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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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教育信息化的发展、大数据时代的到来推动了大学课堂教学方式的革新,颠倒课堂成为众多教学研究者关注的焦点。基于电子双板环境的“颠倒课堂”教学模式以电子双板和网络课程学习平台为依托,以学案为导向,课前组织学习者利用网络课程平台中的视频和文本等资源进行自主学习和互动交流,课内借助电子双板以问题答疑、任务驱动、小组协作及汇报等方式促进知识内化,课后通过学习评测进行知识巩固与应用。在“教育技术学研究方法”课程实施中,基于电子双板环境的“颠倒课堂”教学模式能够有效提高学习者的学习成绩和研究能力,改善学习者的自主学习态度。将基于电子双板环境的“颠倒课堂”教学模式广泛应用于教学中,需要完善信息素养培训机制,加强电子双板的使用培训,激发学生的学习动机。 相似文献
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为解决驾驶员使用最近会遇距离(distance of closest point of approach, DCPA)和最短会遇时间(time of closest point of approach, TCPA)进行避让决策时存在的忽略目标船参数的问题,采用Coldwell船舶领域模型并引入度量参数的方式,推导出具有时间序列的动态避让决策参数——最小缩放因子、领域侵入时间和领域侵入度。基于二分法和推导出的决策参数设计让路船决策流程,使用VC++MFC编程实现MMG模型仿真,并与基于传统DCPA和TCPA的避让决策仿真结果进行对比。结果表明,基于推导出的决策参数的避让决策能够解决基于DCPA、TCPA的避让决策忽略目标船参数的问题,具有预警时间精度高,避让时间短,避让转向角更合理等优势。推导出的决策参数在航线经济最优化和限制水域的避让决策方面都存在实用价值。 相似文献
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为解决船舶避碰决策中对碰撞危险度计算精度不足和对危险目标船辨识性差的问题,使用基于Coldwell船舶领域的危险识别参数改进多船避碰危险度评估模型,比较改进前后模型的精度。使用VC++实现船舶MMG运动模型,对基于改进模型的四船交叉会遇态势作避碰决策仿真。仿真结果表明:对同一危险船,改进模型的精度更高;在多船会遇中,改进模型能够识别运动参数相似的危险目标船,辨识性更高。改进模型可为更复杂的多船避碰决策提供理论支持。 相似文献
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朱凯歌 《中国教育技术装备》2018,(23):88-89
通过分析地方高校转型发展背景下平顶山学院戏剧影视文学专业建设的现况,结合文献研究和实践教学经验,寻求科学合理的人才培养模式,以优化教学。 相似文献
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数字图像作为目前最流行的多媒体形式之一,在政治、经济、国防、教育等领域均有广泛应用。为了提升数字图像信息存储和传输的安全性,提出一种基于混沌序列置乱和扩散变换的彩色图像加密算法。首先处理明文图像,将明文图像分成R、G、B 3个分量,再通过相互插入生成3个新矩阵,并且每两个矩阵进行异或操作,从而实现像素位置变换及像素值修改,然后采用LTS、LSS、TSS方法产生混沌序列,并对处理后的图像像素位置进行置乱和扩散,提高图像加密算法的安全性和鲁棒性,最后获得密文图像。通过对密钥空间、相关性、信息熵等实验数据的分析,可以发现该加密算法具有很好的加密效果。 相似文献
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在众多的电视节目类型中,有一个相对年轻的品种,它作为一种新的屏幕艺术,出现的时间不算很长,但在社会上却有着相当广泛的影响,在短短的发展历程中,它不仅已经在电视艺术百花园中争得了一席之地,同时,随着电视这一传播媒介的广泛普及,在广大人民群众的心中也深深地扎下了根,它就是戏曲电视剧。 相似文献
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为使数字图像能在网络上进行安全传输,结合置乱与扩散提出一个新颖的彩色图像加密方案。首先,利用混沌系统产生SCAN方法的扫描路径,并对分块后的图像矩阵进行置乱;其次,利用产生的随机序列对置乱后的矩阵进行一轮扩散操作;然后对得到的扩散图像矩阵执行一轮二维小波变换,分别得到4个子带矩阵,用上述产生的混沌序列对子带进行置乱;最后,进行二维逆小波变换得到密文图像。实验结果表明,该加密算法的加密效率与安全性较高。 相似文献
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为提高潮汐预测精度,解决单一调和分析预测精度不高的问题,提出一种基于调和分析和自回归综合移动平均-支持向量回归机(autoregressive integrated moving average support vector machine for regression,ARIMA-SVR)的组合潮汐预测模型。潮汐分析中,潮汐可认为是由受引潮力影响的天文潮位和受环境因素影响的非线性水位的叠加。采用小波分析对潮汐样本数据进行去噪处理,使用调和分析法计算天文潮位,以调和分析法计算产生的残差作为非线性水位样本数据,并使用ARIMA-SVR模型进行潮高计算,最后将两部分的计算结果进行线性求和得到最终的潮汐预测值。利用美国旧金山港口实测潮汐数据进行预测仿真,结果表明,该组合模型解决了调和分析忽略非线性影响的问题,提高了潮汐预测准确率,可行且高效。 相似文献
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