物理网络结构图的构建

物理网络结构图的构建（精选8篇）

物理网络结构图的构建 篇1

随着现代教育技术的发展，网络辅助教学因为很好地响应了“以学生为中心”的教学理念，越来越多的受到关注、研究和推广[1,2]。我们针对医学院校的物理实验课程，对“课堂教学+网络辅助教学”模式进行了研究, 开发了大学物理网络辅助教学平台，旨在提高教与学的效率。

1 研究的意义

医学院校一般把作为基础课程的物理课安排在刚入校的一年级上下学期。在这段时间里学生的学习任务最重，有的甚至每周高达40多学时。繁忙的学习任务和丰富的社团活动, 使得学生对物理课程的精力投入非常有限，从而影响了大学物理课程的学习。另外，在社会环境和严峻的就业形势影响下，学生普遍认为学习物理没有什么用，对物理没有兴趣，从而忽视了大学物理课程的学习。此外，传统教学多数是“教”的成分多，“学”的成分少。进入大学，这种学习方法，显然不能适应新的要求。

网络辅助教学应运而生。通过网络教学平台可以使教学突破时空限制，使教学材料的展示变得灵活、形象与生动。网络教学模式改变了传统教学过程中学生被动接受的状态，使学生处于积极主动的主体地位。通过在网上设置相关的图片、影像资料，使教学方式灵活多样，形象生动，可大大提高学生的认知能力。

2 主要模块

2.1 实验室介绍

在这个模块我们主要是帮助学生了解我们实验室的历史，教室分布以及联系方式。面对我们课程的对象———刚到一个新环境的新生而言是必要的。

2.2 物理资料模块

本模块包括内容有：本课程的全部电子教案, 为了实现资源共享, 学生教师都可以复制、下载, 我们也会对教案逐年更新改进;动画演示文件主要用flash软件制作的SWF文件以及视频AVI文件。这些动画文件不一定局限于物理实验，可以是和本门理论课程相关或知识点相近的动画，通过它们可以生动、直观地演示一些复杂的物理现象，学生在线浏览动画利于理解物理图像、掌握物理知识，从抽象而“枯燥”的物理理论中获得学习的乐趣，有助于提高教学效果;教学过程中一些物理问题的研究文章，根据教学实践的要求、学生自学能力的增强和探究式学习，提供获取知识的资源环境。这些论文主要来源于我们课程组教师从事教学研究的文章，和本课程的联系非常紧密，能够很好地解释学习过程中大部分学生所存在的疑问。

2.3 实验视频

在大学物理课堂教学中，为了让学生更好地掌握物理原理，了解物理现象，课堂演示实验的作用非常重要，然而由于时间、资源等关系，只有极少数演示实验能在课堂上进行。因此，在网络辅助平台上提供演示实验的录像非常有必要。我们将现有的演示实验拍成录像，或是搜索相关教学录像放在其中，图文并茂，学生可以在线观看。这在很大程度上辅助了课堂教学，既利于学生理解抽象的知识难点，又可培养学生学习物理的兴趣, 从而达到良好的效果。

网络辅助教学既培养了学生查阅资料搜索信息的能力，又培养了学生勤于思考和勇于探索的精神，对提高教学质量意义重大。有理由相信：网络辅助教学系统会使我们的医学物理学课堂教学更精彩, 更有吸引力、说服力, 从而会成为学生喜欢的一门基础课。

参考文献

[1]丁红胜, 马星, 吕金钟.大学物理网络辅助教学系统的开发[J].物理与工程, 2006, 16 (6) :41～44.

[2]吕龙凯.利用多媒体技术优化物理教学[J].卫生职业教育, 2008, 26 (11) :62～64.

物理网络结构图的构建 篇2

在第一发布之后，由于本身的潜力的不同，以及其他因素的作用，有些信息会进入到流动过程，而有些则几乎没有流动。信息的流动结构的研究，意在揭示信息内容如何才能流动，流动的模式如何。信息流动模式体现了信息的中期传播的作用机制。

网上的多数信息会以某种方式长久生存下去，进入各种不同方式的循环中。信息循环结构，是研究信息的长期效果的重要方面。

(一)信息发布结构

传统的信息传播结构大多只是关注信息的流动过程，而忽略了信息的发布阶段。事实上，信息发布是信息在网上生存周期的开端，不同的发布结构对于信息此后的流动起着重要作用。同时，信息在网络中的流动过程，也是信息的再发布过程。信息发布结构实际上在每一次信息的扩散中起作用。

物理网络结构图的构建 篇3

【摘要】本文介绍了飞控系统半物理仿真平台通讯网络构建，采用标准以太网和反射内存网结合的方法进行通讯，在保证系统实时性要求下，节省建设经费。并简要介绍基于C++Builder6.0开发环境中反射内存网、标准以太网的软件开发。

【关键词】实时网络平台；反射内存网；标准以太网

1、前言

飞控系统半物理仿真是型号研制和试验过程中的一个重要环节，飞控系统作为一种强实时性的系统，其半实物仿真是时间约束非常强的过程，其计算、数据通讯和关键信号的处理如果出现超时将可能导致整个仿真实验的失败。因此，实时算法和通讯技术的研究是半实物仿真系统的关键技术。

随着计算机技术和通讯技术的迅速发展，仿真主机的速度大大提高，为飞行器非线性动力学方程的高速、高精度求解提供了条件；其次，采用实时网络通讯技术，可以实现两结点数据传输时延迟为纳秒级或微秒级。

2、仿真平台构建

为保证飞控系统半物理仿真平台的可扩展性，系统构建时引入分布式布局的思想，不同于传统一对一的宿主机-目标机模式，设计一对多的分布式模式。基本结构如图1所示。采用RTW-xPC作为实时仿真的框架（仿真主计算机-仿真目标计算机模式），子任务被分布在系统的各个成员上，成员之间通过网络连接在一起，通过各子任务并发运行来提高解算速度，满足实时应用的要求。

飞控计算机一般每10ms读取一帧数据，这要求飞控仿真系统的仿真周期远小于10ms。最初的设计是通过以太网络完成计算机之间的数据传输，但是难以保证该飞控仿真系统强实时性的要求。以任一仿真目标机为例，若每毫秒产生1000个数据，按每数据大小4字节计算，其数据量4KB，按照千兆以太网的数据传输率，则在以太网络上的时间延迟32ms，无法满足系统实时性要求。反射内存网具有可高达170MB/s的数据传输率，在反射内存网上传输的时间延迟为24us，远低于1ms的要求。

图1 仿真平台基本结构组成

本方案采用标准以太网和反射内存网（内存映射网）结合的方法进行通讯。系统中对实时性要求不高的部分采用普通的以太网络传输；系统中实时性要求较高的部分采用反射内存网搭建。以太网卡实现计算机与局域网传输介质之间的物理连接和电信号匹配，主要针对飞控系统仿真过程中仿真主机-仿真目标机的网络通讯检测，以及实时仿真过程中接受控制信号和发送各种控制命令信号。反射内存网作为一种快速的实时网络，用来实现仿真目标计算机和信号转换计算机的数据交互。这样做的好处是既可以保证系统实时性要求，又能够节省建设费用，减少系统复杂度。

3、实时网络通讯系统

3.1反射内存网

3.1.1反射内存的概念

反射内存光纤网络采用了先进特殊的技术，具备很强的支持分布实时系统的数据传输能力。在每个需要实时通讯的节点上插入反射内存网卡（节点卡），反射内存卡上有一块专门的存储器，并且它们都映射在同一个地址空间，构成了分布式共享存储器。用户可以在分布式共享存储器中定义多个全局公用的数据存储区。当某个节点的处理器对存储器进行了“写”操作，接口板将修改的数据通过光纤自动实时的写到另一节点的对应存储器中，这样，另一节点的用户只需读取本地接口板上的相应的存储器就可以获得修改的数据。采用反射内存通讯方式的好处是：数据传输速度快，读/写操作延时为纳秒级，能够大大降低总的网络延时，减小仿真周期，满足系统的实时性要求。在反射内存网上，节点之间的通讯对软件是透明的。用户不需采用消息传递方式进行节点间的通讯，只需在本机系统中对共享存储器进行直接读写操作就可实现多机之间的通讯，大大简化了应用软件结构的复杂度，减少了用户的编程负担，能准确地算出节点之间通讯的最大延迟时间。

3.1.2反射内存网络构建

本方案采用的VMIC5565反射内存（RFM）是基于环状/星状的，高速复制的共享内存网络。它支持不同总线结构的多计算机系统，并且可以使用不同的操作系统来共享高速的、稳定速率的实时数据。

VMIPCI-5565反射内存卡可以不通过HUB直接构成环形拓扑结构的连接，也可以通过HUB构成星型拓扑结构的连接，每个结点的TX接口同下一个结点的RX接口交叉连接。这种环形拓扑结构的连接可靠性不如星型拓扑结构的连接，因为环网中任一个节点出现故障会造成整个实时网络联接中断，而星型拓扑结构下不存在这样的问题，考虑到平台节点较多，故采用星型拓扑结构的连接。

3.1.3反射内存卡使用

VMIPCI-5565反射内存卡之间或与智能型HUB之间通过两条光纤进行数据传送。其中TX插口连接发送光纤，RX插口连接接收光纤。在组网前，需要对每块反射内存卡进行统一编址，不同计算机扩展槽内的VMIPCI-5565板卡必须具有不同的地址，此地址的分配是通过板卡上的跳线来选择的。地址跳线总共有8条，通过这8条地址跳线可以选择0～255总共256个地址范围。

建立反射内存网络的通讯设计，在WindowsXP系统下安装反射内存卡驱动程序，然后在C++ Builder 6.0开发环境中添加VMIPCI-5565反射内存卡的头文件：rfm2g_windows.h，rfm2g_api.h和库文件rfm2gdll_stdc.lib到工程文件路径。至此完成了反射内存网配置。

在C++ Builder控件中添加時钟控件，利用时钟周期性（周期可设置）工作的原理，在时钟控件下进行程序设计，实时的通过反射内存卡完成数据通讯，具体方法：

a）先自定义反射内存卡设备名称，再申明句柄RFM2GHANDLE RFM2gHandle；

b）系统启动完成后，打开反射内存卡端口，调用函数：RFM2gOpen（char *DevicePath，&RFM2gHandle）；

c）在时钟控件中通过执行函数语句RFM2gRead（RFM2GHANDLE rh，RFM2G_UINT32 Offset，void *Buffer，RFM2G_UINT32 Length）从卡地址读取指定长度的数据，至此完成了数据的获取；

d）同样，如果用户需要给反射内存卡地址写入数据达到数据共享，只需执行函数语句RFM2gWrite（RFM2GHANDLE rh，RFM2G_UINT32 Offset，void *Buffer，RFM2G_UINT32 Length）即可；

e）数据校验：当通过反射内存网接收实时数据时，对每个节点的参数变量值进行求和方法计算，将得到和值与接收到的校验和信号值进行比较，如果两个值差值的绝对值小于10-4，则认为数据接收正确，否则丢掉这一包数据。

3.2標准以太网

由于标准以太网已普及使用，在此不对其概念做详细说明。建立以太网的通讯设计，需要先在网络连接中的TCP/IP属性中设置协议约定好的IP地址，子网掩码和默认网关。然后用C++Builder的网络通讯控件IdUDPServer和IdUDPClient，以及IdIcmpClient建立通讯。

a）作为客户端应该在程序设计中设置IdUDPClient需要请求连接目标机的地址和端口，即设置控件的Host和Port属性，并用Open函数打开IdUDPClient控件或者将Active属性设置为true。

b）作为服务器端，需要设置接收数据端口，必须与客户端端口一致才能正确建立通讯，同时还必须用Open函数打开IdUDPServer控件或者将Active属性设置为true。建立客户服务器之间连接之后，就可在程序设计上实现数据通讯了。

c）IdIcmpClient主要是在网络通讯检测中用到。可以设置该控件IP地址属性，然后调用ping函数，在Reply事件中得到返回值进行网络连通性检测判断。

4、结论

本文主要介绍了飞控系统半物理仿真平台通讯网络构建，并给出了具体的通讯协议及注意事项。该半实物仿真平台经使用验证，具有通信实时性好，数据传输速度快，传输可靠性高的特点，满足实时仿真需要，取得了良好的效果，被实践证明是一种成熟、有效的方法。

参考文献

[1]陆卫忠，刘文亮.C++Builder6.0程序设计教程[M].北京：科技出版社，2009.8.

[2]GE Fanuc Intelligent Platforms.Common RFM2g Application Program Interface（API） and Command Line Interpreter for VMISFT/RFM2g Drivers.

作者简介

涂晋，男，本科，助理工程师，毕业于毕业于武汉大学电子信息工程专业，主要从事浮空器控制律设计研究。

物理网络结构图的构建 篇4

大学物理课程是一门理论与实际联系紧密的课程, 也是一门易学难精的课程, 是理工科大学生必不可少的通识教育必修课。大学生在初、高中阶段已经学习了一定的物理知识, 掌握了一定的计算能力, 但在大学阶段, 学生普遍反映大学物理课程太难了, 不好学。这是由于物理课程在中学和大学的教学侧重点不同造成的, 在大学阶段, 更注重对基本概念、基本理论的理解和系统知识方法的训练与掌握, 而基本概念、基本理论更是重中之重, 若是对基本概念、基本理论理解不深掌握不牢, 则很难学好物理学。

当代大学生对网络的依赖性越来越重, 为了适应这种形势, 现代教学也越来越多的采用网络与多媒体技术。近年来, 大学物理课程普遍加强了网络学习平台的建设, 这些平台主要以电子教案、教学视频、多媒体课件等形式进行网络教学[1-4], 起到了一定的辅助教学的效果, 但普遍缺少客观题的训练, 对学生掌握物理基本概念、基本理论帮助不大。

为了解决这一问题, 我们构建了大学物理课程客观题网络作业系统, 加强物理基本概念、基本理论的训练, 起到辅助教学的效果。

二、系统构成

大学物理课程客观题网络作业系统采用JSP语言编写, 主要包括教师系统、学生系统、论坛等系统, 其中教师系统、学生系统为其主体部分。作业题库题型分为选择题和填空题, 作业题内容以考察学生对物理基本概念、基本理论的掌握为主, 辅以少量的计算。作业题题库按教材章节编号, 以便教师查询组卷。

1. 教师系统. 通过教师系统, 教师可以完成发布通知、布置作业、录入作业题、批改填空题、查询学生答题情况、学习资料上传、论坛发帖、置顶、删帖等操作。教师通过教师账号登录系统进入教师管理界面。教师在教师管理界面, 通过资料管理选项, 可以上传、下载学习资料;通过论坛管理选项, 可以完成发帖、删帖、置顶等操作;通过通知管理选项, 可以发布通知。教师系统的核心是作业管理, 它分为作业导入、作业批改和作业管理三项, 其中, 作业导入可以完成客观题的录入、组卷、作业发布工作;作业批改是教师批改填空题的过程 (选择题由系统自动批改) ;作业管理选项是教师查询学生作业完成情况的查询系统。通过教师系统, 教师可以掌握任课班级学生的学习情况, 更好地安排教学进程, 做到有的放矢, 提高教学效果。

2. 学生系统. 学生系统包括注册/ 登录系统、在线作业系统、论坛等子系统。学生首次使用本系统需注册, 注册需提供班级、姓名、学号等信息。再次使用本系统则可以通过网站首页直接登录。登录后学生可以完成信息修改、作业提交、成绩查询、发帖等工作。选择作业选项, 可以在线完成作业, 每次作业只有一次完成机会。学生可通过成绩查询选项查看自己前几次作业的批改情况, 以掌握自己的学习情况。通过学生系统, 学生可以了解自己对相应知识的掌握情况, 有助于学生自觉完善其知识结构, 提高学习兴趣, 促进其自发学习物理知识。

3. 论坛. 论坛是师生网络交流的重要渠道。师生均可以通过论坛发帖, 建立相应的议题, 感兴趣的同学和老师可以参与讨论, 学生间可以互相讨论问题, 教师也可以及时解答学生的疑问, 从而实现学生与学生、学生与教师间的沟通与交流。教师可以通过教师系统实现置顶、删帖等操作, 引领讨论的方向, 及时了解学生的学习状态。

三、使用效果

项目组自成立之日起, 经过全体成员群策群力, 构思大学物理课程客观题网络作业系统的框架、编写相应的功能模块、收集编写合适的题目录入系统形成数据库, 经过多次的调试和改版, 完成了大学物理课程客观题网络作业系统。

教学过程中选择三个班级进行大学物理课程客观题网络作业系统的试用。

试用过程中学生们发现了很多问题并及时反馈, 如:有同学名字中含有生僻字, 在参数传递时发生异常, 可能会造成该同学信息显示错误;在部分浏览器上存在兼容性问题, 信息显示不完全, 也会导致验证码有时失灵;没有找回密码的功能;填空题答题显示乱码等等。我们陆续解决了上述问题。

在与学生的交流过程中, 发现学生普遍对本系统感兴趣, 发现问题积极与教师反馈, 课上课下主动提问题的学生增多了。由此可见, 通过本系统的使用, 学生提高了对大学物理课程的兴趣。通过统计发现, 选择题的平均得分率由初次的50% 提高到80% 左右, 填空题的平均得分率由初次的40% 提高到70% 左右, 成绩有明显的提高, 说明大学物理课程客观题网络作业系统的使用能够帮助学生更好地掌握物理学基本概念、基本理论, 提高学习效果, 取得了很好的辅助教学效果。

结束语

依据当代大学生依赖网络的特点, 应用现代网络技术, 我们构建了大学物理课程客观题网络作业系统。该系统的使用, 加强对物理学基本概念、基本理论的训练, 帮助学生掌握物理学知识, 提高学生的学习兴趣, 实现教师与学生、学生与学生的远程互动, 辅助教师及时掌握学生的学习动态, 帮助教师更好地完成教学任务, 提升教学效果, 提高教学质量。

参考文献

[1]夏飞莱.大学物理课程网络资源建设.科技信息 (学术版) , 2008 (13) .

[2]扬长铭, 王宏伟.大学物理网络分级学习平台设计探讨.物理通报, 2013 (2) .

[3]王丰, 李红梅, 池红岩.大学物理网络教学自主学习平台构建.中国教育信息化, 2013 (5) .

物理网络结构图的构建 篇5

关键词：小鼠大脑,个体脑网络,KL散度

近年来,随着神经影像数据采集设备和技术的快速进步,研究者们逐渐将复杂网络的相关理论应用到大脑研究之中,脑网络分析也随之成为神经影像学领域的研究热点[1,2,3]。基于弥散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)[4]、功能性磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)[5]、结构磁共振成像(Structure Magnetic Resource Imaging,s MRI)[6]、脑电图(Electroencephalo-Graph,EEG)[7]和脑磁图(Magnetoencephalogram,MEG)[8]等脑成像技术被用于构建复杂脑网络。通过对复杂网络拓扑属性的分析,可以在一定程度上帮助研究者了解大脑结构与功能之间的相互关系[9],揭示大脑传递信息与处理信息的运行机理,还能够用于大脑年龄预测[10,11]以及疾病的诊断和预测[12,13,14]等研究。

由于s MRI易获取、包含脑区间的结构连接信息等优势,基于它的结构网络也越来越受到研究者们的重视。脑网络构建主要包含两个部分,即节点的定义和节点间的连接强度(边)的定义。Gene等[15]依据大脑中不同脑区间存在协同变化的原理,采用一种改良的主成分分析方法(Scaled Subprofile Model,SSM),得到了反映载脂蛋白Apo Eε4等位基因携带者的结构特征网络。此方法可以用来衡量不同个体对该结构特征网络的表示程度,但此方法无法通过图论进行复杂网络分析。He等[16]通过将对象分组大脑分区,计算不同组对象各个脑区间的相关性得到全脑的相关性矩阵,并进一步通过图论分析发现该网络具有小世界特征和无标度性。该方法虽能够采用不同的结构特征构建网络,但只能基于一组数据构建一个平均脑网络。由于该方法构建的是一组的平均脑网络,对数据量要求较大。同时,平均网络是基于一组对象的平均特征,无法准确反应个体对象间的差异。针对平均网络的不足之处,研究人员提出了构建个体网络的新方法。Tijms等[17]将大脑定义为6982个立方体的脑区节点,各个节点内部包含的27个体素可以组成特征向量,通过计算这些特征向量间的相关性可以得到脑区连接的强度。该方法可以构建个体对象的结构网络,但立方体大小和其中的旋转操作存在一定的任意性。Kong等[18]提出了基于KL散度(Kullback-Leibler_divergence)得到KL散度相似性度量(Kullback-Leibler_divergence Similarity,KLS)构建大脑个体灰质网络的方法。KL散度能够间接反映不同感兴趣区之间的相似度,通过计算不同脑区间特征的概率密度分布得到不同脑区之间的KL散度。

动物模型在医学领域的研究中有着不可替代的作用。与人类相比,动物模型具有可操作性强、生命周期短、以及能够批量生产等优势,能够帮助科研人员加快研究进度以及更全面的认识疾病等研究内容的本质。随着高分辨率影像技术的快速发展,能够采集小动物大脑图像的磁共振显微成像技术(Magnetic Resource Microscopy,MRM)[19]为利用动物模型进行神经影像的研究提供了技术支持。MRM技术不仅能够采集高分辨率的小鼠活体三维图像,而且避免了组织切片中的空间变形。基于MRM的小鼠脑图像分析的发展吸引了不少研究人员的关注[20]。

目前,基于人脑s MRI的灰质结构网络的研究正处于高速发展阶段[21,22],但基于动物模型构建结构脑网络的研究还相对较少。人脑和鼠脑无论是在形态还是体积上都存在非常大的差异,例如,鼠脑的体积一般仅为人脑的三千分之一,并且鼠脑的表面较光滑,没有复杂的脑沟与脑回。本文将KL散度的脑网络构建进一步从人脑延伸到了小鼠脑MRM之中。本研究主要基于小鼠的T2 MRM影像展开。T2 MRM影像反映的是组织的横向磁化强度Mxy衰减的快慢。不同脑区间的图像灰度分布的不同,反映了不同脑区间横向弛豫时间的差异。而这种差异在一定程度上可以反映不同脑区间组织特征的差异性(如神经元细胞的种类、神经元细胞的密度等)。本文基于小鼠不同脑区间的KLS建立小鼠大脑的个体灰质网络,并通过进一步分析网络的拓扑属性,验证这种方法在小鼠MRM个体脑网络构建中的适用性及延展性。

1 数据采集

本次研究采用的数据来自于新加坡国立大学(Computational Functional Anatomy Lab)的小鼠影像数据库(http://www.bioeng.nus.edu.sg/cfa/mouse_atlas.html)。该数据库包含5只雄性C57BL/6小鼠T2 MRM影像。图像采用德国布鲁克7-T/20-cm Clin Scan MRI进行采集,其中扫描序列为3DT2加权快速自旋回波(重复时间/回波时间=2000 ms/46 ms,视野范围=9 mm×13 mm×25 mm,体素尺度=100×98×98micron),采集时间为1小时23分[23]。由于7-T磁场会给图像带来较强的不均匀性[24,25],数据库中的MRM图像都采用N3(Nonparametric Non-uniform Intensity Normalization)[26]进行非均匀场校正,并且灰度被标准化到0~255。

数据库中小鼠图像均被手工分割为39个感兴趣区。脑区划分流程为,首先将图像刚体配准到Franklin and Paxinos小鼠脑图谱空间中[27,28],再将MRM图像进行手工分割。图谱划分原则为:首先将容易分辨的脑区划分出来,然后再将不易识别、轮廓不清晰的脑区严格按照组织切片图谱来进行划分,在很大程度上保持了脑区划分的准确性。由于在脑网络分析中,只需要大脑灰质和神经核团。本研究利用已分割的小鼠大脑个体脑区图谱去除14个相关脑区,其分别属于脑白质、脑脊液、小脑和脑干等部分。然后,剩余的25个脑区被用于脑网络构建。25个灰质脑区详细定义见表1。

2 方法及结果

本研究构建了两种类型的脑网络:一种为基于小鼠脑T2 MRM图像构建的灰质个体网络;另一种为将小鼠脑T2MRM进行高斯平滑处理(FWHM为4个体素)后所构建的网络。两种方法网络构建的流程基本一致,详见图1。

该流程主要分为以下3个步骤:

(1)基于已有的小鼠脑个体感兴趣区分区对小鼠脑MRM图像进行分割。

(2)计算各个感兴趣区的灰度概率密度分布,得到反映两两感兴趣区相关关系的KLS相关性矩阵。

(3)基于KLS相关性矩阵构建网络,并进行复杂网络计算与分析。

2.1 网络节点及边

在基于脑区水平的大尺度的脑网络构建中,定义网络节点和网络连接(边)是最关键的两步。本文中25个感兴趣区被定义为大脑结构网络的节点。MRM影像中的灰度差异反映了小鼠不同脑组织间的T2值的差异。这里我们通过基于KL散度的相似性度量KLS来计算两个脑区之间的图像灰度概率密度分布的相关性。KL散度为一种通用的可以计算两个概率密度分布相似度的度量方法。其中,各个脑区的灰度密度分布通过核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)来进行计算(http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14034-kernel-density-estimator?Requested Domain=www.mathworks.com)。由于数据库中的小鼠图像的灰度已经被标准化到0~255之间,这里将KDE的采样点个数定为256个。在得到每个脑区的灰度概率密度分布之后,计算各个脑区间的KL散度,然后再通过KL散度来计算KLS,即得到相关性矩阵。KLS的范围为0到1,1表示两个脑区具有完全相同的灰度概率密度分布,而0表示两个脑区的灰度概率密度分布不存在任何交集。KL距离的计算公式为:

其中n为灰度分布中样本点的个数,P和Q代表不同

脑区的灰度分布。由于DISKL(P||Q)和DISKL(Q||P)不是等值的,我们用对称的方法来消除这种不等值带来的误差,即将DISKL(P||Q)与DISKL(Q||P)相加得到一个新的KL距离。

最后,KLS的计算公式为:

2.2 网络分析

基于MATLAB的GRETNA工具包(http://www.nitrc.org/projects/gretna/)[29]被用来进行复杂网络分析。GRENTA是北京师范大学开发的具有图形化界面的能够进行网络分析的工具箱。本文中的主要网络指标[30]包括:聚类系数(clustering coefficient,Cp)、标准化聚类系数(标准化Cp)、最短路径长度(Characteristic Pathlength,Lp)、标准化最短路径长度(标准化Lp)、全局效率(global efficiency,Eglob)、标准化全局效率(标准化Eglob)、局部效率(local efficiency,Eloc)和标准化局部效率(标准化Eloc)和网络中心节点。随机网络的构建是通过拓扑重新布线算法(Topological rewiring Algorithm)[31]产生100个与真实网络具有一致的节点数、边数和度分布的随机网络。此外,笔者还计算了以上各个参数在所定义的稀疏度范围内的积分,即曲线下面积(Area Under Curve,AUC):聚类系数AUC(a Cp)、最短路径长度AUC(a Lp)、全局效率AUC(a Eglob)、局部效率AUC(a Eloc)及其相应的标准化参数。这些参数值使得我们可以独立于具体稀疏度阈值来分析网络拓扑属性。每个加权连接矩阵中的相关系数都需要取特定的阈值进行二值化,二值化网络保留了相关系数中相对较大的连接。目前尚无确定的方法来选择一个唯一的稀疏度,因此我们将稀疏度范围定为0.15~0.4,每隔1%选取一个稀疏度。

2.3 结果分析

图2为小鼠脑MRM图像和平滑后的MRM图像,通过KLS计算生成的平均相关性矩阵,其中二值化网络的网络稀疏度为20%。图2中的左图为平均加权相关性矩阵,相对未平滑的图像,经过平滑处理后的图像各脑区间具有更强的相关性。经过平滑运算,每个脑区和它相临近的脑区间的相关性都会得到提升,具体表现为脑区相关性的整体提高。由于平滑处理对各个脑区边缘的灰度分布影响更大,因此它对于各个脑区的影响是不一致的。一般脑区体积越小,与周边其它脑区的灰度分布差异越大,平滑操作的影响也就越大。图2中的右图为二值化矩阵,平滑前后,网络的整体拓扑结构有了较大的变化。

小世界网络是介于随机网络和规则网络之间[32,33,34]的一种网络。小世界网络具有较短的最短路径长度和较大的聚类系数这两个重要的特点。聚类系数越大的网络,局部效率就会越高;最短路径长度越长,全局效率就会越低。规则网络的聚类系数较高,但是最短路径长度较长;随机网络的聚类系数较低,但最短路径长度较短。小世界网络作为这两种网络的中间产物,具有比规则网络高的聚类系数,以及比随机网络低的最短路径长度。脑网络如果是小世界网络,与随机网络相比,应具有更高的聚类系数值与局部效率(标准化Cp>1,标准化Eloc>1),同时具有相近的最短路径长度和全局效率(标准化Lp~1,标准化Eglob~1)。图3为两种不同处理流程(数据库中MRM图像与平滑后图像)处理后,标准化的脑网络参数在不同稀疏度下的分布图。对于未平滑处理的图像生成的网络,标准化Cp的值随稀疏度的增大呈下降趋势,标准化Cp的最大值为5.78,最小值为1.40,总体均值为2.27,标准差为0.78,小鼠结构脑网络与随机网络相比具有较高聚类系数;标准化Eloc的值随稀疏度的增大呈下降趋势,标准化Eloc的最大值为5.75,最小值为1.12,总体均值为1.90,标准差为0.79,小鼠结构脑网络与随机网络相比具有较高的局部效率;标准化Lp的值随稀疏度的增大呈缓慢下降趋势,趋向于1,标准化Lp的最大值为2.47,最小值为1.10,总体均值为1.29,标准差为0.24,小鼠结构脑网络与随机网络相比最短路径长度相近;标准化Eg的值随稀疏度的增大呈缓慢上升趋势,趋向于1,标准化Eg的最大值为0.92,最小值为0.40,总体均值为0.79,标准差为0.11,小鼠结构脑网络与随机网络相比全局效率相近。对于平滑后图像生成的网络,标准化Cp的值随稀疏度的增大呈下降趋势,标准化Cp的最大值为4.41,最小值为1.48,总体均值为2.52,标准差为0.79;标准化Eloc的值随稀疏度的增大呈下降趋势,标准化Eloc的最大值为4.31,最小值为1.22,总体均值为2.06,标准差为0.83;标准化Lp的值随稀疏度的增大呈缓慢下降趋势,标准化Lp的最大值为1.92,最小值为1.07,总体均值为1.29,标准差为0.26;标准化Eg的值随稀疏度的增大呈缓慢上升趋势,标准化Eg的最大值为0.94,最小值为0.52,总体平均值为0.80,标准差为0.13。该网络与随机网络相比,具有较高聚类系数、局部效率和相近的最短路径长度与全局效率。两种网络均满足小世界属性。

注:a.小鼠大脑相关性矩阵;b.平滑后图像生成的小鼠大脑相关性矩阵示意图。其中左图为平均加权相关性矩阵,右图为网络稀疏度为20%的平均二值化相关性矩阵。

注:a.五个样本个体网络在不同的稀疏度下的参数分布图;b.五个样本的图像经过平滑处理后生成的个体网络在不同的稀疏度下的参数分布图。Mouse1~5分布对应五个不同的小鼠个体,图中横坐标对应不同的稀疏度。

图4为基于AUC值的各个样本的全局网络参数示意图。五只不同小鼠个体网络的聚类系数AUC的均值为0.13,标准差为0.02;最短路径长度AUC的均值为0.72,标准差为0.12;标准化聚类系数AUC的均值为0.56,标准差为0.12;标准化最短路径长度AUC的均值为0.32,标准差为0.05,全局效率AUC的均值为0.09,标准差为0.02、局部效率AUC的均值为0.15,标准差为0.02,标准化全局效率AUC的均值为0.20,标准差为0.02;标准化局部效率AUC的均值为0.47,标准差为0.09。对于平滑后图像生成的网络参数,五个不同小鼠个体网络的聚类系数AUC的均值为0.17,标准差为0.01;最短路径长度AUC的均值为0.62,标准差为0.06;标准化聚类系数AUC的均值为0.63,标准差为0.02;标准化最短路径长度AUC的均值为0.32,标准差为0.02、全局效率AUC的均值为0.11,标准差为0.01;局部效率AUC的均值为0.19,标准差为0.004、标准化全局效率AUC的均值为0.20,标准差为0.01;标准化局部效率AUC的均值为0.51,标准差为0.04。不同小鼠的网络参数的AUC值在平滑后个体差异性减少。

网络中的hub节点是网络通讯中重要的中心节点,定义hub节点的方法有很多,比如度、中介性指标等。我们前期的研究发现这些定义指标间具有很强的相关性[35],因此这里采用中介性指标来定义Hub。首先计算中介性指标在25个脑区的平均值,各个脑区中介性指标的大小反映了该脑区节点在网络中的重要性。然后根据以下公式计算各个小鼠个体脑区节点重要性的相似度和特异性。

m和n为小鼠的编号,N为小鼠个体的总数,Bdm与Bdn为整体网络稀疏度范围内的平均节点中介性指标。图5为5只小鼠的个体网络脑区节点中介性指标的相似度与特异性的平均值与标准差。不同个体的脑区节点中介性指标具有较大的特异性,相似度较低。平滑处理可以提高相似度,降低它们之间的特异性。

注:a.小鼠MRM图像的处理结果;b.平滑后图像的处理结果。Mouse1-5分布对应不同的小鼠个体。网络参数从左到右分别为聚类系数AUC、最短路径长度AUC、标准化聚类系数AUC、标准化最短路径长度AUC、全局效率AUC、局部效率AUC、标准化全局效率AUC、标准化局部效率AUC。

注:从左到右分别为平滑图像生成的个体网络节点中介性指标的相似度,个体网络节点中介性指标的相似度;平滑图像生成的个体网络节点中介性指标的特异性,个体网络节点中介性指标的特异性。

3 讨论

随着s MRI成像技术的快速发展,复杂网络及图论分析的方法被用来分析大脑网络的内部关联性。由于s MRI的易获取等优点,利用s MRI构建大脑结构网络得到了专家学者们的高度重视,各种新的方法也不断涌现。本研究将基于KL散度的个体脑网络成功延伸到了小鼠脑MRM个体结构网络的研究中,构建的个体灰质网络满足小世界属性,这应该是第一个基于结构特征的小鼠脑网络。与随机网络相比,构建的灰质网络具有较高的聚类系数、局部效率,以及与随机网络相近的最短路径长度与全局效率。当前,对于灰质结构网络的具体生理意义还不是十分明确,笔者认为它有可能与大脑发育过程中各个脑区的协同工作有关。即使一个简单的功能,大脑都需要调动多个脑区的协同工作来完成。当这些脑区协同工作时,非常可能会促进这些脑区内部的细胞协同发育,而在脑图像中这些脑区可能会出现较相近的神经细胞分布。

空间平滑操作是神经影像处理中的一种常用操作,它可以用来提高图像的信噪比和减小配准误差带来的脑区划分差异。由于小鼠大脑体积较小,每个体素的体积也非常小,图像信噪比较差。同时,由于小鼠大脑的个体差异性相对人脑也较少,所以对配准算法提出了较高要求[36]。因此空间平滑操作对于小鼠图像是存在一定必要性的。结果显示,平滑图像生成的脑网络仍然具有小世界特性,同时多种网络参数的AUC结果显示,个体对象的网络参数的个体特异性减小。脑区重要性的研究也显示平滑处理可以提高不同个体脑区节点重要性的相似度和降低其特异性。由于平滑操作会在一定程度上改变脑网络的拓扑结构,因此在未来的研究中还需要进一步研究不同平滑程度对网络的影响。一个好的平滑参数应该是可以在降低噪声的同时,具有较高的网络检测敏感性,可以检测出各种其它因素(如年龄,疾病等)对脑网络的影响。Hub的研究结果显示,对于不同个体,网络节点的重要性具有较大的特异性和较小的相似度,这可能是由于多种原因造成的。首先,小鼠MRM图像的体素大小为人脑的千分之一,图像的信噪比较低。由于网络中连接边的计算是基于各脑区的灰度分布实现的,噪音对于结果的影响可能较大。后期工作一方面需要通过模拟仿真研究信噪比对网络特异性的影响,另一方面可以加长对活体小鼠图像采集时间,或采用离体小鼠图像,提高图像的信噪比。其次,采用的数据库中的小鼠图像前期已经做过灰度归一化,这部分可能存在舍入误差,对网络分析结果造成一定影响。

物理网络结构图的构建 篇6

1 现代教育技术发展方向

现代教育所面临最大的挑战不是技术,不是资源,而是教师的思想观念。随着计算机软、硬件和网络技术的发展,未来教育技术的方向是将现代信息技术更好地应用于学科教学。教育技术的发展逐渐将传统课堂教学和运用现代技术的多媒体教学资源融合,即一门课除了传统的课堂教学外,还包括辅助教学的多媒体课件、网络课程等。

多媒体课件是可以单独运行的教学软件,通常用专用的开发工具开发或者直接用高级语言编程。主要目的是用动画、仿真等技术讲解课程中的难点和重点,强调教学方法和教学策略,辅助教师和学生完成教学任务,提高教学效果。

网络课程是网络时代出现的一种新的教学资源,它是通过网络按一定的教学目标、教学策略组织教学内容及实施的教学活动的总和,它存储在网络服务器中以Web页的形式呈现给使用者。支持学生采用自主式学习、探索式学习、协作式学习等先进的学习方法。学生通过联网PC的浏览器访问网络课程,浏览教学内容、检索相关知识、进行模拟仿真实验和自我测试,可以在学习课程的同时有效地培养在信息化社会中的学习能力与素质。网络课程可以为远程教育和学校内的网络化教育提供有力的支持。

施工课程利用多媒体工具,可以将采集的施工现场资料以及国家规范的标准等丰富的资源有机地组织起来,形成电子教学系统;利用网络工具,将该系统发布出去,随时随地都可以提供给有权限的学习者访问、浏览及学习,具备良好的集成性、可选取性、互动性和共享性,弥补了课堂教学的不足。

2 课程的信息化教学系统

2.1 课程系统的定位

与以前的多媒体课件相比,网络课件更具备优势,即可通过网络技术利用网络进行传播,打破了时空的限制,为更多人提供了学习、资源分享、网络交流的机会,对课件操作的主体也由教师转为学生。学生根据教师提供的信息平台,根据自身的学习水平,通过教师提供的信息平台,自主选择学习内容,将被动接受知识变成主动发现。

施工课程传统教学的缺陷是不能直观地反映现场操作,而电子课件最大的优势是利用多媒体充分模拟虚拟环境,将书本的文字案例以影像、动画形式真实还原。网络环境则是给学习者提供了一个更容易、更便捷的平台,虽不能完全代替传统课堂教学,但可以起到辅助和自学的作用。

根据教材的结构,笔者把该教学系统的内容分为砌体结构、模板系统、钢筋混凝土结构、结构吊装以及钢结构5大模块。

2.2 网站结构的设计

基于信息教学平台的特点是立体化教学,初步考虑将网站结构分为7个版块:首页、课程大纲、教案、授课CAI、自测习题、相关资料、在线讨论。每个版块负责相应的学习任务。这部分的结构可根据实际运行调整。

(1)首页。介绍本课程重点、要点等。

(2)课程大纲。由专业科同意制订课程的教学大纲。文档形式,可采用文章页面。

(3)教案。教师根据教材和教学大纲编制教案。文档形式,可采用文章页面。

(4)授课CAI。可用于课堂教学,也可作为补充用于课余自学。可采用ppt多媒体软件制作,存为mht网络格式,网页链接调用。

(5)自测习题。巩固知识要点,考察学生学习情况。文档形式,或可采用ppt等软件制作。

(6)相关资料。电子文档和视频、图片资料库。因数量较多,不宜用静态页面,可考虑数据库形式储存地址,以asp程序调用。这部分工作比较繁重,可在信息平台搭建好后慢慢分类添加,不断完善。

(7)在线讨论。是课堂学习的补充,网络学习平台的重要部分,着重互动性。可考虑bbs形式,教师在线解答疑问,学生除可提问,亦可帮助解答问题,或者讨论学习经验。

根据以上思路,该信息教学系统采用网络asp整站程序,方便后期管理、维护及调整。

界面设计对屏幕上将要显示的信息进行设计,包括主菜单、不同级别的操作按纽、教学信息的显示背景、翻页和清屏方式等。界面布局要合理,风格一致、色彩搭配协调;文本设计、图片选择要美观大方,能激发学习者的学习激情。

因是教学网站,页面不应花哨,主要以蓝、绿色为主基调,显得清新、大方。可用少量动画突出想表达的重点。特别是页面上方右边黄金位置要充分利用。

首页设计应突出建筑施工特色,故采用一张建筑图作为banner背景图片。

另外各栏目要清晰,方便学生浏览,故将导航条做成了统一的模式,并在各栏目子页面做了相应的链接。

Windows2000以上操作平台、IIS6.0+动意组件,本机测试通过。

3 信息化教学的几点思考

为了搭建本系统平台,笔者参考、比较、分析了其他一些信息化教学平台,发现现在很多信息教学系统的建设存在一些问题。

(1)教学软件资源缺乏,质量不高。目前,信息化教学系统十分缺乏,而且存在着制作质量不高、选题单一、缺少交互性等问题。由任课教师自主研发的教学课件,界面往往较为粗糙,虽能较好地体现教师自己的风格,但因其个性太强而不具有教学通用性。从形式上看,除了题库,更多的则是对教材的翻版。软件就像一本电子读物,多媒体课件所应具有的声音、图像、动画和人机对话等特点得不到体现,教学软件的实用性、科学性、技术性得不到有机地结合。同时,各种大型、智能型和工具型软件系统也相当缺乏。

(2)教师的计算机教学技术水平有待提高。有专家说过,能否用信息技术辅助教学是划分两代教师的“分水岭”。目前,部分教师知识结构、素质和能力远不能适应信息化发展的要求,相当多的教师不能掌握起码的计算机软硬件知识,教师讲课仍坚持一根粉笔一本书,有的教师甚至不会制作最起码的教学课件,更谈不上运用网络获取、传递和重组信息。有的教师即使能运用软件进行教学,也存在着平辅直叙、教法单一等诸方面的问题。

4 结束语

把信息教学系统简单化、模块化,使每一位教师经过简单地培训就能使用,这是我们的努力方向。

下一步的工作就是整合教学系统程序,做成通用模板,使每个拥有权限的教师都可以不断添加新内容和进行维护,并可推广至其他课程。

(责任编辑:杜能钢)

摘要：现代教育所面临的最大挑战不是技术,不是资源,而是教师的思想观念。随着计算机和网络的发展,未来教育技术的方向是将现代信息技术更好地应用于学科教学。通过讲解如何构建工民建专业的《主体结构工程施工》课程的网络学习平台,探讨了信息技术在学科教学的应用方向。

物理网络结构图的构建 篇7

关键词：通信装备,故障诊断,故障树,诊断贝叶斯网络

基于贝叶斯网络的装备故障诊断技术是当今装备故障诊断领域的研究热点,而构建诊断贝叶斯网络结构,是运用贝叶斯网络进行故障诊断的前提和重要环节。本文以通信装备为研究对象,对比分析了两种典型的贝叶斯网络结构构建方法。以某型通信装备为例,研究了通信装备诊断贝叶斯网络的构建方法。最后,用实验验证了故障树转化算法对通信装备诊断贝叶斯网络构建的有效性。

1 贝叶斯网络

贝叶斯网络B(G,P)是用来表示变量间因果概率关系的图形模式,它是由节点、有向弧线和条件概率分布组成的有向非循环网络[1]。其中节点代表研究对象中的变量,有向弧线代表变量间的因果关系,变量间的因果关系的度量由节点间的条件概率来表示,这样可以计算网络中所有节点的联合概率。这提供了一种表示因果关系的方法。由于贝叶斯网络具有坚实的理论基础、较低的信息要求和强大的学习能力,受到了研究人员的广泛关注。近年来被越来越多地应用于模式识别、数据挖掘、故障诊断等领域[2,3,4]。

随着电子技术、计算机技术以及现代传感技术和通信技术的发展,我军通信装备的技术复杂程度越来越高,维护保障的难度也越来越大,各种诊断技术与系统就成为了提高各通信部队装备保障能力的有效手段。由于通信装备中的各模块与部件通过电路相连,一个模块或部件产生故障,必然会通过电路的输入输出关系对其他模块或部件的工作状态产生影响,这就使得各模块与部件间的故障症状具有了因果相关性,使得运用贝叶斯网络对通信装备开展故障诊断方面的研究具有了可能性与现实性。

2 诊断贝叶斯网络结构的构建方法

2.1 基于故障树的贝叶斯网络结构建立方法

故障树(FT)是常用的可靠性与安全性分析和故障诊断决策模型,是工程人员所熟知的一种方法[5,6,7]。由于故障树与贝叶斯网络在拓扑结构上具有很强的相似性,从对系统状态的描述来看,贝叶斯网络的节点与故障树中的事件是一一对应关系,故障树中的事件也正是建立贝叶斯网络所需节点的完整集合,所以在实际问题中,可以将故障树中的事件直接映射为贝叶斯网络中的节点[8]。通过把故障树映射到等价的贝叶斯网络,在获取条件概率后,可以解决故障树分析法所不能解决的多态变量、部件不独立以及更复杂关系的表达等问题。而由故障树生成诊断贝叶斯网络的方法也极大的方便了贝叶斯网络在装备故障诊断领域中的应用。

2.2 基于模型分解的贝叶斯网络结构建立方法

随着被诊断装备复杂性的增加,在故障树的建立问题上将会面临知识组合爆炸的问题,因此,故障树转化算法并不能建立结构复杂装备的诊断贝叶斯网络。对于故障树转化算法不易建立诊断贝叶斯网络的装备,可以运用基于模型分解的建立方法。其主要思想是将系统分解为简单子系统,对子系统分别建模,运用子系统整合,最终形成整个系统的诊断贝叶斯网络结构[9,10]。

2.3 两种方法对比

通过对两种方法学习与研究后可以得出:基于故障树的贝叶斯网络建立方法主要适用于部件数量有限、内部结构清晰的装备进行建模;而基于模型分解的贝叶斯网络建立方法更适用于部件数量繁多、内部结构复杂的大型装备进行建模。由于绝大部分通信装备都是作为某一通信网络中的一个节点要素,在功能上具有很强的专业性,而内部结构又具有模块化等技术特征,这就使得绝大多数通信装备内部结构清晰,模块或单元数量有限,更适合应用故障树转化算法进行诊断贝叶斯网络结构的建模。

3 某型通信装备的诊断贝叶斯网络结构构建方法研究

以某型短波数字化电台为研究对象,针对发射功率不足的故障,开展诊断贝叶斯网络结构构建的研究。

3.1 故障分析

发射功率不足,是电台的常见故障之一。通过分析此型短波数字化电台的原理、结构与工作方式后可以得出,影响此电台发射功率不足的因素主要有:天线连接不良、ATT单元继电器打火以及主机发射电路故障。主机发射电路故障主要包括高频混频单元电路故障和宽带功率放大器单元电路故障。宽带功率放大器电路故障的影响因素主要包括3 A保险丝、风机与冷却设备以及单元内部电路故障。

3.2 故障树的建立

通过上述分析,某型短波数字化电台发射功率不足的故障树图如图1所示。

3.3 故障树到贝叶斯网络的转化

故障树只有二态性,即故障树中的事件只具有两种状态:故障与正常。而电台中的各种部件与模块,具有许多不明显的故障,比如输入、输出值处于临界状态等情况。故障树难以描述具有多态性的事件,因此,对电台发射功率不足故障进行诊断时,有必要把故障树转化成对应的贝叶斯网络进行故障诊断。运用2.1节中所述的转化方法,图1中的故障树模型对应的贝叶斯网络模型如图2所示。

图2中诊断贝叶斯网络模型中的变量与事件的对应关系如表1所示。

4 实验验证

4.1 实验背景与数据来源

构建该装备针对功率不足故障的诊断贝叶斯网络结构后,以某台发生发射功率不足的某型短波数字化电台为研究对象,结合相关实验数据,对该电台开展故障诊断,以验证通过故障树转换方法构建的诊断贝叶斯网络结构在通信装备故障诊断中的实用性与有效性。

诊断贝叶斯网络结构中各节点的状态是指装备发生故障时各部件可能处于的各种状态。在本实验中,可将3 A保险丝设置为完好、断开两种状态,将其余各部件分为完好、临界状态和功能故障三种状态。贝叶斯网络中各节点的先验概率与节点之间的条件概率的确定是一项比较复杂和重要的工作。先验概率是指在网络结构中各节点处于各种状态的原始概率,条件概率是指各子节点相对于父节点的条件概率。在本实验中,这些概率数据主要来源于该装备的维修记录以及专家打分。

4.2 实验过程

通过对实验数据的综合分析与计算,可以得出先验概率表(见表2)和各父节点的条件概率表。

H节点的条件概率表如表3所示,A2,B2父节点的条件概率表在形式上与之相类似。

将先验概率、条件概率代入贝叶斯公式。计算得出后验概率表,如表4所示。其中时刻1为电台正常工作时刻,时刻2为电台发生发射功率不足故障的时刻,即在该时刻将H节点的故障状态概率设为100%,完好与临界状态概率设为0。

4.3 实验结果与分析

从计算得出的后验概率表可知,天线发生连接不良的概率由电台正常工作状态下的4%上升为42%,由此可以初步判定最可能的故障部位为天线装置的连接。对该电台的天线连接状况进行检查与维修后,该电台工作状态正常,发射功率不足故障清除,实验结束。

通过本次实验,验证了基于故障树转化算法构建的诊断贝叶斯网络应用于通信装备故障诊断具有良好的可行性与有效性。

5 结 语

诊断贝叶斯网络的构建是应用贝叶斯网络进行故障诊断的重要问题。本文以某型短波数字化电台为研究对象,针对发射功率不足这一故障,应用故障树转化算法建立了诊断贝叶斯网络。最后,用实验验证了应用此方法建立的诊断贝叶斯网络用于通信装备故障诊断的有效性。

参考文献

[1]张连文,郭海鹏.贝叶斯网络引论[M].北京:科学出版社,2006.

[2]王双成.贝叶斯网络学习、推理与应用[M].上海:立信会计出版社,2010.

[3]陈新亿,李娟,李斯娜,等.贝叶斯网络的学习与应用研究综述[J].云南大学学报,2009,31(S1):218-222.

[4]LUCAS P J F.Bayesian network modling through qualita-tive patterns[J].Artificial Intelligence,2005,163(2):233-263.

[5]宫义山,高媛媛.基于故障树和贝叶斯网络的故障诊断模型[J].沈阳工业大学学报,2009(8):454-457.

[6]高丽,田丰,张晓丹.一种用于汽车发动机故障诊断的贝叶斯网络模型[J].计算机测量与控制,2009,17(5):830-832.

[7]刘磊,孙树栋,蔡志强,等.基于FMECA知识的故障诊断贝叶斯网络建模研究[J].中国制造业信息化,2010,39(5):24-28.

[8]王旭景.电控汽油喷射系统的贝叶斯故障诊断[D].南宁:广西大学,2008.

[9]徐宾刚,渠梁生,陶肖明.转子故障贝叶斯诊断网络研究[J].机械工程学报,2004,40(1):66-72.

物理网络结构图的构建 篇8

关键词：自主学习,网络资源,课程,钢结构设计原理,构建

0 引言

自主学习是指学生在教师的指导下，充分利用各种资源，能动地确定学习目标，自主分配学习时间、选择学习策略、管理学习进程、评价学习表现的独立的、有选择的、创造性的学习活动。

自主学习是以建构主义认知心理学和人本主义心理学为基础发展而来的。它是实现课外拓展学习的一种主要学习方式，与传统的接受学习相对应，以学生作为学习的主体，通过学生独立的分析、探索、实践、质疑、创造等方法形成对知识的正确认知和有效的学习策略，最终实现学习目标。大学阶段的学习不仅仅局限在掌握知识内容本身，更重要的是要学会如何学习。

网络自主学习已成为高校培养学生的一种重要的学习方式，也是大学生必备的一种学习能力。在网络环境下，学生可根据各自的需要主动地进行学习，从而主动地构建知识和技能。网络化自主学习充分体现了学生的主体地位，并且保持了教师的主导作用。同时，网络上的大量信息不仅能拓宽学生专业知识面，也能够及时更新学科知识。因此，网络化自主学习有利于激发学生对课程的学习兴趣，达到更好的学习效果。

《钢结构设计原理》是土木工程专业一门重要的专业基础课程，实践性较强。学生需要具备较为扎实的力学理论功底，学习时要紧密联系工程实际才能达到理想的教学效果。因此，仅仅依靠使用单一教材在有限学时进行课堂教学、课后参阅少量参考资料及完成指定量的作业是远远不够的。通过构建《钢结构设计原理》网络资源，在教师引导下学生课后利用该资源自主学习，不仅可以深入掌握课程理论知识，而且可以拓宽知识层面。

1《钢结构设计原理》网络资源平台构建

1.1 网络平台构建原则

《钢结构设计原理》课程是江苏科技大学建设精品课程,具有统一的网络平台。本课程在学校统一的网络平台下,以学生为中心,以激发兴趣导向,遵循科学性、系统性、可扩充性、兼容性、综合实用性、及时反馈性原则,构建适合于网络环境下自主学习的资源平台,配合课堂教学,激发和增强学生学习兴趣,增强学生自信心,引导知识关联和培养学生良好的自主学习习惯。

1.2 网络平台构成

《钢结构设计原理》课程网络资源平台包括基本知识模块、拓展性学习模块和互动学习模块,构成如图1所示。

1.2.1 基本知识模块

本模块包括课堂教学课件与教案、教学大纲、习题、讨论题、课堂教学录像等，目的是配合课堂教学，帮助学生课后及时消化、巩固课堂上所学知识。课件包含课堂教学每一章节，可在线阅读；教案内容为每一章的教学目的、重点及难点、主要教学方法和教学手段及学时分配等；习题、思考题内容涵盖了教学大纲中绝大多数知识点；课程设计包含了钢平台、桁架及框架、吊车梁课程设计任务书、指导书、参考范例及参考图纸；课堂教学录像包括任课教师典型课堂教学录像、实验录像及典型工程录像等。

1.2.2 拓展性学习模块

本模块包括网络资源、在线图书、研究性学习、拓展性学习资料的内容，目的是拓展学生知识深度及广度，增加对钢结构的感性认识、培养实践能力。网络资源涵盖了国内大多数钢结构相关专业网站，主要有钢结构专业论坛网站、专业协会网站及国内高校钢结构精品课程网等，这些网站各具特色，可提供各类钢结构资料，如规范、图集、工程实例、图纸、课件等下载服务；在线图书是公开出版的经典教材电子版；拓展性学习资料有常用规范、设计手册、图集及动画等，其中动画资源涉及构件的组成、结构组装过程、典型钢结构介绍及构件、节点破坏过程等；研究性学习重点列举国内典型钢结构在各种工况下的破坏实例，要求会判断分析破坏原因及在设计及施工过程中如何避免这些破坏现象发生。

1.2.3 互动学习模块

本模块包括在线测试、互动交流、作业、论文在线提交等内容。在线测试是从网络平台题库中随机抽取若干套试题，要求学生在在线状态下在规定时间内解答并提交，目的是检查学生对所学知识的掌握情况；互动交流为师生提供沟通渠道；论文及作业可在线提交。

2 网络资源平台环境下自主学习流程

《钢结构设计原理》网络资源采用随机进入式自主学习设计方法，学习流程如图2所示。

2.1 基本知识学习

本模块采用开放式模式，任何人都可进入网站随机访问。学生利用本模块复习课堂知识，预习后续内容。通过在线浏览课件回顾课堂教学内容，深入理解课本知识理论；通过思考题及一定量的习题练习强化掌握所学知识；通过参阅课程设计资料，掌握典型构件课程设计的全过程。

2.2 拓展性学习

本模块采用开放式模式，学生通过网络资源链接访问相关专业网站，了解当前钢结构行业动态，下载所需各种专业资料，同时可通过论坛与全国各地同行进行交流讨论，解决学习过程中乃至今后工作中遇到的各种专业技术问题；通过在线浏览图书参阅多种版本教材；通过研究性学习资料重点分析钢结构工程典型事故分析其破坏机理，利用所掌握的理论知识如何避免其发生；通过拓展性学习资料在线观看动画，直观认识构件构成，典型结构安装过程，感性认识各种构件破坏过程。

2.3 互动学习

本模块配合任课学期课程教学，只有指定班级学生才可进入学习。学生登陆进入班级，通过在线考试提交，而后由教师评阅，评阅完成后学生可查阅到参考答案，了解知识掌握情况，寻找薄弱点；通过互动交流，教师可发布信息，学生可发表各种话题，讨论学习情况，也可提问，教师或其他学生参与回答、讨论等互动活动。

为督促学生自觉利用网络资源自主学习，每位学生自登陆进入网站便开始计时，教师可以及时掌握每个学生的在线学习时间，同时通过学生积极发言、交流讨论情况，及通过在线测试方式对每一位学生自主学习情况给出合理评价，同时让学生提出的问题及学习效果能够得到及时的反馈。

3 网络资源的应用

《钢结构设计原理》网络资源平台在建设之初便配合课堂教学投入使用，在任课教师及连续两届10个教学班级300多土木工程专业学生的使用过程中提出了许多宝贵的意见，汇集这些意见及建议，经过不断的修改、补充，网络资源平台已日趋完善。通过对学生在网络资源使用情况进行问卷调查表明：在“网络资源的主体结构是否清晰、导航是否灵活、交互界面是否友好”、“网络资源是否完整涵盖了教学目标所涉及的全部内容，且内容丰富、结构合理、实用性强”、“网络资源是否体现学科前沿知识”、“网络资源中提供的音视频、图片、动画等媒体对学习是否有帮助”、“网络资源对理解课程内容是否有很大帮助”、“练习、模拟试题对学习和考试是否有帮助”、“网络资源是否有利于钢结构专业知识的拓展”、“网上提供的多种教学资源是否已经满足了你个性化的学习需要”、“多种导学方式是否有利于你自主学习能力的培养”、“在学习上遇到困难时，是否能及时得到教师和同学的有效帮助”等调查内容的满意率均在90%以上。

4 结束语

《钢结构设计原理》网络资源平台作为课堂教学的必要补充，在很大程度上解决了多校区办学、异地办学，师生地处不同校区、不同地区而带来的直接沟通的不便，同时拓展了学生知识面，加深了对课本知识的理解，培养了学生自主学习能力。

参考文献

[1]林育曼.高校网络化自主学习绩效管理探析[J].高教探索,2011(6):104-108.

[2]于佳颖.基于网络平台的大学英语自主学习策略的探讨[J].佳木斯大学社会科学学报,2010(12):173-174.

[3]夏艳萍.网络环境下大学英语视听说自主学习研究[J].教育探索,2009(8):37-38.

[4]陈文冠.基于网络环境下自主学习网站的建构与应用[J].电化教育研究,2007(6):53-56.

[5]茅忠德.网络环境下大学生自主学习的方法研究——以《标志设计》课程为例[J].连云港师范高等专科学校学报,2011(3):71-73.