利用“雨课堂”提升课堂教学效果的研究和实践

在互联网+背景下,智慧教学工具已经被广泛应用在教学中。为了将传统教学方式转变以学生为中心,本文作者将雨课堂应用在专业课的教学中,通过精心设计课前、课中、课后的三段式教学活动,激发了学生的学习热情,有效的提升了教学效果。同时通过分析雨课堂的反馈数据及时了解学生对知识点的掌握情况,从而实现了对教学的持续性改进。文章最后分析了某个授课班级雨课堂数据和学生们期末成绩的关系并给出了学生对“雨课堂”的反馈。     

基于GAN指纹库的卷积神经网络室内可见光信道模型

提出一种神经网络算法实现室内可见光信道模型,解决Lambert模型难以计算室内可见光信道的噪声和误差问题。针对指纹库数据量大、难以采集和训练参数多导致迭代速度慢的问题,提出使用生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)生成仿真数据集融合原有的稀疏指纹库,生成满足训练要求数量的指纹库;使用一维的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取数据特征,降低训练参数,提高迭代速度。在室内5 m×5 m×3 m环境下采集稀疏指纹库,分别用反向传播 神经网络(back propagation netural network, BPNN)和一维CNN室内可见光信道模型进行对比。仿真结果表明:使用GAN生成指纹库的平均绝对误差为0.04,对数据量增广300%;在同一指纹库下,BPNN信道模型误差为3.81,迭代500次收敛;而CNN信道模型误差为0.79,迭代100次收敛。本文提出的GAN指纹库融合CNN的可见光信道模型具有精度高、误差小、速度快、泛化性强等优点,为室内可见光信道模型提供新的研究方案。     

ISAR成像中转角估计的新方法

ISAR成像中,为补偿散射点距离单元走动现象和横向定标,需已知目标与雷达相对总转角.实际ISAR成像中的转角通常是未知的.本文提出采用RAT方法,在不同纵向距离单元信号的模糊平面上检测线性调频信号的调制率,从而估计得到总转角.仿真和实测数据的成像结果证明了该方法的有效性.     

Universal Bottom Contact Modification with Diverse 2D Spacers for High-Performance Inverted Perovskite Solar Cells

Although the 2D spacer modification is widely studied in perovskite solar cells (PVSCs), the energy level alignment between the 2D/3D interfaces makes it unfavorable for top surface passivation in the inverted p-i-n device structure. To address this issue, the effect of bottom interface modification is studied with three representative 2D spacers, i.e., the Ruddlesden-Popper 2D spacer, Dion-Jacobson 2D spacer, and strong passivation 2D spacer, in inverted p-i-n PVSCs. After optimization, the PVSCs with these 2D spacer modifications universally exhibit the best efficiencies of ≈21.6%, which constitutes dramatic improvement compared to the control device (20.7%). By lifting off the perovskite layer, the optoelectronic properties of the bottom surface are studied, and the mechanism underlying the improved device performance is unveiled to be uniformly originated from the formation of 2D/3D heterojunction, where the cascade valence band facilitates the hole collection and electron back scattering field suppresses the charge recombination at the anode interface. Besides, the unencapsulated device retains 90% of initial efficiency after 30 days of storage in ambient air with a relative humidity of 30 ± 5%, indicating excellent stability against moisture and oxygen. This study provides insight into the bottom interface modification with diverse 2D spacers for high-performance p-i-n structured PVSC devices.     

蓝宝石基LED外延片背减薄与抛光工艺研究

研究了蓝宝石基LED外延片背减薄过程中去除速率和表面粗糙度与研磨转速和研磨压力的关系,比较了不同的磨料颗粒度对去除速率和表面粗糙度的影响,并研究了抛光过程中表面粗糙度随时间的变化规律,为背减薄与抛光工艺的优化提供了依据.     

基于自编码特征提取及弹性学习的手写数字识别

针对自编码算法提取输入特征能更好地发现样本间的相关性的优点,以自编码算法提取待识别样本特征作为多层前向网络的输入,以弹性BP算法训练网络,并用MNIST手写数字数据库样本测试。从正确率、拒识率、错误率和可靠率4项性能指标方面与逐像素方法进行了综合对比测试。研究表明,采用自编码特征提取、多层前向神经网络作为分类器以及弹性BP算法进行训练的手写数字识别,具有更快的收敛速度和更高的识别可靠率。     

BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用

建立了计算机网络安全评价的指标体系,探讨基于BP神经网络的计算机网络安全评价方法,设计构建了评价模型,并通过MATLAB仿真实验证明该方法是可行的.     

基于模糊神经网络的目标识别

结合模糊推理和神经网络两种方法的优点,从网络的结构、工作过程、学习算法等方面,探讨了一种基于模糊神经网络(FNN)的目标识别方法。通过仿真结果证明,此方法确实可行。     

步进频穿墙雷达成像算法

雷达穿墙检测是一种新颖的人体探测技术，文中构建了电磁波穿透绝缘介质墙的数学模型，推导了步进频信号穿墙后向投影算法，给出了算法实现流程，并对介质墙存在时的非聚焦及聚焦成像结果进行了仿真，验证了算法的有效性。     

双PWM型变流器协同控制策略仿真研究

为了抑制直流母线电压波动,提高交-直-交变流器的动态性能,需对其采用协调控制策略。本文对现有协调控制策略进行了总结,从功率平衡的角度,研究了交-直-交变流器的静态与动态模型。并在分析异步电动机动态模型的基础上,进行了交-直-交协调控制策略的仿真分析,仿真结果表明,这种控制算法具有直流母线响应速度更快、波动小等特点。