化
节点重组
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Keywords
equipment support SOS
super network
dynamic evolution
node restructuring
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分类号
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配
被引量：10
- 6
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作者
邱少明
刘良成
张学翠
杜秀丽
吕亚娜
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
北方自动控制技术研究所
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第7期27-31,共5页
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基金
装备发展部领域基金资助项目(6140001030111)。
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文摘
针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解。在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度。
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关键词
鲸鱼优化算法
差分进化算法
自适应变量
武器目标分配模型
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Keywords
whale optimization algorithm
differential evolution algorithm
adaptive variables
weapon target assignment model
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TJ02
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名基于优化BP神经网络的气象环境下军事通信效能评估
被引量：5
- 7
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作者
邱少明
王雪珂
杜秀丽
吕亚娜
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第3期89-96,共8页
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基金
装备发展部预研基金资助项目(6140002010101,6140001030111)。
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文摘
气象条件对作战的各个方面都产生不同程度的影响和制约,恶劣的天气情况会影响军事通信质量,为提高在气象环境影响下的军事通信效能评估效果,将BP(Back Propagation)神经网络模型应用于军事通信效能评估中,并结合基于信息素的细菌觅食改进算法(Bacterial Foraging Optimization based Pheromone,BFOP)进行求解,对BP神经网络参数进行优化。BFOP算法引入信息素思想,通过信息素浓度标识细菌经过的环境信息,指引细菌向信息素浓度高的位置进行迁移。仿真结果表明,所提评估模型具有更高的全局寻优能力,能更好地对军事通信效能进行评估,评估结果更准确。
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关键词
细菌觅食算法
迁移算子
信息素浓度
BP神经网络
效能评估
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Keywords
bacterial foraging algorithm
transfer operator
pheromone concentration
BP neural network
effectiveness evaluation
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分类号
TP202
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配
被引量：5
- 8
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作者
邱少明
柏陈城
吕亚娜
李傲
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期153-159,共7页
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文摘
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。
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关键词
动态武器目标分配
多目标鲸鱼优化算法
LOGISTIC映射
非支配等级
拥挤度
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Keywords
dynamic weapon target allocation
multi-objective whale optimization algorithm
logistic mapping
non-dominance hierarchy
congestion
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于属性匹配的装备保障体系建模方法研究
被引量：5
- 9
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作者
徐耀耀
吕亚娜
邱少明
陈波
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
岭南师范学院信息工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第1期44-49,共6页
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基金
装备发展部领域基金资助项目(61400010301)。
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文摘
现有装备保障体系拓扑建模方法难以描述体系内部异质节点及各功能子网之间的关系,借助超网络理论提出了装备保障体系网络建模方法。定义了基于超网络的装备保障体系概念;提出了基于“三层五网”结构的装备保障体系超网络模型,结合欧式距离算法提出了基于属性匹配优先的边连接策略;以某战区装备保障体系为例,仿真表明该模型展现出近似无标度特性和小世界特性,且抗毁性高,为装备保障网络建设提供了一种新思路。
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关键词
装备保障体系
超网络
边连接策略
属性匹配优先
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Keywords
equipment support SOS
supernetwork
edge connection strategy
attribute matching priority
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分类号
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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