图形图像专业人才培养方案(计划)

本方案旨在培养全面发展的图形图像制作专业人才,重点在于掌握计算机图形图像制作的基本理论和技术,精通多种图形图像制作工具,并具备平面设计、多媒体制作、网页设计和广告设计等实际工作能力。
2007级图形图像制作专业人才培养方案
  〔转自: 心情文字
  适用对象:2007级
  招生对象:普通高中毕业生
  学 制:三年
  修改时间:2006年12月12日
  一、专业培养目标
  本专业培养德、智、体等方面全面发展,综合素质、业务能力适应社会主义市场经济发展需要,具有较丰富的计算机基础知识,掌握计算机图形图像制作的基本理论知识和相关应用领域知识,熟悉计算机图形图像制作环境,精通国际上流行的1-2种图形图像制作工具(如Apple、Photoshop、 IIIustrator等)。并能运用它们独立实现创意者的意图,完成所需要的计算机图形图像制作任务。
  
  二、就业方向
  毕业后能从事艺术类图形、图像平面设计、室内外装饰装潢设计和商标、广告创意制作、网页设计等,可到广告制作行业、建筑设计公司、装潢设计公司、广播电视、出版社、印刷公司、包装公司、行政管理机构等单位从事计算机图形图像制作等方面的工作。 
  三、职业岗位知识和技能
  (一)核心技能
  1.掌握平面图形图像设计制作能力;
  2.具备较强的多媒体制作技能
  3.具备较强的网页设计制作技能;
  3.具备较强的广告设计制作技能;
  5.具有装潢及展示设计制作技能;
  6.具有一定的发散思维,能独立设计实验进行科学研究的能力。
  7.具有从事相近专业和适应职业岗位变化自主创业能力。
  (二)一般能力
  1. 具备良好的沟通交流能力;
  2. 具备一定的企业经营管理能力;
  3. 具有一定的英语应用能力;
  4. 具有较强的计算机操作能力。
  5.具有较熟练的信息检索操作能力 
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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