DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，神经网络发展迅速，尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN) [ 1 ] ，已经广泛应用于计算机视觉、语音识别、医学研究以及智能博弈等诸多领域，且仍在不断更新迭代。对于其中一个热点问题——图像目标检测，R-CNN [ 2 ] 是将CNN方法引入进来的一个里程碑，随后衍生出系列研究Fast R-CNN [ 3 ] 、Faster R-CNN [ 4 ] 等，2016年YOLO [ 5 ] 的提出，将目标的分类和位置检测作为一个整体回归问题进行求解，在识别速度上实现了重大突破，接着，SSD [ 6 ] 、YOLO9000 [ 7 ] 等进一步提高了目标检测的速度和精度。 然而人们并不仅仅满足于获取目标的类别和位置信息，还希望从图像中挖掘更多的信息，例如目标的方向信息，这样就可以对图像做出更深刻的语义理解，产生更多的应用，例如利用目标的方向信息对图像进行纠正，预测与目标特定方向相关联事件的发生概率，再如估计出动态目标的方向信息就能预测其意图等。另外，对于在原始图像上标记目标所在位置，上述方法均采用传统的轴对齐包围盒来标记目标，而针对任意角度倾斜的目标，特别是倾斜的细长条状物体，如船只、车辆、铅笔等，如果可以预测出目标的方向，更适合使用带有方向信息的倾斜包围盒进行定位，这样可以更加准确地包含目标，减少框内背景信息比例，增加包围盒的信息利用率，同时在目标密集区域也可大大减少多个包围盒之间的重叠率，更有效地区分不同目标个体，传统包围盒与倾斜包围盒的对比图如图1所示。 所以，对目标方向估计的研究很有价值。目前，针对目标方向估计也有不少研究，如文献 [ 8 ] 提出R 2 CNN检测任意方向的文字目标，先粗预测文字的轴对齐包围盒，再通过不同尺度池化层提取的特征，精化轴对齐包围盒，再得到最小倾斜包围盒，非直接预测倾斜包围盒；文献 [ 9 ] 采用有方向的SSD检测任意方向的车辆，直接将描述方向的方向角纳入到目标包围盒的属性数据中进行回归；文献 [ 10 ] 则预先设定几组特定角度的旋转盒，预测时在各个位置基于这些预设的旋转盒及不同类型目标比例特征分子任务进行预测，且包围盒中也是添加一项方向角描述方向。但是，由于方向角度值 θ 在旋转一整周后，即从360˚ 图1. 传统包围盒与倾斜包围盒的对比图 到0˚处角度的数值存在突变，而实际上360˚和0˚是指的同一方向，所以如果直接使用 θ 进行回归，网络在0˚和360˚处的预测值在数值上极有可能会存在很大误差。 本文采用目标方向 θ 的两个单位方向分量 ( x ， y ) ( sin θ ， cos θ ) ，作为卷积神经网络的输入数据和预测数据，因为 sin θ 和 cos θ 在 θ ∈ [ 0 ∘ ， 360 ∘ ) 上具有单调性和连续性，不会出现上述突变问题。而由于方向分 量为单位矢量，即两个输出分量存在平方和为1的函数约束，这就会引入一个新问题，即如何确保神经网络输出的矢量是单位矢量。传统神经网络的主体思想是建立从输入到输出的数学模型，通过大量有标注的样本数据对模型进行训练，解算出其中未知的模型参数，最终得到完整的模型。而在诸多实际应用中，网络输出往往存在很多约束，例如需要满足某一值域范围，如图像目标框的长宽为正数，或是需要满足某种函数关系式，比如本文方向估计方法中的输出矢量分量平方和等于1，本文将这种具有输出约束的神经网络称作约束性神经网络，探讨使用约束性神经网络解决一类具有约束问题的一般性方法，将其具体应用于目标方向估计中。
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user: 4. 实验 4.1. 实验数据及运行环境 本文对高清航拍影像的飞机目标进行方向估计测试，原始数据来源于中科院大学高清航拍目标数据集UCAS-AOD [ 13 ] 中的包含飞机目标的高清航拍影像，采用数据集中飞机目标位置标注数据裁剪出目标。整理后，最终使用893张影像内包含的6447架飞机作为训练集，104张影像内的1005架飞机作为测试集，比例约为6.4:1。部分实验样本示例图如图9所示。 目标方向为从飞机机尾指向机头的方向，编写方向标定程序对所有高清航拍影像中的飞机目标进行人工方向标注，首先画出从机尾到机头的直线，然后程序自动计算所画直线的方向角 θ 的两分量值，作为训练时的真值，存储在样本标定文本数据中。 本文全部程序采用C++语言，在Caffe框架下编写，Visual Studio 2013编译环境，硬件采用Intel i5-4210U处理器，1.7 GHz，8 G内存，单线程运行，无GPU加速。 4.2. 实验步骤 4.2.1 . 训练 使用UCAS-AOD数据集中6447张飞机影像及相应的目标方向分量值作为学习数据，在Caffe框架下实现图6所示的网络结构，神经网络基础学习率 η = 0.01 ，分别采用不考虑输出约束的传统方法，即约束误差常数系数 λ = 0 ，和本文提出的考虑单个输出约束的方法，并考虑约束误差常数系数 λ 分别为0.5，1.0，1.5，对学习数据进行训练，迭代50，000次，得到训练模型，并绘制曲线观察每次迭代方向分量均方差Loss值和约束误差值的变化。 图9. 目标方向估计实验样本示例图 4.2.2 . 测试 测试：使用UCAS-AOD中1005张飞机影像及相应的目标方向分量值作为测试数据，使用对应于训练网络的网络结构和训练得到的训练模型对测试数据进行方向估计，并采用方向角绘制程序将最终预测的方向显示展示出来。 4.3. 实验结果 训练过程中，当约束误差常数系数 λ 分别为0 (即不考虑约束误差的传统神经网络方法)、0.5、1.0及1.5时，目标方向分量的均方差损失和约束误差在前8000次迭代中的变化曲线如图10和图11所示。 图10. 目标方向分量均方差损失随迭代次数变化示意图 图11. 目标方向分量约束误差随迭代次数变化示意图 当约束误差常数系数不为0(红色曲线)时，即网络增加了约束误差的考量后，从图10中可以看出，目标方向分量的均方差损失值随迭代次数增加下降的速度和幅度与不考虑约束误差的传统方法几乎不变，维持在传统方法的水平；而从图11中可以明显看到，约束误差随迭代次数下降速度明显更快，且当约束误差趋于稳定时，约束性神经网络的方法得到的最终值比没有考虑约束的传统方法低近一倍。 因此，本文提出的方法，能提高约束误差下降的速度和幅度。而由公式(31)和(32)可以看出，减小约束误差，对减小方向估计误差是有作用的。因此，运用引入约束误差的约束化神经网络进行目标方向估计能够减小约束误差，提高方向估计精度。 关于约束误差常数系数 λ 的选择，在图10和图11中 λ 分别为0.5，1.0，1.5时，绿蓝黄三种曲线的走势相似，在此应用中，约束误差对整体预测的影响有一定限度，不过在实验发现，系数越大时网络越不容易收敛，所以建议在具体应用中，不宜使用较大的系数。 图12是使用约束误差常数系数 λ 为0.1的约束性神经网络，迭代50，000次的训练模型，对测试图片进行目标方向估计的部分结果图。
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user: 5. 结论与展望 本文提出了约束性神经网络的概念，进一步提出了在具体问题中网络输出分量间存在弱约束和强约束时的一般性处理方法，提供了考虑约束误差的新思路新方法，具有普适性和较高的应用价值。在图像目标方向估计的应用中，本文对描述目标方向的方向角的两个具有强约束关系的方向分量进行回归，故采用约束性神经网络，在Loss层引入约束误差，解决目标方向分量估计问题。实验表明，基于约束性神经网络的目标方向估计方法，能够在保证原输出损失的下降速度和幅度的前提下，减小约束误差，提高方向估计精度。 后续研究工作可以集中于采用结构更成熟的神经网络结构，实现利用目标的方向信息纠正图像、更加准确地定位任意角度倾斜的细长条状物体等一些具体应用，使用约束性神经网络解决更多具有输出约束的实际问题，如预测目标在三维空间内的方向等。
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user: 致 谢 本文工作在刘进副教授的指导和方高硕士的帮助下完成，感谢中科院大学高清航拍目标数据集 图12. 测试图片目标方向估计的部分结果图 UCAS-AOD [ 13 ] ，感谢国家自然科学基金项目“球面全方位目标测量及跟踪算法研究”(编号41271454)对本文工作的支持，特此致谢。
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user: 摘 要 无人机航拍能够快速准确获取地表的高分辨率影像，已经成为遥感数据获取的重要手段之一。采用eCognition软件面向对象分类方法，对无人机影像进行地物分类研究。通过ENVI OneButton生成无人机正射镶嵌影像，选择合适的分割参数对实验区影像进行多尺度分割，找出最优的分割尺度。利用eCognition特征优化功能选择最优对象特征组合，进行最近邻分类。结果表明，分类的总体精度达到83%，Kappa达到0.8，采用eCognition面向对象的分类方法能够较为准确地得到地物覆盖信息。利用无人机技术和eCognition面向对象分类方法，可充分利用影像的光谱信息和形状、纹理等空间信息，能够实现地物信息的快速、准确提取。 关键词 :无人机影像，面向对象，eCognition，特征选择，分类 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 无人机航拍相对于传统航拍具有机动灵活、环境适应性强、作业成本低的优势，能快速准确获取飞行困难地区的高分辨率影像，已经成为航空摄影测量的重要手段之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。无人机影像不仅能克服传统遥感手段在多云雾地区难以获取数据的缺陷，其获取的高分辨率数据具有更加明显的地物几何特征和纹理特征，包含更丰富的空间信息，从而能够更加容易地获取地物类别属性信息 [ 4 ] 。传统的基于像素的分类方法主要利用遥感影像丰富的光谱特征，且地物间的光谱差异非常明显。而普通无人机提供的高分辨率影像通常只包含较少的波段，光谱信息单一。因此，如果利用传统的基于像素的分类方法进行无人机影像的分类将会造成空间数据的大量冗余，分类精度低。Baatz M等提出面向对象的高分辨率遥感影像分类方法 [ 5 ] 。面向对象的分类方法能够充分应用无人机高分辨率影像的空间信息，已经在无人机影像地物分类中取得了较为准确的结果。如何少林等利用面向对象的方法对无人机影像进行了土地利用信息的提取研究 [ 6 ] 。董梅等结合无人机遥感影像和面向对象方法较为准确地提取了烟草的种植面积 [ 7 ] 。许燕等对无人机影像分类的结果表明，面向对象分类方法的总体精度在80%以上，明显高于最大似然分类 [ 8 ] 。 eCognition软件采用基于目标信息的遥感信息提取方法，它集合了面向对象的分割方法以及大量的分类规则，适用于高分辨率遥感影像的解译。目前已有学者采用eCognition面向对象方法进行遥感影像分类的研究，并取得了较好的结果 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。无人机影像包含丰富的空间信息，应用eCognition面向对象方法进行无人机影像分类能够快速、准确的获取地物信息。因此，本文利用eCognition面向对象的分类方法对无人机影像进行地物分类。
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user: 2 研究区域与数据 2.1. 研究区域及无人机影像获取 以具有代表性的贵州省贵阳市某城乡结合部作为实验区，采用Phantom 4 DJI无人机对实验区进行拍摄，影像获取的时间为2017年12月，拍摄高度为100m，选用的数据大小为6000×5000像元。无人机影像包含红、绿、蓝三波段。实验区域包含菜地、裸地、道路、房屋、水体、废弃建材用地、灌丛、树木等。 2.2. 无人机正射镶嵌影像生成 利用ENVI OneButton生成无人机正射镶嵌影像。ENVI OneButton是ENVI新增的无人机图像处理工具，利用先进的摄影测量和计算机视觉算法，采用空三加密和区域网平差技术快速得到高精度、具备标准地理参考、无缝镶嵌的正射影像。ENVI OneButton对影像的正射处理主要包含影像匹配、空三计算、正射影像生产和镶嵌匀色等步骤。生成的无人机正射影像无明显拼接痕迹(图1)，颜色色调平衡，影像边界无明显畸变，可用于地物分类。
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user: 4. 精度评价 分类精度是检验分类方法是否可行的首要指标 [ 13 ] 。易康软件提供基于样本和基于对象的评价方式。在进行精度评价前，新建测试样本，并保证测试样本在影像中随机分布且与训练样本不重复。利用新建的测试样本对分类结果进行精度评价。精度评价的结果包含混淆矩阵、单一类别的精度分析结果和总体精度分析结果。对每类地物选择测试样本，利用测试样本对分类结果进行精度评价。 从混淆矩阵(表2)中可以看出，水体、灌丛的分类结果较好，一部分建筑被错分为道路，道路也有一部分被错分为建筑和农田，农田一部分被错分为树木和裸地，小部分的树木被错分为农田，灌丛有一部分被分为树木。部分建筑的材质与水泥道路非常相近，在影像上的光谱显示非常接近，容易产生错分现象。沟渠中长有水生植物，且沟渠与农田的形状相近，呈长条状，因而与农田产生错分。农田中，生长稀疏的部分明显能观察到裸地，也容易被分类为裸地。总体来说，分类的精度较好，所有类别的生产者精度在0.65以上，总体精度和Kappa系数分别为83%和0.80 (表3)。
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user: 5. 结论 本文利用eCognition软件采用面向对象的分类方法对无人机正射影像进行地物分类。通过选择合理的分割尺度以及分类特征，采用最近邻分类方法，较好地区分出实验区的8类地物，分类总体精度和Kappa Table 2 Confusion matri 类别 水体 建筑 道路 农田 树木 裸地 废弃建材 灌丛 总和 水体 183，162 0 0 0 0 0 0 0 183，162 建筑 0 58，014 9755 0 0 0 0 0 67，769 道路 0 30，074 85，677 0 0 0 0 0 115，751 农田 0 0 34，100 114，485 2392 0 0 0 150，977 树木 0 0 0 18，428 50，772 0 0 22，482 91，682 裸地 0 0 0 28，768 0 108，541 0 0 137，309 废弃建材用地 0 0 0 0 0 0 58，714 0 58，714 灌丛 0 0 0 0 0 0 0 70，401 70，401 总和 183，162 88，088 129，532 161，681 53，164 108，541 58，174 92，883 表2. 混淆矩阵 Table 3 Classification accuracy of different classes and overall accurac 评价指标 水体 建筑 道路 农田 树木 裸地 废弃建材用地 灌丛 生产精度/% 1 65.86 66.14 70.8 95.5 1 1 0.758 用户精度/% 1 85.6 74.01 75.82 55.37 79.05 1 1 总体精度/% 83.32 Kappa系数 0.857 表3. 各类别分类精度和总体精度 系数分别达到83%和0.8。利用无人机影像作为数据源，采用面向对象的分类方法，能够同时在效率和精度上取得较好的效果。面向对象的分类方法不仅能利用影像的光谱信息，还能综合考虑地物的形状，纹理等信息，有效地避免基于像元分类方法产生的“椒盐”现象。面向对象分类的基础是对象分割，分类的依据是对象的特征，分类结果精度很大程度上取决于分割对象。多尺度分割参数的选取对面向对象的分类至关重要，需要进行更加深入的研究。
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user: 摘 要 传统电液比例控制阀存在结构复杂、价格高、易堵塞、控制困难等不足，在液压试验机、硫化机等工作环境较差、成本要求较高的液驱装备应用中存在不适应性。本文设计了一种由步进电机驱动的三段式易装拆的数字阀结构，通过齿轮传动与螺纹式导向结构将步进电机转动转换为阀芯位移，大大简化了控制阀的加工难度、提高了驱动力矩；通过步进电机高频细分驱动以及高精度螺纹结构设计，实现了较高的比例控制精度。在数字阀原理设计的基础上，针对数字阀流量控制特性进行了仿真和试验研究，结果表明，数字阀具有良好的动态响应特性，响应时间在0.3 s左右。 关键词 :数字阀，流量控制，步进电机 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 液压驱动是高端、重型装备的主要动力型式，主要通过比例阀(或伺服阀)进行流量调节来实现加载控制。传统电液比例阀响应速度快、控制精确，是液压系统的主要控制部件，然而其结构复杂、价格高、易堵塞、控制困难，限制了其应用范围，在液压试验机、硫化机等工作环境较差、成本要求较高的液驱装备应用中存在不适应性。阮健 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 等人提出了一种有高稳定性和较快响应速度的2D电液数字换向阀，并通过建模与Matlab仿真研究了该阀的关键结构和动态特性，但是该阀仍存在精度要求高，不易加工，仅具备导控阀功能的缺陷。李军霞 [ 4 ] 等人利用功率键合图理论和Matlab对电液比例溢流阀调压系统的动态特性进行了仿真分析，并采用Fluent对其内部流场进行了数值仿真，得到了阀内流体的压力和速度变化情况。权龙 [ 5 ] [ 6 ] 等人提出了一种具有较高的闭环响应带宽和能量效率的新型先导控制比例方向阀，在时域和频域中对阀的动态阶跃响应和频率响应特性进行分析，对比仿真了不同阀芯面积比和节流槽面积增益对动态特性的影响。魏超 [ 7 ] 等人介绍了一种具有较快开关响应速度和较强通流能力的三级高速脉冲阀结构并进行了仿真和实验，结果发现高速脉冲阀的先导阀和次阀先后控制主阀芯动作的模式的特点，高速脉冲阀开阀瞬间阀芯开度大，响应时间在10 ms以内。 多个学者针对传统电液比例阀提出了优化，但仍存在加工困难，控制困难以及响应不够快等问题。故本文在分析比例阀控、以及数字阀结构及其流量控制特性的基础上，提出了一种螺纹导向型带初始位置感应的三段式数字阀结构，其具有较高的比例控制精度和良好的动态响应特性，同时建立其流量控制模型并进行了试验验证。
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user: 2. 三段式数字阀结构原理 数字阀的结构如图1所示，包括齿轮箱1、阀体2、螺纹箱3、阀芯4、步进电机11及传动机构。齿轮箱、阀体、螺纹箱采用三段式连接而成，阀芯位于阀体内部的阀腔内；传动机构由主动齿轮9和从动齿轮8组成，步进电机的输出轴与主动齿轮相接，主动齿轮与从动齿轮啮合，组成一对齿轮副，从动齿轮与阀芯一端相接，阀芯另一端制成螺杆，螺杆与螺纹箱上的内螺纹相配合组成一对螺旋副，阀芯的左 图1. 数字阀结构原理图 端通过螺旋副将步进电机的旋转运动转化为直线运动。 具体工作原理：当数字阀驱动电路发出脉冲信号后，步进电机转动对应角度，在齿轮机构的带动下，驱动阀芯转动，由于阀芯左侧螺纹机构的导向作用，阀芯每转动一圈的同时横移一个螺距，从而控制阀芯开度，起到换向和节流的作用。齿轮箱顶端装有限位板10，限位板上配备了光电传感器，在控制器上电启动时，传感器检测阀芯是否处于零位，如果不处于零位，则输出控制信号给步进电机，便于控制阀芯回到零位，以消除累积误差，提高阀芯位置的重复精度。
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user: 4. 误差分析 4.1. 步进电机定位精度对数字阀精度的影响 步进电机转动1000步，换向阀阀芯轴向位移4 mm。步进电机多次转动时到达同一位置的误差小于±0.5步，换算为轴向位移小于0.002 mm。通过计算，可以得到输出流量为130.33 L/min，误差为(130.33 −130.07)/130.07 = 0.20%。 4.2. 间隙对数字阀精度的影响 根据图纸尺寸，步进电机的输出轴与平键之间的最大间隙为0.039 mm，齿轮传动的齿隙为0.1 mm，螺纹副的回程间隙为0.03 mm。将这些间隙折合成步进电机转动的角度，计算可得α = 0.33˚，换算成换向阀阀芯轴向位移，为0.031 mm。经仿真，数字阀的输出流量可以达到134.10 L/min，最大相对误差为 3.1%。
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user: 5. 结论 本文提出了一种螺纹导向型带初始位置感应的三段式数字阀，建立了数字阀数学模型并进行仿真，结果表明数字阀具有良好的动态响应特性，响应时间在0.3 s左右。此外，分析了数字阀电机内部参数、结构参数以及压力对流量特性的影响，结果发现电机转动惯量越小或电机阻尼系数越大时，其流量的阶跃响应超调量越小，响应速度越快；电机相电流或电感越小时，其流量的阶跃响应超调量越小，但其响应时间长，当阀芯半径与传动比增大时，其流经阀的流量也同比例的增大，当阀口负载压力增大时，其流经阀的流量以开方的趋势减少。
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user: 摘 要 针对现有的舰船目标自动识别方法容易受到物理噪声干扰、实时性差等问题，提出一种基于深度学习中Faster R-CNN (快速区域卷积神经网络)的海上舰船识别算法。首先建立了一套海上舰船图片的训练集与测试集；其次为了增强网络的泛化能力，在区域生成网络的第一个全连接层后增加了一个dropout层；最后为了减小过拟合，在分类时只使用了一个含有2048个神经元的全连接层。目前算法可以将海上舰船目标自动识别为航母、其他军舰、民船三类，在本文设定的测试集上准确率为90.4%，检测速度为每秒15帧左右。 关键词 :海上舰船识别，深度学习，Faster R-CNN，训练集，测试集 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在现代海战中，对舰船目标的识别是否准确有效，直接关系到海军舰载武器系统的发展和进步，同时也是决定能否先敌使用武器、赢得现代海上战争的关键。因此在现代化战争的技术需求下，开展海上舰船目标识别技术的研究，从纷繁复杂的情报中筛选出对作战有用的信息，不仅具有很高的学术研究价值，还具有重大的军事理论创新价值和和重要的军事实践指导意义。目前舰船识别方面的研究主要集中在基于物理特征和基于遥感图像两个方面。文献 [ 1 ] 通过仿真获取舰船的声场、磁场、水压场三种物理场信号，采用基于小波变换的舰船物理场信号特征提取算法提取舰船种类的特征，最后使用支持向量机对多场融合特征进行分类。潘琳等人 [ 2 ] 提出采用小波变换的方法对舰船辐射噪声带内信号的小波模极大值和带外信号的分频段能量这两类特征进行提取，然后将融合特征用于舰船目标的分类。文献 [ 3 ] 首先获取不同类型舰船的辐射噪声，然后通过噪声的DENOM谱建立支持向量机的模型，实现了舰船目标的分类。文献 [ 4 ] 针对舰船遥感图像中海面背景十分复杂且存在云块这一问题提出了一种基于多级视觉感知算法去除了海面背景的干扰，并使用基于SVM分类器的方法对舰船目标进行分类。针对SAR图像的舰船识别存在“方位向模糊”和“距离向扩展”等问题，陈文婷 [ 5 ] 提出了基于Radon变换的SAR舰船目标切片精细分割算法并设计了一种基于SVM的组合分类器。针对遥感图像舰船分类问题，黄龙辉 [ 6 ] 提出了一种基于分块的多尺度完全局部二值模式和费舍尔向量的局部特征表示方法，并采用多特征学习框架对提取到的特征进行训练。通过对舰船识别的相关文献进行分析可以看出，基于物理特征的舰船识别容易受到物理噪声的干扰，基于遥感图像容易受到电磁环境的干扰，且这两种情况下实时性较差。 近年来，人工智能技术方法发展异常迅猛，在计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。对于舰船目标识别领域，人工智能及深度学习技术的飞速发展，无疑为实现技术突破提供了良好的契机。针对传统舰船识别方法存在的问题，本文对智能视频监控中基于可见光图像的舰船识别技术进行研究，提出了一种基于深度学习中Faster R-CNN的海上舰船识别算法，取得了很好的检测速度和准确率。由于可见光图像的获取途径属于被动地接收信息，因此可以较好地克服物理噪声和电磁波的干扰，并且在无线电静默的情况下，可以发挥极大的作用。
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user: 2. 训练集与测试集的建立 训练集设计得是否合理直接影响到算法性能，训练集中图片数量越大、种类越多，算法的准确性和鲁棒性则越强。由于目前没有舰船图片的训练集，因此本文建立了一套海上舰船图片的训练集并对训练集中的图片进行了标注；为了对算法进行定量分析，还建立了一套海上舰船图片的测试集。本文设计的训练集与测试集可直接用于基于可见光图片的舰船目标识别算法研究，为以后进行此方面研究的学者提供参考。 2.1. 图片的收集与整理 首先通过以下两种方式获取了近万张不同角度不同种类的海上舰船图片： 1) 通过“爬虫软件”自动对网络资源进行下载，由于网络资源不一定准确，下载下来的图片不一定是舰船图片，所以需要对其进行数据清洗，即人工地对每张图片进行检验。 2) 利用外出调研期间对海上舰船进行拍摄。 本文从收集到的图片中挑选出了具有代表性的5000张海上舰船图片，总体上可以分为航母、其他军舰、民船三类。其中航母主要包括中国、法国、意大利、俄罗斯、西班牙、巴西、印度、泰国、英国和美国这十个国家的航母；其他军舰主要包括驱逐舰、护卫舰、登陆舰、导弹艇、补给舰等类型；民船主要包括客船、干货船、液货船、载驳船、集装箱船、滚装船、工程船、工作船、渔船等类型。 最后，从中随机选择4000张图片作为训练集，剩余的1000张图片作为测试集。 2.2. 图片的标注 本文使用“labelImg”这种软件对图片中的舰船进行标注，即将舰船所在位置用长方形框出来。将航母命名为“hang boat”；其他军舰命名为“jun boat”；民船命名为“min boat”。每一张图片该软件都会自动生成一个对应的文本文件，对训练集和测试集中的5000张图片进行标注，得到5000个文本文件。
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user: 3. 基于Faster R-CNN的舰船检测网络结构设计 深度学习在人工智能领域中占据重要地位，它的最终目的是建立能够和人类一样具有思考能力的神经网络，这种神经网络能够像人一样对事物做出具有智能的反应。在人工智能领域中，图像的自动识别技术是很重要的一个分支，而RCNN系列目标检测方法使图像识别技术达到了顶峰。 R-CNN (Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过Region Proposal (候选区域选择)的方法实现目标的检测 [ 7 ] 。算法可以分为四步：候选区域生成、特征提取、分类、位置精修。SPP-Net在R-CNN的基础上做了实质性的改进：取消了图像归一化过程，解决了图像变形导致的信息丢失以及存储问题；采用空间金字塔池化替换了全连接层之前的最后一个池化层。其中，最关键的是SPP的位置，它放在所有的卷积层之后，有效地解决了卷积层的重复计算问题，这是该算法的核心贡献 [ 8 ] 。继SPP-Net后，FastR-CNN对R-CNN进行了加速 [ 9 ] ，在以下方面进行了改进：借鉴SPP-Net思路，提出简化版的ROI池化层，同时加入了候选框映射功能，使得网络能够反向传播，解决了SPP的整体网络训练问题；将分类和边框回归进行合并，通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一了训练过程，从而提高了算法准确度；结合上面的改进，模型训练时可对所有层进行更新，除了速度提升外(训练速度是SPP-Net的3倍，测试速度是10倍)，还得到了更好的检测效果。由于Fast R-CNN在进行选择性搜索时需要找出所有的候选框，这样非常耗时，所以Faster-R CNN在Fast R-CNN基础上加入了一个提取边缘的神经网络，使其可以自动地对候选框进行提取，并将其命名为区域生成网络(Region Proposal Network)。Faster R-CNN可以简单地看作“区域生成网络 + Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络代替Fast R-CNN中的Selective Search方法 [ 10 ] 。从R-CNN到SPP-Net到Fast R-CNN再到Faster R-CNN，目标检测的四个基本步骤(候选区域生成，特征提取，分类，位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。 Faster RCNN算法是当前目标检测领域里较为领先的算法，在RCNN系列目标检测方法中准确率最高且速度最快。由于舰船识别和通用目标的识别在功能上具有相似性且目前没有舰船识别相关的图片训练集，因此本文选择现有的VGG16网络作为特征提取网络，并使用在现有的Image Net通用目标训练集上训练得到的权值作为初始值。但是因为舰船与通用目标在形态等方面存在相异性，直接使用会降低Faster RCNN方法检测的准确率和速度，所以本文在考虑舰船目标识别特异性的情况下对Faster RCNN网络框架中的区域生成网络进行了改进：① 由于Image Net训练集中舰船图片较少，且本文的目的是将舰船这种同一类型物体进一步地区分，因此为了增强网络的泛化能力，本文训练时在第一个全连接层后添加了一个dropout层，训练时对这一层某些神经元的输出随机地进行一定比例的抑制，在测试的环节中把该层去掉，并且为了使后一层的输入保持相应的数量级和物理意义，用随机丢弃的概率乘以上一层的输出值。② 由于本文的舰船检测只是将舰船分为三种类型，为了减小过拟合，在对目标进行分类时只使用了一个输出神经元个数为2048的全连接层。
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user: 4. 实验结果 将训练集中的图片和文本文件全部放入本文设计的基于Faster R-CNN的舰船检测网络中进行训练，训练后会生成一个用于识别舰船图片的模型，调用这一模型即可以对海上舰船目标进行识别。目前算法在本文设定的测试集中准确率为90.4%，检测速度为每秒钟15帧左右，以下为该算法在本文设定的测试集中的部分识别结果。 4.1. 航母检测结果 左上角显示的“hang”表示算法识别这一目标为航母，“hang”后的数字为置信度，即算法认为这一目标为所判定种类的概率值。如“hang 0.999”则代表算法认为这一目标为航母，且该目标为航母的概率是99.7%。图1中的图(a)、图(b)为侧面角度的航母图片且图(a)中含有两个舰船目标；图(c)为俯视角度下的航母图片。从识别结果中可以看出算法对不同国籍、不同角度、不同大小的一个或多个航母目标都可以进行有效地识别。 4.2. 其他军舰检测结果 左上角显示的“jun”表示算法识别这一目标为除航母之外的其他军舰，其中图2中的图(f)为光线较暗情况下拍摄的图片，从实验结果中可以看出算法对不同种类、不同国籍、不同角度、不同大小的一个或多个其他军舰目标都可以进行有效地识别。 4.3. 民船检测结果 左上角显示的“min”表示算法识别这一目标为民船。图3中的(h)为客船；图(i)为液化天然气船；图(s)为滚装船，这些不同种类的民船图片都取得了很好的识别效果。
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user: 5. 结束语 本文首先建立了一套海上舰船图片的训练集与测试集，然后使用“LabelImg软件”对图片进行了标注，最后将图片和标注后生成的文本文件放入预先设计好的舰船检测网络中进行训练，完成海上舰船识 图1. 航母图片识别结果 图2. 其他军舰图片识别结果 图3. 民船图片识别结果 别算法的设计。目前可以实现航母、其他军舰、民船三种类型舰船的识别。通过对测试集中的检测结果进行分析可知，目前算法在对远距离小目标进行检测时可能会出现漏检的情况。因此本文下一步工作将对快速区域卷积神经网络算法进行深入研究，尝试通过调整参数、调整网络结构等方式进一步优化算法，提高算法对小目标检测的准确率。并且由于训练集设计得是否合理直接影响到算法的准确性与鲁棒性，因此本文将收集更多海上舰船图片，进一步丰富训练集的多样性。在以后的研究中，还将对训练集中“其他军舰”进一步区分，进一步识别出军舰的种类、国籍和型号等信息。
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user: 摘 要 本文研究了2-D切换连续离散系统的无源性。通过设计与时间有关的状态依赖切换律，给出了系统无源的充分条件。当2-D切换离散系存在外部扰动时，分别设计了基于观测器和一般形式的无源滤波器，使得闭环2-D 切换连续离散系统是无源的。最后给出了两个数值仿真，来验证所得结论的有效性。 关键词 :2-D切换连续离散系统，切换律，无源性，滤波 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2-D连续离散系统作为一类特殊的2-D系统，它的信息传播在一个方向上连续，在另一个方向上是离散的。2-D连续离散系统与许多实际工程领域紧密相连，如线性重复过程 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 、空间互联系统 [ 4 ] 、车辆排 [ 5 ] 和水渠灌溉 [ 6 ] 。关于2-D连续离散系统的渐近稳定性分析和综合已有很多研究。Owens [ 7 ] 研究了一类具有动态边界条件的2-D连续线性离散系统的稳定性。Buslowicz [ 8 ] 和Kaczorek [ 9 ] 分别研究了以Roesser模型和一般模型给出的2-D连续线性离散系统的稳定性。Chesi [ 10 ] 给出了混合2-D连续离散系统的稳定性充要条件和性能分析。Wang [ 11 ] 基于KYP引理得到了2-D连续离散系统的稳定性和鲁棒稳定性。 另一方面，切换系统是具有有限个连续时间或离散时间子系统和控制这些子系统之间切换的切换规则组成的混杂系统。关于1-D切换系统的研究已有了很多成果 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。在2-D切换系统中，切换律的引入也会影响系统的稳定性，如子系统的稳定性不等同于整个系统的稳定性。目前切换系统中切换律的设计方法有任意切换方法 [ 15 ] ，驻留时间方法 [ 16 ] [ 17 ] 和状态依赖切换方法 [ 18 ] 。通过任意切换方法，Benzaouia [ 19 ] 首次基于多李雅普诺夫函数考虑了2-D切换系统的稳定性和镇定性问题 [ 20 ] 。Shao [ 21 ] 讨论了一类具有时滞的线性随机切换系统的鲁棒H∞重复控制问题。平均驻留时间方法也在一些论文中得到应用。Shao [ 22 ] 研究了离散时间2-D切换系统的指数稳定和镇定问题。Xiang [ 23 ] 给出了二维离散切换系统的输出反馈H∞镇定性分析。Duan [ 24 ] 讨论了具有状态时滞的不确定2-D离散切换系统的鲁棒可靠控制器的设计。Shao [ 25 ] 对一类切换重复系统设计了迭代学习控制律。通过状态依赖方法，Ghous [ 26 ] 研究了2-D切换连续系统的状态反馈H∞控制问题。Bochniak [ 27 ] 分析具有奇偶子系统的线性离散重复过程的镇定问题。到目前为止，关于2-D切换系统的研究集中在2-D切换连续系统和2-D连续切换系统上，而没有关于2-D切换连续离散系统的研究。这促使我们开展这方面的研究工作。 耗散性在被Willems [ 28 ] 首先提出来后，广泛应用到物理学、应用数学以及力学等领域。耗散性和无源性理论使学者们基于能量输入输出描述给出了控制系统分析和设计的新框架，对系统控制的诸多方面都起到了很大的推动作用。耗散性和无源性理论不仅在控制理论方面有着重要的作用，在许多实际系统，如机器人系统，机电系统，电力系统，内燃机工程，化工过程等的研究中也扮演着很重要的角色。目前对于系统耗散性和无源性的研究大部分集中在1-D系统 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] 。关于2-D系统的耗散性研究也获得了一些成果 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] 。可以看到，目前关于2-D系统无源性研究还没有涉及切换情形，特别是对2-D切换离散系统和2-D切换连续离散系统的无源性，无源滤波和反馈无源性是值得研究的问题。 滤波问题是控制系统和信号处理中的一个基本问题，滤波是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。自从鲁棒滤波方法被引入到系统的状态估计中出现了大量的研究成果。Du [ 36 ] 考虑了2-D离散系统的H∞滤波器设计，通过建立2-D离散系统的界实引理，采用Riccati方程方法解决了2-D离散系统的有限范围和无限范围H∞滤波问题。Tuan [ 37 ] 基于新的线性矩阵不等式刻画研究了2-D离散系统鲁棒混合H2/H∞滤波问题。还有一些关于2-D系统鲁棒性的研究可见参考文献 [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] 。可以看到，目前关于2-D系统鲁棒性的研究主要集中在2-D离散系统上，关于2-D连续离散系统鲁棒性的研究并不多。 值得注意的是，现有的2-D切换系统 [ 22 ] - [ 27 ] 的切换规则设计方法都是在斜割直线i + j = l上，这种方法将2-D切换系统看作了一族1-D系统，因此很难推广到2-D切换连续离散系统上，因为对于2-D切换连续离散系统，系统状态x(t， k)中t是时间变量，k是空间变量，t + k是没有意义的。在以上的分析基础上，设计了一个只与时间t有关的状态依赖切换律来研究2-D切换连续离散系统的无源性。 本文组织如下。第二节是问题陈述。第三节对2-D切换连续离散系统，给出系统无源的充分条件。第四节分别设计了基于观测器和一般形式的滤波器，讨论了2-D切换连续离散系统的无源性滤波问题。最后给出了两个数值算例来验证所得结果的有效性。
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user: 2. 问题陈述 考虑如下的2-D切换连续离散Roesser模型： (1) y ( t ， k ) = C σ ( t ) [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) ] + D σ ( t ) u ( t ， k ) (2) 边界条件为： x ( 0 ， k ) = x 0 ， k ， x ( t ， 0 ) = x t ， 0 。其中 x h ( t ， k ) ∈ R m 和 x v ( t ， k ) ∈ R n 分别是水平和垂直状态， y ( t ， k ) 是输出向量。 σ ( t ) : R + → N ¯ = { 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 是切换信号，其中N是子系统个数。 σ ( t ) = l ， l ∈ N ¯ 表示第l个子系统是激活的。系数矩阵 A l = [ A 11 l A 12 l A 21 l A 22 l ] 是适维常数矩阵，记 x ( t ， k ) = [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) ] 。 首先给出2-D切换连续离散系统Roesser模型(1)如下形式的储能函数 V ( x h ( t ， k ) ， x v ( t ， k ) ) = [ V 1 ( x h ( t ， k ) ) V 2 ( x v ( t ， k ) ) ] (3) 则储能函数沿系统轨迹的散度算子为 D i v V ( x h ( t ， k ) ， x v ( t ， k ) ) = d V 1 ( x h ( t ， k ) ) d t + Δ V 2 ( x v ( t ， k ) ) (4) 其中 Δ V 2 ( x v ( t ， k ) ) = V 2 ( x v ( t ， k + 1 ) ) − V 2 ( x v ( t ， k ) ) 。 借助于储能函数可以定义系统的无源性。 定义1 [ 41 ] ：2-D连续离散系统(1)称为是无源的，如果存在储能函数使得如下条件成立 D i v V ( x h ( t ， k ) ， x v ( t ， k ) ) ≤ 2 y T ( t ， k ) u ( t ， k ) + α u T ( t ， k ) u ( t ， k ) (5) 在本章中，我们的目的是给出2-D切换连续离散系统(1)~(2)的无源性条件，然后设计基于观测器和一般形式的滤波器来解决2-D切换连续离散系统(1)~(2)的无源滤波问题。
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user: 3. 2-D切换连续离散系统的无源性分析 针对2-D切换连续离散系统(1)~(2)，我们给出如下系统无源的充分条件。 定理1：给定常数 α > 0 ，如果存在正定矩阵 P l ， Q l ， l ∈ N ¯ 和元素是 π l s 的Metzler矩阵 Π ，使得不等式 [ A 11 l T P l + P l A 11 l + A 21 l T Q l A 21 l + ∑ s = 1 N π l s P s P l A 12 l + A 21 l T Q l A 22 l P l B 1 l + A 21 l T Q l B 2 l − C 1 l T A 12 l T P l + A 22 l T Q l A 21 l A 22 l T Q l A 22 l − Q l + ∑ s = 1 N π l s Q s A 22 l T Q l B 2 l − C 2 l T B 1 l T P l + B 2 l T Q l A 21 l − C 1 l B 2 l T Q l A 22 l − C 2 l B 2 l T Q l B 2 l − D l T − D l − α I ] < 0 (6) 在如下切换律 σ ( t ) = arg min l ∈ N V l ( t ， k ) (7) 成立，其中 V l ( t ， k ) = x h ( t ， k ) T P l x h ( t ， k ) + x v ( t ， k ) T Q l x v ( t ， k ) ，那么2-D切换连续离散系统(1)是无源的。 证明：选择如下的Lyapunov函数 V σ ( t ) ( t ， k ) = V 1 σ ( t ) ( t ， k ) + V 2 σ ( t ) ( t ， k ) = x h ( t ， k ) T P σ ( t ) x h ( t ， k ) + x v ( t ， k ) T Q σ ( t ) x v ( t ， k ) 当 σ ( t ) = l ，即第l个子系统是激活的， V 1 l ( t ， k ) 沿系统的任意轨迹的微分满足 V ˙ 1 l ( t ， k ) = ( A 11 l x h ( t ， k ) + A 12 l x v ( t ， k ) + B 1 l u ( t ， k ) ) T P l x h ( t ， k )     + x h ( t ， k ) T P l ( A 11 l x h ( t ， k ) + A 12 l x v ( t ， k ) + B 1 l u ( t ， k ) ) = [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] T [ A 11 l T P l + P l A 11 l P l A 12 l P l B 1 l A 12 l T P l 0 0 B 1 l T P l 0 0 ] [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] V 2 l ( t ， k ) 的差分满足 V 2 l ( t ， k + 1 ) − V 2 l ( t ， k ) = x v ( t ， k + 1 ) T Q l x v ( t ， k + 1 ) h − x v ( t ， k ) T Q l x v ( t ， k ) h = [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] T [ A 21 l T Q l A 21 l A 21 l T Q l A 22 l A 21 l T Q l B 2 l A 22 l T Q l A 21 l A 22 l T Q l A 22 l − Q l A 22 l T Q l B 2 l B 2 l T Q l A 21 l B 2 l T Q l A 22 l B 2 l T Q l A 2 l T ] [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] 于是 D i v V ( x h ( t ， k ) ， x v ( t ， k ) ) − 2 y T ( t ， k ) u ( t ， k ) − α u T ( t ， k ) u ( t ， k ) = V ˙ 1 l ( t ， k ) + V 2 l ( t ， k + 1 ) − V 2 l ( t ， k ) − 2 y T ( t ， k ) u ( t ， k ) − α u T ( t ， k ) u ( t ， k ) = [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] T [ A 11 l T P l + P l A 11 l + A 21 l T Q l A 21 l P l A 12 l + A 21 l T Q l A 22 l P l B 1 l + A 21 l T Q l B 2 l − C 1 l T A 12 l T P l + A 22 l T Q l A 21 l A 22 l T Q l A 22 l − Q l A 22 l T Q l B 2 l − C 2 l T B 1 l T P l + B 2 l T Q l A 21 l − C 1 l B 2 l T Q l A 22 l − C 2 l B 2 l T Q l B 2 l − D l T − D l − α I ] [ x h ( t ， k ) x v ( t ， k ) u ( t ， k ) ] 由切换律(7)可得 V l ( t ， k ) < V s ( t ， k ) 由条件(6)得到 D i v V ( x h ( t ， k ) ， x v ( t ， k ) ) − 2 y T ( t ， k ) u ( t ， k ) − α u T ( t ， k ) u ( t ， k ) < − ∑ s = 1 N π l s x h ( t ， k ) T P s x h ( t ， k ) − ∑ s = 1 N π l s x v ( t ， k ) T Q s x v ( t ， k ) < − ∑ s = 1 N π l s x h ( t ， k ) T P l x h ( t ， k ) − ∑ s = 1 N π l s x v ( t ， k ) T Q l x v ( t ， k ) < 0 则 由无源性定义1，2-D切换连续离散系统(1)~(2)是无源的。
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user: 5. 数值算例 在本节中，我们给出两个例子说明两类滤波器设计方法的可行性。首先考虑基于观测器的滤波器。 例1：考虑具有两个子系统的2-D切换系统(8)~(10)。 子系统1： ， G 1 = [ 0.01 0.8 ] ， C 1 = [ 1 − 1.2 ] ， F 1 = 0.1 。 子系统2： A 1 = [ − 1.1 0.1 − 0.2 − 0.3 ] ， G 1 = [ 0.01 1.2 ] ， C 1 = [ 0.2 0 ] ， F 1 = − 0.01 。 边界条件 x h ( t ， 0 ) = x v ( t ， 0 ) = 1 t 2 ， x h ( 0 ， k ) = x v ( 0 ， k ) = 1 k 2 ，令 π 12 = π 21 = 0.5 。根据定理2，可得滤波器增益 L 1 = [ − 0.0154 0.0524 ] ， L 2 = [ 7.9397 − 13.5746 ] 。则由定理2，切换系统(8)是无源的。2-D滤波误差系统(13)的状态如图1和图2所示，图3给出了系统的切换律。 其次考虑一般形式的滤波器。 图1. 2-D滤波误差系统(13)的状态e h 图2. 2-D滤波误差系统(13)的状态e v 图3. 2-D滤波误差系统(13)的切换律 例2：对具有两个子系统的2-D切换连续离散系统(8)~(10)。 子系统1： A 1 = [ − 0.5 0 0.5 1.3 ] ， G 1 = [ 0.01 0.8 ] ， C 1 = [ 1 − 1.2 ] ， E 1 = [ − 1 0.5 ] 。 子系统2： A 1 = [ − 1.1 0.1 − 0.2 − 2.7 ] ， G 1 = [ 0.01 0 ] ， C 1 = [ 0.2 − 0.6 ] ， E 1 = [ 0.5 0 ] 边界条件 x h ( t ， 0 ) = x v ( t ， 0 ) = 1 t 2 ， x h ( 0 ， k ) = x v ( 0 ， k ) = 1 k 2 ，令 π 12 = π 21 = 0.5 。根据定理3，可得滤波器增益 A f 1 = [ P 11 − 1 0 0 Q 21 − 1 ] [ X 11 X 21 Y 11 Y 21 ] = [ 0.3782 0 0 0.8752 ] [ − 2.9627 0.8298 1.1120 − 0.1948 ] = [ − 1.1205 0.3138 0.9723 − 0.1705 ] A f 2 = [ P 12 − 1 0 0 Q 22 − 1 ] [ X 12 X 22 Y 12 Y 22 ] = [ 1.0192 0 0 0.9712 ] [ 1.1123 − 0.3671 0.0986 0.8934 ] = [ 1.1337 − 0.3741 0.0958 0.8677 ] 图4. 2-D切换连续离散系统(8)的状态x h 图5. 2-D切换连续离散系统(8)的状态x v 图6. 切换律 E f 1 = [ − 0.5730 0.8812 ] ， E f 2 = [ 1.1024 0.9930 ] ， G f 1 = [ 0.0166 0.8219 ] ， G f 2 = [ − 0.1671 0.2278 ] ， F f 1 = − 1.2209 ， F f 2 = 1.0098 。则由定理3，2-D切换连续离散系统(8)是无源的。则2-D切换连续离散系统(8)的状态如图4和图5所示，图6给出了系统的切换律。
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user: 6. 本文总结 本文研究了2-D切换连续离散系统的无源性和滤波问题。首先通过设计状态依赖切换律得到了2-D切换连续离散系统的无源性充分条件。然后，设计了基于观测器和一般形式的无源滤波器来保证2-D切换连续离散系统在有外部扰动时的无源性，得到了无源滤波器的设计方法。最后，给出两个数值算例验证所得结果的有效性。
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user: 摘 要 本文基于工作经验，依据创新型策略的内容要求，从选择环境引导学生产生创新型想法，调动潜力启发学生进行创新性想象，创新习题培养学生探索精神等多方面，结合实际问题给出了培养学生创新能力的方法策略。 关键词 :数学教学，创新能力，素质教育 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为让基础教育的发展和改革能够更好地顺应社会发展，陈文胜( [ 1 ] )提出了体现数学文化的三种方式：改善学习方式、更新教学理论及优化数学内容。胡良华( [ 2 ] )发现了数学教学是以数学文化为基础的，提出了几种体现这个基础并且可以提高学生数学素养的方式。魏妙( [ 3 ] )研究了如何能够把数学文化融入到数学教学中，它能够提高并培养学生数学素养。冯蕴珍，陈荣庭( [ 4 ] )指出要教好数学，就必须得改变现在的小学初中的教材体系和教学内容。王艳侠( [ 5 ] )由培养学生创新能力开始，描述了创新角度、教学观念等方面来达到培养学生创新思维的目标。李曦( [ 6 ] )探讨了把研究型教学、案例教学和数学文化等方法加入到数学教学中去的想法。徐蕾( [ 7 ] )讲解了作为合格教师应该在数学教学过程中做到的充分准备教材、生动讲解课堂与学生互动等提高教学质量的措施。本文总结了教学中有关数学的发展历史和育人策略，结合现代素质教育对创新人才的要求，以小学为主，中学为辅，从选择环境引导学生产生创新型想法，调动潜力启发学生进行创新性想象，创新习题培养学生探索精神等多方面，归纳出从课下到课堂到课后一系列能提高学生创新能力的方法策略。
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user: 2. 数学教学和创新型策略 2.1. 中小学数学教学的发展和近况 在早些年前，我国数学教学在小学阶段使用最多的是数值计算，这个计算也是四则运算，虽然学习了集合的定义，但在运算方面还是有所缺失。在集合理论中，它是每个课程的基础。如果学生提前学习一些关于集合的储备知识，这对学习其它课程是有好处的。同时对于认识社会问题，解决现实生活中的问题有益的。因此教育教学需要把有限集合的补、差、交、并与正有理数运算联系起来，让他们一起开始。所以教材使用变化是不可避免的，在全日制教学的大纲下，会进行适量的改变并加入集合运算。 自新课改开始，我国中学教学“以学生发展为本”作为基本理念，通过课堂教学，来不断提高教学质量，老师引导学生改善学习方法，逐渐发展学生的能力，产生一定的思维模式，让我国中小学数学教学的方式得到改善。 2.2. 创新型策略的主要内容 现代化素质教育明确指出，创新型策略要求每一个学生都有要创造思考和行为，提高创新的小步提升。充满创新地教学是青少年在导师的制定下，不仅学习书本知识，而且还要培养青少年的创新习惯，启发其创造精神，在指导其学习期间，通过适合的培养方案，使其渐渐掌握其中的要领，进而能够通过各种充满创造性，挑战性的考验。 1) 创造性教学。数学是一种文化形态的涵义，本质对于数学是一种动态的过程，正因如此，数学文化观下的数学教学应着力于数学活动展开。要一直鼓励学生走入日常生活，走入社会参与实践活动和社会调查，收集资料。教师改变传统的“填鸭式”教学为发展型和探索型的教学方法。在具体的过程中则可采用“问题情景–建立模型–求解–解释与运用”开始。让学生掌握必要的基础技能和基本知识，少不了经历数学知识的应用与形成过程，从而更好地运用数学知识，发展应用数学的能力和意识，加大学好数学的信心和愿望。 2) 创新型教育要求。要求一：建设性，这是创新型教育的灵魂，也是教学的目的。要求二：参与性，想要有良好的教学效果并引发学生互动产生新思考，就要求老师学生全程参与进来，这样就能一起融入到研究的题目中去。要求三：互助性，多个人合作完成的任务质量通常会很高，一个项目一个题目很容易通过大家共同努力想出新颖的出路。要求四：引导性，学生老师讨论的题目要有发展价值。要求五：尊重性，学生之间谦虚忍让，师生之间平等互助，大家一起开动脑筋思考，更有利于题目的解决和创新型目标的达成。
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user: 摘 要 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。本文通过对东华大学的评教数据3174个样本，9个评教指标进行因子分析，对现有的评教模型加以改进，将9个指标降为3个，建立综合评教数学模型B = 0.71B 1 + 0.11B 2 + 0.04B 3 ，使最终的评教结果更趋于科学性和合理性。实证结果表明经过综合评教数学模型得出的综合评教分值更具代表性。 关键词 :评教指标，因子分析，主成分分析法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/