17、设计教育的核心要素与未来挑战

设计教育的核心要素与未来挑战

在当今的教育领域,设计教育因其独特的教学方法和培养目标而备受关注。本文将深入探讨设计教育中的关键概念、教学方法以及它们之间的相互关系,并对设计教育的未来发展提出思考。

样本与数据来源

本次研究的样本基于欧洲大学和里斯本大学的国际关系网络。由于部分课程网站未提供足够信息,无法对所有预期课程进行调查。经过初步筛选,最终确定了31门本科设计课程,涵盖了工业或产品设计、视觉传达或平面设计以及通用设计等多个领域,涉及四大洲的15个不同国家。这些课程的相关资料于2021年9月从其官方网站获取。具体课程列表如下:
| 课程名称 | 大学 | 国家 |
| — | — | — |
| 设计课程 | 阿尔托大学 | 芬兰 |
| 平面设计学士 | 卢布尔雅那大学 | 斯洛文尼亚 |
| 设计学士 | 阿威罗大学 | 葡萄牙 |
| 工业设计学士课程 | 科灵设计学院 | 丹麦 |
| 视觉传达学士 | 洛桑艺术学院 | 瑞士 |
| 设计学士 | 巴塞罗那设计与艺术大学中心 | 西班牙 |
| 设计本科学位 | 埃利萨瓦设计与工程学院 | 西班牙 |
| 工业设计 | 法国国立高等工业设计学院 | 法国 |
| 产品设计 | 葡萄牙高等艺术与设计学院 | 葡萄牙 |
| 工业设计学士 | 隆德大学工程学院 | 瑞典 |
| 平面设计学士 | 格里特·里特维尔德学院 | 荷兰 |
| 视觉传达学士 | 日内瓦高等艺术与设计学院 | 瑞士 |
| 设计学士 | 印度理工学院设计学院 | 印度 |
| 设计学士 | 拉夫堡大学 | 英国

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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