發(fā)布時間：2021-02-03 08:53

　　利用有限的學時培養(yǎng)學生對知識的主動探究能力和開放思維模式,課堂討論是一種行之有效的途徑。利用研究生課程平臺,以課程內容多傳感器信息融合方法為例,從討論形式、討論選題、討論要求和討論氛圍營造、教師點評等多方面進行了探索和實踐,發(fā)揚學生主體的主動學習行為,培養(yǎng)了學生分析問題、解決問題以及團隊合作的能力,有效提升了研究生課程的教學質量。 

【文章來源】：電氣電子教學學報. 2020,42(03)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

卷積神經網絡進行圖像識別的過程圖

學生準備十分充分,有小組代表上臺,也有全組學生一起上臺,通過PPT和板書講解自己關注的討論內容(如圖1所示)。難能可貴的是,學生課前進行了事先溝通討論,課上講解的內容并沒有出現(xiàn)重復內容,而是各有側重,各有特色。比如針對“優(yōu)、良、中、差”這四個手寫漢字特征提取方法,很多學生經過認真思考給出了比原論文特征提取更巧妙、更簡單的方法,有分段提取特征的,有提取漢字書寫交點特征的,有統(tǒng)計字體局部特征的。還有很多學生的關注點集中于BP神經網絡的輸入向量歸一化問題上,結合BP神經網絡的梯度下降法從數(shù)值問題和求解需要兩方面分析了未歸一化和歸一化輸入向量的區(qū)別,詳細解釋了歸一化對BP網絡快速收斂所起的作用。有學生研究神經網絡的結構,還設計了仿真實驗,研究了隱層層數(shù)和隱層神經元個數(shù)對漢字識別精度的影響。還有學生針對BP神經網絡在使用過程中容易陷入局部極小的情況,查閱了文獻資料,總結了避免陷入局部最小的原理和常用BP神經網絡的改進算法。有學生對BP神經網絡的權值和閾值初始設置很感興趣,通過查閱文獻,總結了基于免疫遺傳算法的權值閾值優(yōu)化過程。課堂氣氛十分活躍,未能參與講解的同學也積極參與提問環(huán)節(jié),紛紛針對學生的講解表達了自己的觀點。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]研究生學術前沿討論課教學探索與實踐[J]. 張浩鵬,謝鳳英,姜志國,趙丹培.  中國校外教育. 2017(27)
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[5]促進研究生深度學習的翻轉課堂設計與實施[J]. 陳明選,張康莉.  現(xiàn)代遠程教育研究. 2016(05)
[6]深度學習在手寫漢字識別中的應用綜述[J]. 金連文,鐘卓耀,楊釗,楊維信,謝澤澄,孫俊.  自動化學報. 2016(08)
[7]研究生“討論課”教學的幾點思考[J]. 李慧,宣兆龍.  長春理工大學學報(社會科學版). 2011(11)
[8]卡爾頓大學研究生教育中的討論課及啟示[J]. 王昌達.  高校教育管理. 2008(01)

碩士論文
[1]基于BP神經網絡的脫機手寫漢字識別研究[D]. 王賡.天津師范大學 2009



本文編號：3016233