韩春晓
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 供职机构：长春理工大学光电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：理学文化科学机械工程自然科学总论更多>>
- 探索新工科背景下测控技术与仪器专业的复合型人才培养之路
- 2021年
- 多元化社会的发展需要多样化的人才。我国高等教育人才培养模式的演变过程表明,高等教育既要重视专门人才,更要培养复合型人才。因此,本文提出在新工科背景下,探索测控技术与仪器专业复合型通用人才的培养模式。教育方式的多元化是培养多样化人才的前提条件,实现多元化的教育方式的途径:一是多元化的教学方式,利用多媒体教学、讨论式教学、实验教学、项目教学法等,并将线上授课与线下授课,在线实验与传统实验相结合,实施多元化教学方式;二是多元化考核方式,依据闭卷或者开卷考试、实验报告、创新创业成果等对学生的成绩做出综合评价;三是引入项目教学法,锻炼学生的查阅资料、给出方案、设计计算、绘图加工、动手实验的综合能力,培养了学生自主学习的能力。教师仅作为学生学习过程中的引导者、指导者和监督者。本文通过教学方法、教学内容、教育手段以及成绩考核等多元化的探讨,旨在探索一条实现教育模式多元化的道路,培养出优秀的多样化人才。
- 付芸闫钰锋田明王世峰韩春晓
- 关键词：教育模式
- 基于卷积神经网络的番茄晚疫病高光谱分类
- 2022年
- 针对如何高效快速、准确无损、可视化地实现番茄晚疫病的识别分类等问题提出了基于支持向量机、二维和三维卷积神经网络的分类算法模型。实验中采用高光谱成像系统在可见光波段内采集感染晚疫病的番茄叶片图像,针对以下四种情况对比分析了不同算法的效果:未经预处理、主成分分析PCA、线性判别分析LDA,以及PCA和LDA联合降维。结果表明,在数据量较小的情况下,支持向量机径向基核函数结合PCA的效果最优,总体分类精度达到98.6%,平均分类精度达到98.4%,Kappa系数为0.970。本文建立的分类模型可以为研制番茄晚疫病自动检测设备提供算法研究基础。
- 孙茜童付芸韩春晓范宇华王天枢
- 关键词：卷积神经网络支持向量机晚疫病
- 基于ANSYS Workbench的镜头跌落仿真分析研究被引量：8
- 2013年
- 应用ANSYS Workbench软件的分析功能对镜头进行跌落仿真分析。假设镜头按照一定的初始条件自由跌落,通过计算机模拟它与地面的接触碰撞,从碰撞后镜头的应力应变分布图中可以看出零件的变形。针对变形较大的部位,通过结构优化设计来提高其结构刚度,然后对优化后的结构再次进行仿真分析。结果表明,变形减小,从而证明优化设计的合理性。
- 韩春晓付芸
- 关键词：镜头WORKBENCH
- 基于卷积神经网络的全球海洋叶绿素a浓度反演方法被引量：2
- 2023年
- 作为浮游植物体内主要色素的叶绿素a能够指示水体富营养化的程度,因此准确地获取与预测叶绿素a浓度可为保护海洋环境提供依据。以中分辨率成像光谱仪获取的遥感影像作为数据源,将同一水域的叶绿素a浓度图像作为相对真值,采用卷积神经网络建立遥感反射率与叶绿素a浓度之间的关系模型,进而实现对海洋叶绿素a浓度的反演。首先,对2020年全球海洋反射率数据(波段组合为412,469,488,547和667 nm)和叶绿素a浓度数据进行倍数放大、对数变换等预处理。其次,从中截取2020年1月太平洋与印度洋交界处的水域影像作为数据集,并将其划分为训练集和验证集,构建与训练海洋叶绿素a浓度的卷积神经网络反演模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,优化反演模型。最后,使用2020年1月—12月的叶绿素a浓度数据作为测试集,验证模型的反演精度。结果表明,构建的反演模型R^(2)=0.930,RMSE=0.132,MAE=0.103,证明模型给出的叶绿素a浓度的反演结果与真值具有较高的一致性,能够应用于基于遥感影像进行全球海洋叶绿素a浓度的反演研究。
- 孙茜童付芸韩春晓范宇华王天枢
- 关键词：卷积神经网络遥感影像叶绿素A反演
- 基于辩证思维方式培养学生创新能力的探索
- 2022年
- 突破标准化思维的束缚,将辩证思维方式应用于教学实践,是培养大学生创新能力的有效途径:其一是摒弃标准化思维,采用辩证思维方式引导学生不断地学习、实践和思考。其二是采用辩证思维方式分析事物的本质,全面地认识事物各要素之间的联系,系统地揭示事物的运动、变化和发展。其三是在教学中增设实践教学环节,制定分层次的创新型实践教学计划,从创新能力、科研兴趣、知识储备和职业技能等方面对学生进行全方位的培养。改革以标准化思维为主的考试模式,采用笔试与多样化的考试形式相结合;理论与实践的考核内容相结合;减少标准化试题,增加辨析类试题等题型,从多角度对学生的能力进行考核与评价。
- 付芸闫钰锋韩春晓石利霞
- 关键词：创新思维辩证思维
- 基于空谱联合的医学图像分类方法
- 2023年
- 为有效提高显微高光谱数据的利用率,提高分类精度,提出了一种联合显微高光谱空间信息和光谱信息的分类方法。首先,提取图像空间特征,包括Gabor特征等;其次,将空间特征和光谱信息联合,并使用短时傅里叶变换将其转化为二维图像;最后,使用卷积神经网络来提取空谱联合特征,实现分类。实验采用血细胞的显微高光谱图像作为数据集进行测试。实验结果表明,总体的分类精度可达98%,Kappa系数为0.973。相比于传统利用光谱信息分类的算法,在分类精度上有较明显的提升,这将为医学图像分类识别提供新的思路。
- 李旻祖付芸韩春晓
- 关键词：图像分类高光谱成像卷积神经网络短时傅里叶变换
