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面向持续改进的计算机网络课程全过程考核改革实践

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计算机教育 2024年第5期 154-159页

作者：刘鹏陈卫卫李杰谢钧袁恩徐兵陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007 陆军工程大学职业教育中心江苏南京210007

针对现有课程考核方式大多以成绩导向、重知识轻能力、重评价轻反馈等问题,提出面向持续改进的全过程考核改革方式,介绍在计算机网络课程中实施全过程考核的做法和成效,指出基于信息化平台的多维度、全过程考核能将考核压力“缓释”到... 详细信息

针对现有课程考核方式大多以成绩导向、重知识轻能力、重评价轻反馈等问题,提出面向持续改进的全过程考核改革方式,介绍在计算机网络课程中实施全过程考核的做法和成效,指出基于信息化平台的多维度、全过程考核能将考核压力“缓释”到整个学习周期,具有更高的可信度、更全面的区分度和更有效的激励度。

关键词：课程考核改革持续改进全过程考核混合式考核

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基于角度边界的二进制函数对比学习模型

陆军工程大学学报 2024年第4期3卷 42-50页

作者：孙瑞锦郭世泽黎维詹达之王军潘志松陆军工程大学指挥控制工程学院江苏南京210007 国家计算机网络与信息安全管理中心北京100029 陆军装甲兵学院北京100072 31306部队四川成都610036

现有代码相似性检测模型主要关注编码器的构建,对深度学习的损失函数研究较少。针对二进制函数嵌入向量评估被忽略的问题,提出了一种基于角度边界的二进制代码对比学习模型(angular marginbased binary code contrastive learning frame... 详细信息

现有代码相似性检测模型主要关注编码器的构建,对深度学习的损失函数研究较少。针对二进制函数嵌入向量评估被忽略的问题,提出了一种基于角度边界的二进制代码对比学习模型(angular marginbased binary code contrastive learning framework,AngCLF)。通过优化对比学习的目标函数,提高了模型的准确性并加快了收敛速度。分析了模型产生效果的原因,并引入多个评估二进制代码向量空间的指标。通过实验验证了AngCLF的准确性,发现其在准确性上超越了包括jTrans模型在内的6个模型,并且收敛速度更快,对齐度和均匀性等指标也有明显优势。

关键词：对比学习角度边界嵌入学习二进制代码相似性检测

大型梯级水电站枯水期多模式优化调度模型研究

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水资源与水工程学报 2024年第1期35卷 124-132页

作者：李佳曲田朱艳军吕俞锡闻昕国能大渡河流域水电开发有限公司生产指挥中心四川成都610041 河海大学水利水电学院江苏南京210098

针对大型梯级水电站枯水期调度面临的市场环境复杂、枯汛转换期来水形势多变等难题,提出了梯级水电站调度决策多模式自适应匹配方法,分别建立“无(消落)压力环境”模式和“有(消落)压力环境”模式下的优化调度模型,根据预报信息自动选... 详细信息

针对大型梯级水电站枯水期调度面临的市场环境复杂、枯汛转换期来水形势多变等难题,提出了梯级水电站调度决策多模式自适应匹配方法,分别建立“无(消落)压力环境”模式和“有(消落)压力环境”模式下的优化调度模型,根据预报信息自动选择和灵活切换调度模式和目标,生成各电站水位动态控制和灵活调整策略。结果表明:“无(消落)压力环境”模式下可使流域发电量增加2.57%;“有(消落)压力环境”的“均匀突破”模式和“集中突破”模式下分别可增加发电量4.59%、5.32%,前者面临无法消落到位的风险更小,后者发电效益更大。该模型可有效降低枯水期消落和发电风险,提升流域整体发电效益,对于不同来水、发电等工况均表现出较好的适应能力和优化效果。

关键词：梯级水电站枯水期多模式优化调度消落风险

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高速角接触球轴承性能仿真及应用研究

机械制造与自动化 2024年第4期53卷 177-181页

作者：蒋聪乔思佳朱钰珏中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心江苏南京211106 空军装备部驻南京地区第三军事代表室江苏南京210008 中国人民解放军海军指挥学院江苏南京210016

为了在轴承使用前分析研判其在特定工况下的承载工作能力,基于某型高速角接触球轴承的特定工况,分别从急加减速过程、非稳态工作时润滑状态、保持架动态特性和强度、最佳预紧力等4个方面开展仿真研究,针对出现的影响轴承稳定工作的现象... 详细信息

为了在轴承使用前分析研判其在特定工况下的承载工作能力,基于某型高速角接触球轴承的特定工况,分别从急加减速过程、非稳态工作时润滑状态、保持架动态特性和强度、最佳预紧力等4个方面开展仿真研究,针对出现的影响轴承稳定工作的现象进行分析,对该型轴承的实际工程使用给出了合理化建议。

关键词：轴承高速性能预紧力振动

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基于射击时机的坦克射击门分析及改进

火力与指挥控制 2024年第3期49卷 124-129页

作者：张贤椿姚志军王军刘宗凯南京理工大学自动化学院南京210094 白城兵器试验中心吉林白城137001

针对坦克的射击门控制逻辑,分析现有射击门在坦克高速行进条件下在射击时机判断上的不足,提出基于预测机制的射击门改进方法,该射击门在考虑射击时延和炮口切向速度影响的情况下,去除了身管必须满足进入简单射击门的角度约束,可更大限... 详细信息

针对坦克的射击门控制逻辑,分析现有射击门在坦克高速行进条件下在射击时机判断上的不足,提出基于预测机制的射击门改进方法,该射击门在考虑射击时延和炮口切向速度影响的情况下,去除了身管必须满足进入简单射击门的角度约束,可更大限度地把握有效射击时机,数字仿真结果验证了改进射击门的优越性。

关键词：坦克炮身管射击门预测机制射击时机

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高校电视教学的几个问题

中国电化教育 1996年第6期 29-30页

作者：何忠稳南京陆军指挥学院电教中心

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6G潜力映射的未来世界和军事应用

指挥信息系统与技术 2023年第6期14卷 86-89页

作者：王海峰陆军指挥学院教研保障中心南京210045

随着第5代移动通信技术(5G)向大规模商用方向发展,以智能泛在为标志的第6代移动通信技术(6G)应用也越来越广泛。首先,分析了5G优缺点,提出了发展6G的条件已成熟且势在必行的思路;然后,从全频接入、立体覆盖、深度融合、异构集成和应用拓... 详细信息

随着第5代移动通信技术(5G)向大规模商用方向发展,以智能泛在为标志的第6代移动通信技术(6G)应用也越来越广泛。首先,分析了5G优缺点,提出了发展6G的条件已成熟且势在必行的思路;然后,从全频接入、立体覆盖、深度融合、异构集成和应用拓展5个方面梳理了6G优势,勾勒出包含通信面、数据面、计算面、感知面、智能面和安全面的网络应用场景;最后,阐述了当6G与未来战争相遇时,新一代无线通信技术将强力赋能态势共享、联合指挥控制和装备运用等军事应用。

关键词：第6代移动通信技术应用场景赋能军事

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作战仿真实体组件化建模研究

系统仿真学报 2015年第2期27卷 234-239页

作者：杜国红韦伟李路遥南京陆军指挥学院作战实验中心南京210045

针对作战仿真实体传统建模方法导致的模型分类标准不统一、模型通用性、可重用性差等现象,在对作战仿真实体要素进行分析和归纳的基础上,提出作战仿真实体组件化建模的设计方法、采用"方案-单元-实体-组件"方式的作战仿真实体管理机制... 详细信息

针对作战仿真实体传统建模方法导致的模型分类标准不统一、模型通用性、可重用性差等现象,在对作战仿真实体要素进行分析和归纳的基础上,提出作战仿真实体组件化建模的设计方法、采用"方案-单元-实体-组件"方式的作战仿真实体管理机制以及采用事件驱动、事件订购和分发方式的作战仿真实体交互机制,为构建良构的作战仿真实体模型,规范仿真实体模型开发,避免低水平重复建设提供技术支撑。

关键词：作战仿真仿真实体组件化建模组件

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自监督学习下小样本遥感图像场景分类

中国图象图形学报 2022年第11期27卷 3371-3381页

作者：张睿杨义鑫李阳王家宝苗壮李航王梓祺陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007

目的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感场景图像分类中广泛应用,但缺乏训练数据依然是不容忽视的问题。小样本遥感场景分类是指模型只需利用少量样本训练即可完成遥感场景图像分类任务。虽然现有基于元学习的小... 详细信息

目的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感场景图像分类中广泛应用,但缺乏训练数据依然是不容忽视的问题。小样本遥感场景分类是指模型只需利用少量样本训练即可完成遥感场景图像分类任务。虽然现有基于元学习的小样本遥感场景图像分类方法可以摆脱大数据训练的依赖,但模型的泛化能力依然较弱。为了解决这一问题,本文提出一种基于自监督学习的小样本遥感场景图像分类方法来增加模型的泛化能力。方法本文方法分为两个阶段。首先,使用元学习训练老师网络直到收敛;然后,双学生网络和老师网络对同一个输入进行预测。老师网络的预测结果会通过蒸馏损失指导双学生网络的训练。另外,在图像特征进入分类器之前,自监督对比学习通过度量同类样本的类中心距离,使模型学习到更明确的类间边界。两种自监督机制能够使模型学习到更丰富的类间关系,从而提高模型的泛化能力。结果本文在NWPU-RESISC45(North Western Polytechnical University-remote sensing image scene classification)、AID(aerial image dataset)和UCMerced LandUse(UC merced land use dataset)3个数据集上进行实验。在5-way 1-shot条件下,本文方法的精度在3个数据集上分别达到了72.72%±0.15%、68.62%±0.76%和68.21%±0.65%,比Relation Net^(*)模型分别提高了4.43%、1.93%和0.68%。随着可用标签的增加,本文方法的提升作用依然能够保持,在5-way 5-shot条件下,本文方法的精度比Relation Net^(*)分别提高3.89%、2.99%和1.25%。结论本文方法可以使模型学习到更丰富的类内类间关系,有效提升小样本遥感场景图像分类模型的泛化能力。

关键词：小样本学习遥感场景分类自监督学习蒸馏学习对比学习