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关键词： 分数阶   滑模   同步   混沌系统  

摘要： 用滑模同步理论和滑模动态方法研究分数阶Rikitake不确定混沌系统滑模同步,绘制Rikitake混沌系统吸引子相图,根据分数阶微积分,构造3个滑模函数,给出3个同步方案,并对3个同步方案进行对比和分析.结果表明:分数阶Rikitake不确定混沌系统在一定条件下可取得滑模同步.

关键词： 航迹预测   长短期记忆网络   生成对抗网络   双重损失判别  

摘要： 为提升复杂环境中无人机航迹预测精度,提出一种改进的双重判别损失生成对抗网络的航迹预测模型。首先,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络提取航迹特性数据,并引入池化器获取无人机相对位移的交互向量,以提高模型环境抗干扰性。其次,构建生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)在相互博弈下不断优化改进。最后,引入对抗损失和位移损失的双重损失判别函数,提升模型整体预测精度。通过与3种较流行的预测模型实验对比结果表明,改进的GAN模型相比传统算法在航迹预测精度和稳定性上都有显著提升。

关键词： 义务教育阶段   小学英语教师   教学难题   人教版教材   英语课程标准   英语语言能力   思维导图   厦门市集美区  

摘要： 《义务教育英语课程标准(2022年版)》明确提出,“义务教育阶段英语课程的总目标是通过英语学习使学生形成初步的综合语言运用能力”。阅读能力是英语语言能力中的重要组成部分。如何提高小学中高年级学生英语语篇阅读的实效性,是近年来困扰一线小学英语教师的教学难题。福建省厦门市集美区使用的是PEP人教版教材,教材中Read and write以语篇阅读为主,阅读材料覆盖面广。

关键词： 小学数学   折线统计图   统计与概率   有效策略   学生核心素养   基础教育   现实生活   信息技术  

摘要： 在当前教育背景下,培养学生核心素养成为基础教育的关键目标,小学数学肩负着培养学生数学思维与学习能力的重任。折线统计图作为统计与概率领域的重要内容,既是数学知识的体现,也是数学与现实生活的连接点。随着信息技术的发展,数据无处不在,学生亟需具备解读和运用数据的能力。

关键词： 跨学科教学   时空综合   初中地理   初中历史  

摘要： 跨学科主题的设计与实施是一线教师落实跨学科主题学习活动的难点。本文阐述了跨学科主题活动设计与实施的一般路径,即深研学生疑问,确定学习主题;依据学习任务,确定活动目标;依据活动目标,细化活动过程;关注活动全过程,多元视角评价。在此基础上,对“手绘世界文明景观代表图”主题活动进行了实践和反思,以期为地理教师设计跨学科主题活动提供参考。

关键词： OBE理念   工程图学   教学改革   课程建设  

摘要： 本文聚焦基于OBE理念的工程图学课程教学改革。剖析当前教学在目标定位、内容、方法及评价方式上存在的问题,提出相应改革策略。通过精准定位教学目标、更新整合教学内容、创新教学方法和构建多元评价体系,旨在解决现存弊端,提升教学质量,培养学生的工程实践能力、跨学科融合思维,让学生所学与行业需求紧密相连,为工程领域输送更符合需求的高素质人才。

关键词： 第三次全国国土调查主要成果数据   森林资源管理“一张图”数据   林地   对比分析  

摘要： 林地、耕地和草地3种地类体量庞大,交叉重叠。利用第三次全国国土调查主要成果数据和森林资源管理“一张图”数据,以林地为研究对象,通过比对分析2套数据,找出内在关联,分析产生偏差的原因,研究解决方法,提出合理建议。

关键词： Sentinel影像   油茶   Sigmoid函数   Google Earth Engine   样本迁移  

摘要： 遥感影像分析中,多光谱指数特征的归一化处理对于提高分类精度和模型的泛化能力至关重要。采用Google Earth Engine(GEE)平台,以Sentinel-1 SAR雷达遥感影像和Sentinel-2 A光学遥感影像为数据源,通过计算纹理特征、地形特征、极化特征和Sigmoid函数归一化前后的多光谱指数特征构建不同的分类场景,采用随机森林、梯度提升树、支持向量机和朴素贝叶斯4种机器学习分类器进行分类实验,分析对光谱指数特征进行归一化处理是否有利于油茶林识别。将构建的卷积神经网络(CNN)和结合Bi-LSTM模块的深度学习模型与机器学习分类器进行比较,分析不同模型对油茶林识别效果。以吉安市2021年五种土地类型样本点为基础,将适合油茶林识别的分类场景应用到不同年份(2019年、2020年、2022年、2023年)的样本迁移中,分析各年份油茶林面积增量与空间分布。结果表明,归一化后的光谱指数特征与随机森林相结合对油茶林识别精度最高,整体精度(OA)为99.02%,Kappa系数为0.9837,油茶林用户精度(UA)为95.31%,油茶林生产者精度(PA)为93.74%;研究中CNN系列的深度学习模型对油茶林识别精度略低于随机森林分类器,其中结合Bi-LSTM模块的深度学习模型的整体精度(OA)为98.69%,Kappa系数为0.9713油茶林用户精度(UA)为94.96%,油茶林生产者精度(PA)为93.17%;2021年吉安市油茶林种植面积达184.4881万亩,其中遂川县占27.67%,为面积最大县;油茶林种植分布由地势高向地势低递减,种植地点多位于家庭农户附近的山坡地和自留地,油茶林种植面积逐年增加。研究所提出的油茶林提取方法能够为实现油茶林动态监测与管理提供帮助,所提出的样本迁移方法能有效减少样本采集和标注成本。

关键词： 模糊逻辑   p-随机真度   p-随机逻辑度量空间   p-随机发散度   近似推理  

摘要： 基于BR0代数语义,在赋值域为[0,1]的模糊命题逻辑系统中提出了公式的p-随机真度,同时引入公式间的p-随机相似度和p-随机伪距离的概念,建立了p-随机逻辑度量空间(F(S),d_(p)).在p-随机逻辑度量空间(F(S),d_(p))中提出了理论的p-随机发散度的概念,给出了3种不同类型的近似推理模式,并讨论了它们之间的关系.

关键词： 脊髓肿瘤   脊髓手术   体感诱发电位   肌电图   神经电生理   脊髓功能  

摘要： 目的探讨脊髓手术患者术中体感诱发电位(SEP)及肌电图(EMG)监测对术后脊髓功能状态的预测作用。方法选取2022-01—2023-06江苏省中医院收治的脊髓肿瘤患者58例,均行脊髓肿瘤切除术,术中采用SEP及EMG监测,记录SEP潜伏期、波幅以及腓总神经与胫神经的传导速度(NCV)与远端潜伏周期(DL),分析术中监测阳性预测术后脊髓功能的敏感度、特异度。结果58例患者均完成手术,手术时长(3.27±0.52)h,术中出血量(1253.84±564.92)mL。术中监测正常26例,发生SEP报警32例,其中10例波形发生不可逆改变;发生EMG报警28例,均经适当处理后波幅恢复,继续完成手术。以术毕SEP报警波幅仍未恢复者为监测阳性,以术后感觉评定为脊髓功能预后标准,术中监测敏感度60.00%,特异度86.79%,ROC曲线下面积0.734(95%CI:0.469~0.999),P>0.05;以术后肌力评定为脊髓功能预后标准,术中监测敏感度50.00%,特异度86.54%,ROC曲线下面积0.683(95%CI:0.428~0.938),P>0.05;以术后感觉与肌力任一功能为脊髓功能预后标准,术中监测敏感度55.56%,特异度89.80%,ROC曲线下面积0.727(95%CI:0.519~0.934),P<0.05。结论术中SEP及EMG监测可有效预测术后脊髓功能状态,提高脊髓手术的安全性。