31、工程教育中的新型计算机辅助学习技术与语言认证测试经验分享

工程教育中的新型计算机辅助学习技术与语言认证测试经验分享

工程教育中的计算机辅助学习技术

在当今教育领域,计算机辅助学习技术正发挥着越来越重要的作用,尤其是在工程教育方面。

计算机实验室为学生提供了团队合作的良好环境,在这样的环境中,知识能够更轻松地在年龄相仿的学生之间传递。学生们相互挑战,使得计算机实验室充满活力。同时,计算机还能有效激发学生的自主学习能力,培养他们的思维能力。

如今的技术为教育带来了显著的益处。合适的计算机辅助学习软件(CALS)能让教育工作者节省时间和精力,提高工程教育的效率。在精心规划的项目工作中,师生的参与度、热情和动力都会增加,师生接触时间减少,可同时授课的学生数量增多,评估也能实现自动化,学生还能在最终测试前进行自我评估。

不过,开发 CALS 需要大量的知识、努力和技能。优秀的 CALS 软件必须优于现有的教学媒体,比如在展示随时间变化的事件方面,它能提供交互式显示,让学生更直观地看到系统行为随控制参数变化的情况,这是传统教科书难以做到的。

随着技术的发展,我们有望迎来远程学习的时代,虚拟大学的概念也逐渐浮现。全球可能会为每个学科设立统一的部门,招生、教育和评估都将电子化,设备齐全的实验室将在全球范围内集中和分布,毕业生的水平也将标准化,就业机会将更加国际化。因此,工程院校应充分利用现有技术,让教师专业地制作课程。

为了充分发挥教师时间的优势,挑战传统教学方式,我们开发了一种模型。制作了灵活的学习材料,可在学校或家中使用。针对一些工程主题构建并开发了交互式 CALS,其开发基于精心准备的文档式教学辅助工具,如学习指南、教师指南和实验手册等。这些 CALS 能让学生进行自我评估,采用 VIS

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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