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基于AppCan的移动微课系统设计与实现
被引量：
6
1
作者
王莉
《计算机应用与软件》
2017年第9期88-91,共4页
通过现状分析,对移动学习资源提出了两种分类:学习积件和学习系统,并阐述了它们各自的优点和缺点。比较发现,移动学习系统在实践中发挥的作用较全面。因此有必要开发支持课堂内外的移动学习系统。在用户体验模型的基础上,按教学设计、...
通过现状分析,对移动学习资源提出了两种分类:学习积件和学习系统,并阐述了它们各自的优点和缺点。比较发现,移动学习系统在实践中发挥的作用较全面。因此有必要开发支持课堂内外的移动学习系统。在用户体验模型的基础上,按教学设计、课程内容、系统模块、系统界面、视觉效果五个层次设计了新的移动学习系统结构。在比较各个移动应用开发技术的特点后,采用App Can为开发工具,利用HTML5技术,以计算机网络基础为案例,开发了跨平台的移动微课系统。
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关键词
移动学习资源
移动微课系统
AppCan
跨平台
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职称材料
基于参数优化VMD和改进DBN的滚动轴承故障诊断方法研究
被引量：
15
2
作者
盛肖炜
于林鑫
+2 位作者
毕鹏飞
康兴汝
朱美臣
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第9期1107-1116,共10页
针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解...
针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解个数和惩罚因子的参数组合;然后,利用参数优化后的VMD算法分解了滚动轴承振动信号,分解后的本征模态分量(IMF)求频谱后组成了高维数据集;最后,直接输入麻雀搜索算法(SSA)优化的深度置信网络进行了模式识别。研究结果表明:针对滚动轴承的故障,相同模式识别方法VMD算法故障识别率为97.4%,相比于EMD算法96.5%的故障识别率更高;相同信号处理方法下,DBN网络故障诊断率为98.7%,相比于SVM算法97.4%故障诊断率更高;WOA-VMD-SSA-DBN算法的故障诊断率达到了100%,故障诊断的效果得到了进一步提升。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
变分模态分解
鲸群优化算法
深度置信网络
麻雀搜索算法
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职称材料
题名
基于AppCan的移动微课系统设计与实现
被引量：
6
1
作者
王莉
机构
无锡开放大学机电工程系
出处
《计算机应用与软件》
2017年第9期88-91,共4页
基金
第三期江苏省职业教育教学改革研究课题(ZYB76)
江苏开放大学(江苏城市职业学院)"十二五"规划2015年度课题(15SEW-Y-026)
文摘
通过现状分析,对移动学习资源提出了两种分类:学习积件和学习系统,并阐述了它们各自的优点和缺点。比较发现,移动学习系统在实践中发挥的作用较全面。因此有必要开发支持课堂内外的移动学习系统。在用户体验模型的基础上,按教学设计、课程内容、系统模块、系统界面、视觉效果五个层次设计了新的移动学习系统结构。在比较各个移动应用开发技术的特点后,采用App Can为开发工具,利用HTML5技术,以计算机网络基础为案例,开发了跨平台的移动微课系统。
关键词
移动学习资源
移动微课系统
AppCan
跨平台
Keywords
Mobile learning resources
Mobile microlecture system
AppCan
Cross-platform
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于参数优化VMD和改进DBN的滚动轴承故障诊断方法研究
被引量：
15
2
作者
盛肖炜
于林鑫
毕鹏飞
康兴汝
朱美臣
机构
无锡开放大学机电工程系
东北
大学
信息科学与
工程
学院
哈尔滨
工程
大学
自动化学院
内蒙古北方重工业集团有限公司
浙江联宜电机有限公司
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第9期1107-1116,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51907018)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2004009)
+1 种基金
国防科技重点实验室稳定支持基金资助项目(JCKYS2019602003)
江苏开放大学办学系统"十三五"2018年度科研规划课题资助项目(2018XTZC16)。
文摘
针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解个数和惩罚因子的参数组合;然后,利用参数优化后的VMD算法分解了滚动轴承振动信号,分解后的本征模态分量(IMF)求频谱后组成了高维数据集;最后,直接输入麻雀搜索算法(SSA)优化的深度置信网络进行了模式识别。研究结果表明:针对滚动轴承的故障,相同模式识别方法VMD算法故障识别率为97.4%,相比于EMD算法96.5%的故障识别率更高;相同信号处理方法下,DBN网络故障诊断率为98.7%,相比于SVM算法97.4%故障诊断率更高;WOA-VMD-SSA-DBN算法的故障诊断率达到了100%,故障诊断的效果得到了进一步提升。
关键词
滚动轴承
故障诊断
变分模态分解
鲸群优化算法
深度置信网络
麻雀搜索算法
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
variational mode decomposition(VMD)
whale optimization algorithm(WOA)
deep belief network(DBN)
sparrow search algorithm
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AppCan的移动微课系统设计与实现
王莉
《计算机应用与软件》
2017
6
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职称材料
2
基于参数优化VMD和改进DBN的滚动轴承故障诊断方法研究
盛肖炜
于林鑫
毕鹏飞
康兴汝
朱美臣
《机电工程》
CAS
北大核心
2021
15
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