关键词：应用型本科院校自动控制原理Matlab仿真
Researchontheexperimentalteachingofautomaticcontroltheoryintheapplication-orienteduniversities
ZhaoHaifeng
Xuzhouinstituteoftechnology，Xuzhou，221111，China
Abstract：Accordingtothecharacteristicsoftheautomaticcontroltheorycourseintheapplication-orienteduniversities，anexperimentalteachingmethodwhichcombinedMATLABsimulationwithexperimentboxwasproposed.Inadditionthedevelopmentwascarriedonbasedonthebasicexperiments.Theteachingpracticeshowsthattheinterestofstudentsinlearningisincreasedandtheimportantconcepts，principlesandmethodsoftheautomaticcontroltheoryareunderstoodbetterthroughcontrastingsimulationexperimentresultswiththeimitationresults.
Keywords：application-orienteduniversities；automaticcontroltheory；Matlab；simulation
自动控制原理是我校电气工程及其自动化专业的一门专业必修课，也是进一步学习和研究其他控制理论的先行课程。自动控制原理主要内容包括：自动控制理论的发展简史和自动控制系统的一般概念、自动控制系统的一般表示方法和数学模型、三种常用分析方法（包括时域分析法、根轨迹法、频域法）的基本概念、基本原理及其应用、线性定常系统的设计等[1]。学生对自动控制原理的掌握程度，直接影响到计算机控制技术、调速技术等课程的学习，在电气工程及其自动化专业课程体系中占有极其重要的地位。本课程的教学目的与任务在于通过学习使学生掌握自动控制系统的工作原理、系统数学模型的建立、系统性能的分析方法以及改善系统性能的途径，从而为学生今后的学习和工作打下基础。但由于自动控制原理内容抽象，含有大量的数学公式推导以及图表曲线，系统性强，学生普遍反映该课程比较难学，期末考试通过率较低。
我校作为应用型本科院校，与研究型本科院校不同，不要求学生掌握烦琐理论公式的推导与证明，而是注重理论与实际相结合，培养学生工程实践能力。因此，相比理论教学环节，实验教学环节显得更为重要。为了有效提高实验教学质量，提出了实验箱模拟与Matlab仿真相结合的实验教学方法，并在基本实验内容的基础上对其进行了拓展。
1自动控制原理实验箱模拟
目前国内各高校在自动控制原理实验教学环节中大多采用了自动控制原理实验箱，以提高学生的动手能力[2]。我院所使用的EL-AT-III型自动控制原理实验箱面板如图1所示。实验箱面板主要包括：八组实验模块、二极管、电阻、电容区、A/D、D/A卡输入输出模块、电源模块以及变阻箱、变容箱模块。
图1自动控制原理实验箱面板示意图
EL-AT-III型自动控制原理实验箱的基本原理是采用复合网络法模拟各种典型环节，即利用运算放大器不同的输入网络与反馈网络模拟各种典型环节，然后按照给定系统的结构图将这些模拟环节相连，便可得到相应的模拟系统。再将输入信号加到模拟系统的输入端，并利用计算机测量系统的输出，便可得到系统的动态响应曲线，通过简单计算便可获得系统动态与稳态性能指标。通过自动控制原理实验箱模拟实验，有利于学生进一步掌握系统模拟电路的构成。
笔者以编号为S05203302的“二阶系统阶跃响应”为例。本实验的主要目的在于研究二阶系统特征参数：阻尼比和无阻尼自然振荡频率对系统动态性能的影响，分析阻尼比和无阻尼自然振荡频率与最大超调量和调节时间之间的关系。在本实验中，自动控制原理实验箱模拟实验的具体步骤如下：
步骤1：连接被测量典型环节的模拟电路。如图1所示，电路的输入U1接A/D及D/A卡的DA1输出，电路的输出U2接A/D和D/A卡的AD1输入，将两个积分电容的两端连在模拟开关上。检查无误后接通电源。
步骤2：启动计算机，运行软件。
步骤3：测查USB线是否连接好。按F1键并在实验项目下拉框中选中任一实验，按F5键并在弹出的参数设置对话框中设置参数，然后按确定按钮。如果此时无警告对话框出现，则表示通信正常，如果出现警告，则表示通信不正常，需首先找出原因，使通信正常后方可继续进行实验。
步骤4：在实验项目的下拉菜单中选择实验“二阶系统阶跃响应”，按F5键弹出实验参数设置对话框。在参数设置对话框中设置相应的实验参数后，用鼠标单击确认，等待屏幕的显示区显示实验结果。
步骤5：根据式（1）由显示的波形计算最大超调量以及调节时间的数值，并与理论值比较，保存系统动态响应曲线。
（1）
步骤6：改变系统参数，进一步分析研究参数对系统性能的影响。
2Matlab仿真
作为目前国际控制界最流行的仿真语言，Matlab可提供丰富的矩阵处理功能，可方便设计控制系统[3]。仍以“二阶系统阶跃响应”为例，Matlab仿真实验的具体步骤如下：
步骤1：利用函数TF建立系统传递函数模型。TF调用格式为sys=tf（num，den），其中num为传递函数分子系数向量，den为传递函数分母系数向量。
步骤2：利用函数STEP求二阶系统阶跃响应。STEP调用格式为：y=step（num，den，t），其中t为选定的仿真时间向量，y为系统在仿真时刻各个输出所组成的矩阵。
步骤3：根据y与t，利用Matlab编程计算二阶系统阶跃响应的动态性能指标：超调量、调节时间、峰值时间、延迟时间、上升时间。
步骤4：在同一张Figure中，利用Matlab编程绘制不同阻尼比对应的典型二阶系统单位阶跃响应曲线以及不同无阻尼自然振荡频率对应的典型二阶系统单位阶跃响应曲线，总结归纳相关结论。
步骤5：对比自动控制原理实验箱模拟实验结果与Matlab仿真实验结果，总结归纳相关结论。
3实验教学内容拓展
学生完成基本实验内容之后，可在任课教师指导下，对其进行拓展。仍以“二阶系统阶跃响应”为例，完成上述实验内容后，可指导学生通过Matlab编程，分别实现比例—微分控制和输出量的微分反馈控制（如图2所示），以改善二阶系统响应特性。其中比例—微分控制是在二阶系统前向通道中加入了比例—微分环节（Td为微分系数），而输出量的微分反馈控制是将输出量的微分信号采用负反馈的形式，反馈到输入端并与误差信号相比较（Kt为微分反馈系数）。
比例-微分控制输出量的微分反馈控制
图2改善二阶系统响应特性的两种常用方法
为了便于学生验证自己所编写程序的准确性，任课教师可提供比例—微分控制前后系统阶跃响应曲线（如图3所示）。任课教师指导学生通过Matlab编程计算，定量分析两种常用方法对二阶系统响应特性的改善，并尝试分析定性所得结论。
图3比例-微分控制前后系统阶跃响应曲线
4结束语
为了提高学生学习自动控制原理的兴趣，加深对自动控制原理重要概念、原理、方法的理解与掌握，针对应用型本科院校自动控制原理的课程特点，提出了自动控制原理实验箱模拟与Matlab仿真相结合的实验教学方法，并在基本实验内容的基础上对其进行了拓展。教学实践验证了方法的有效性。
参考文献
[1]刘丁.自动控制理论[M].北京：机械工业出版社，2013.
关键词：建筑工程；预算；模糊概算；工程造价
中图分类号：TU198文献标识码：A
一、前言
可以说建筑工程的预算工作是会影响到一个建筑工程的成败的，往往因为一些小的预算失误都会在工程的后期造成巨大的损失，所以预算工作往往都是最先进行也是最重要的工作。但是很多的时候是没有办法去进行详细的计算的，特别是建筑施工人员，还有建筑的造价人员，往往在进入工地，拿到一幅图纸的时候就需要进行一个快速的计算，对工程的造价做一个最早的预估。只有进行了最先的预估才能对整个工程有一个最初的了解。但是模糊预算也不是毫无根据的计算，也是有一定的数学模型和方法来提高模糊概算准确性的。
二、建筑工程模糊概预算简述
我们要探讨如何提高建筑工程模糊预算能力，就必须要首先对模糊预算的概念做一个简单的探讨研究，了解模糊预算是怎么在预算中运用的。
简单的说建筑工程中的模糊预算也就是指在建筑工程项目的开始施工之前进行的工作。通过模糊数学的理念初步的对整个工程的造价进行预计估计。但是是一种相对比较准确的估计，通常情况下要求模糊预算要尽量的减小误差。模糊预算的误差要在真正预算的百分之三到百分之五之间，不能有太多的误差。
常常需要造价工程师，在不需要进行大量计算的时候就能够通过建筑的形式，建筑的结构，材料，建设情况根据图纸就能够运用模糊数学的模型进行预算。然后根据工程师自身的经验就能够快速准确的进行计算，通过这样的一种模糊的概念估算就能够得到一个比较准确的工程造价数值。从而便于之后的详细计算，还有工程的顺利开工施工。
进行模糊预算，就需要工程师能够有很多的经验，还要有相对好的数学基础。主要就是需要对工程中使用的材料工程中运用的器材都要有相当的了解，对现在施工中的各种施工方法，施工工期，都要有预估能力。也要对建筑的样式，建筑的结构，还有建筑不同的的装饰引起的造价变动有一个了解。只有这样才能够成功的进行建筑工程的模糊预算。一方面方便了施工方的资金材料准备，也同样便于建筑施工的甲方进行造价准备。因此在现在的建筑工程施工的造价预算中，模糊预算方扮演着原来越重要的角色。
三、进行模糊预算方法和步骤
本文对模糊数学模型完整的建立过程和详细的模糊数学模型的使用就不做过多的介绍了。主要是对建筑工程中用糊数学进行模糊预算的步骤和方法做了一个简要的探讨。在我们建立了数学模型后就需要对数学模型进行运用，来模糊预算工程的造价。
1、根据具体的施工环境，施工情况进行分析，要从这个工程的所有需要的对象中，一样一样的把各个元素的名称都列表排列出来。主要选取能够来代表工程项目的各个特征的要素。这样就使保证模糊预算准确性的首要步骤。
2、要结合工程的具体情况，通过建立数学模型时建立的造价统计表，对所有的元素进行分类，然后在所有元素之间建立联系。主个给元素赋予模糊关系的步骤其实是主观来赋予，所以就会因为个人经验的不透有所不同。这也就是工程造价模糊预算中隶属函数值确定的步骤。
3、根据建立的数学模型，算出∑tj，并定∑tj最大值为1，其他各工程的模糊关系系数为与最大的1相比所占的比例关系，在闭区间[0，1]中取值。
4、要检验所选取的典型工程的可靠性。同样的把所选择的的模糊工程建立一个子集，然后根据建立的数学模型中典型工程部分的计算公式，计算选取的工程和实际计算的工程之间有多少的相似度。然后要考虑选取的典型工程的造价，最后进行一些函数值调整，要尽可能的提高精度。
5、根据最后确定的一个对比工程模糊关系的系数表，按照以上的步骤，一步一步的来进行工程造价的模糊预算，也就能完成一次预算的工作了。
6、最后的一个工作就是检验工作，进行了工程造价的模糊预算之后，得出了最终的计算结果，就要来检查这个结果可不可靠。首先就是要检查有没有什么步骤出错的地方，然后就是把这个结果带进贴合度最高的典型工程进行计算，看是否符合。如果出现了问题，还需要再此进行计算。
四、怎么来提高模糊预算的能力
模糊预算要准确比仅仅是利用数学概念，更重要的是要讲究一些方法，只有方法运用的正确，有一个好的提高的步骤也才能够更好的提高工程造价模糊预算的准确度和能力。主要的方法有这样的几个：
1、最重要的就是要注意工程资料的收集。因为工程资料就包含了大量的模糊预算中所需要用到的一些数据，一些材料。这个作为造价的工程师而言非常的重要，因为有了足够的数据也次啊能够更好的进行预算工作，也才能够提高自己进行模糊预算的准确性。在阅读参考大量的资料以后也就能够提高模糊预算的能力，在工作的时候不会出一些不必要的问题。对于施工方而言，施工的资料也是后续工程竣工检查时候最重要的资料。
2、就是需要注意一些经验的积累。网上、书上能找到很多工程的造价分析，拿过来，分类对比分析。单方造价有一点用，但最有用的是单方含量。根据这些单方含量和单方造价，分析当时市场的主要材料价格及当前市场材料价格，就可以分析出，你需要估算的工程的造价，相差也就不会很大了。
3、实际操作过程中，最主要的是把定额计算规则记熟了。之后的事就是找规律了，之后用EXCEL制表，自动计算。每次做预算，就可以根据不同的工程做出不同的表，然后输入基本数据，也就是墙中心线、外墙净长线，内墙净长线等。举个例子来说，计算一个房间的工程量时，只需要输入内墙净长线、门窗尺寸、房间净高就可以自动计算出内墙涂料、地面、天花的工程量。这是一个技巧，可以提高计算速度和准确率。
五、结束语
本文就是想通过这样的一个建筑工程的模糊预算的介绍，让更多的人了解这样的一个工作。通过数学模型建立，还有提高模糊预算能力方法的探讨，希望更多的相关从业人员，重视建筑工程的模糊预算的工作，不要在模糊预算的时候出现巨大的偏差，影响到后面的工作。建筑工程的模糊预算就是预算工作中很好运用模糊数学理念，并且成功运用的一个例子。其实在工程当中也还有很多的模糊数学可以运用的地方还值得我们去探索研究。希望有一天模糊数学还能为建筑行业的发展带来更大动力。
参考文献
[1]田海燕.探讨建筑工程造价中的模糊确定[J].东方企业文化.2012(12)
[2]邓万宇.投影向量机在工程单方造价预测中的应用[J].西安邮电学院学报.2011(05)
关键词：物流仿真实验教学Flexsim
一、Flexsim概述
Flexsim是一种工具，它通常是工程师、管理者和决策人用来对提出的“关于操作、流程、动态系统的方案”进行试验、评估、视觉化。完全的C++面向对象（object-oriented）性，超强的3D虚拟现实（3D动画），直观的、易懂的用户接口，卓越的柔韧性（可伸缩性）是它呈现给用户的优秀特性。它是卓越的仿真软件，在图形的模型环境中应用C++IDE和编译程序，可以说是世界唯一的。因为Flexsim具有高度的开放性和柔韧性，在定义模型逻辑时可直接使用C++，而且可立刻编译到Flexsim中，所以能为几乎所有产业定制特定的模型。
Flexsim可同时运行仿真和模型视图（可视化），并且可以通过关闭模型视图来加速仿真的运行速度，因此它是一个非常高效的仿真引擎。利用该引擎和Flexscript语言准许用户在仿真进行期间，改变模型的一些属性。
当多套方案需要进行仿真实验时，Flexsim也能一次性完成。让这些方案自动进行，其结果存放在报告、图表里，像用途、生产量、研制周期、费用等就可以很方便地利用丰富的预定义和自定义的行为指示器，来分析每一个情节。然后可直接的利用ODBC（开放式数据库连接）和DDEC（动态数据交换连接）对输出到像微软的WORD/EXCEL等大众应用软件里的结果进行数据读写，结果的输出也非常的简单易操作。
二、Flexsim软件在物流实验教学中的必要性和可行性
1.Flexsim软件在物流实验教学中的必要性
实践教学环节是物流管理专业的必不可少的一个重要环节，因为这个专业的实践性和应用性都非常的强。让学生能够加深对理论教学内容的理解和掌握，能够较系统地掌握物流系统规划与设计的基本方法及模型，这是物流实验的目的。因此实验以Flexsim仿真软件为平台，使学生在对物流系统进行设计的同时，对物流仿真技术有所了解。学生在实验指导老师的帮助下自行完成各个实践环节，并能实现完成一个实验解决一类问题且达到举一反三的效果。这样就培养了学生进行分析问题、解决问题的能力；以及完成实验分析、实验方法、实验操作与测试、实验过程的观察、理解和归纳的能力。最终让学生能够深入理解和熟练掌握所学内容，通过调研和仿真分析给出物流系统的具体解决方案。
2.Flexsim软件在物流实验教学中的可行性
为了实现优化物流过程、配送中心建设、设备能力、生产线能力、作业流程和订单排序的目的，应用系统仿真技术，它能够在系统规划设计阶段，对设备配置、设备布局、设备运行参数等方面进行仿真分析，评价和对比不同的系统设计方案。现今，在国外的物流和制造企业中已广泛应用仿真技术，如UPS、IBM、加拿大邮政、LGPhilips、西门子德马泰克等，根据他们的使用效果，应用仿真分析方法改进物流系统方案后可使总投资减少30%。目前，国内也有部分企业采用了仿真技术，随着中国物流现代化的推进，系统仿真在物流管理中的应用具有良好的前景并且在物流教育领域也得到了广泛应用。
三、基于Flexsim软件的物流实验教学体系构建
1.基于Flexsim软件的物流实验教学环境
硬件环境：电脑，要求配置要高一些。因为flexsim的三维底层用的是openGL，与n卡兼容较好，所以尤其是显卡，推荐nvidiageforcegt650m，独显，最少1G以上。
软件：Flexsim6.0版，基于Windows平台，面向对象的仿真环境，像是制造业，物料处理和办公室工作流等用来建立离散事件流程过程。
实验教学指导书：可以根据实际情况自行编写，或者购买现有版本。
2.基于Flexsim软件的物流实验项目设置
实验1Flexsim相关概念与仿真起步：1Flexsim软件相关概念，2Flexsim仿真起步。
实验2Flexsim基础仿真模型（一）：1Flexsim仿真模型1描述，2Flexsim仿真模型1数据，3Flexsim建模步骤；
实验3Flexsim基础仿真模型（二）：1Flexsim仿真模型2描述，2Flexsim仿真模型2数据，3Flexsim建模步骤，4向模型2中增加3D数据显示
实验4Flexsim基础仿真模型（三）：1Flexsim仿真模型3描述，2Flexsim仿真模型3数据，3Flexsim建模步骤
实验5配送中心仿真模型：1货物的入库检验过程模型描述，2货物的入库检验过程模型数据，3货物的入库与出库模型描述，4货物的入库与出库模型数据。
实验6传送带分拣系统仿真：1传送带分拣系统模型描述与模型数据，2模型建立帮助与提示，3实验步骤要求。
实验7循径运动系统仿真：1轨道小车循径运动系统模型描述与模型数据，2模型建立帮助与提示，3实验步骤要求。
实验8Flexsim仿真综合实验：1综合实验模型描述与模型数据，2模型建立帮助与提示，3实验步骤要求。
3.基于Flexsim软件的物流实验方法
关键字：多传感器；模糊聚类；证据理论；证据冲突
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1007-9599(2011)04-0000-01
TargetIdentificationMethodsResearchBasedonFuzzyClustering
MiaoLin
(ShandongCollegeofChemicalTechnicians,Tengzhou277500,China)
Abstract:ThispaperdescribesthestepsofclusteranalysisandfuzzyCmeansclusteringbasedontheprinciplesandmodelidentificationmethods,andthemethodidentificationusingfuzzyCmeansclusteringmethod,characteristicsofgivenclustersampledatawereidentifiedandrecognizedbytheprincipleofmaximumdegreeofmembershipidentification,calculationresultsshowthatitisfeasibleandeffective.
Keywords:Multi-sensor;Fuzzyclustering;Evidencetheory;Evidenceconflicts
高技术条件下的局部战争，由于各种伪装与隐形技术及抗干扰技术的大量应用，战场的透明度日渐减弱，使得以往那种单纯依靠指挥人员和情报人员进行目标识别的方法，已远远不能满足现代化战争的需要[1，2，3]。本文提出用模糊聚类分析方法完成目标的有效分类和识别。
一、聚类方法
各种聚类方法的过程可用下面五个基本步骤来描述[4]：
步骤1：从观测数据中选择一些样本数据。步骤2：定义特征变量集合以表征样本中的实体。步骤3：计算数据的相似性、并按照一个相似性准则划分数据集。通常用一个预先规定的相似性度量与一个或几个阀值相比较的办法，把认为相似的模式分在同一类中。步骤4：检验划分成的类对于实际应用是否有意义，即检验各模式的子集是否很不相同，若不是，则合并相似子集。步骤5：反复将产生的子集加以划分，并对划分结果使用步骤4检验，直到再没有进一步的细分结果，或者直到满足某种停止准则为止。至于停止规则，可以是所建立的聚类数目以满足关于类的总数的一种先验知识，或者以达到限定的计算时间或数据存储量。
二、模糊C均值聚类识别方法
为了优化聚类分析的目标函数，人们提出了现在相当流行和应用广泛的模糊C均值聚类算法。该算法是从硬C均值聚类算法发展而来的。FCM算法的具体步骤[5]：
算法：FCM算法
初始化：给定聚类类别数，，是数据个数，设定迭代停止阀值，初始化聚类原型模式，设置迭代计数器；
步骤一：用式（3-24）计算或更新划分矩阵：
对于，如果，则有：
（1）
如果，使得，则有
，且对，（2）
步骤二：用式（3-26）更新聚类原型模式矩阵：
（3）
步骤三：如果，则算法停止并输出划分矩阵和聚类原型，否则令：，转向步骤一。其中为某种合适的矩阵范数。
三、最大隶属度识别方法
设为全体被识别对象构成的论域，是的个模糊子集，是一识别对象。若
（4）
则认为优先隶属于，即优先属于模式所代表的那一类，这一原则称为最大隶属原则。
也可以把这个方法再改变一下，即在按最大隶属原则进行判断之前，先规定一个阀值。若：
（5）
则认为拒绝识别，另作分析。若：
（6）
则认为识别可行，而且按最大隶属原则进行判断。
当模式的隶属确定后，按这种方法进行识别比较容易，这里的关键是模式的隶属函数的恰当确定。按最大隶属原则来进行模式分类的方法亦被称为模糊模式分类的直接方法。这种方法适合于分类对象确定，模型模糊的情况。最大隶属原则在模式识别中很有用，不过它只适于处理较为简单的问题，若待识别模式并非某一特定的单个元素，而是论域中的一个模糊子集，用最大隶属原则就很难处理了。
四、聚类分析实例
各种传感器对目标测得的参数报告项目有很多，如：敌我属性、方位、距离、航向、加速度、初始发现距离、载频、脉宽、脉幅、重频、天线转速、威胁等级、信度等。本文选出6个较为关键的特征参数作为识别的依据，这样可以简化处理。可以采用了如下向量作为特征矢量：类型、加速度、工作频率、重复频率、威胁等级、脉冲宽度。所以识别系统的输入元数为6。实验样本共100个数据，已进行过标准化和归一化处理。对其进行模糊聚类建立参考模版，待识别样本5个得出具体的目标分类结果为：ū1=O3=0.6，ū2=O3=0.8，ū3=O1=0.7，ū4=O2=0.5，ū=O1=0.6。
五、结束语
本文提出的模糊C均值聚类分析方法对目标进行识别，能够比较准确地划分出目标的种类。识别过程中可以采取自适应识别方法，通过对模糊C均值聚类建立的参考模版利用自适应方法进行识别。
参考文献
[1]杨晓红,陈婧华,姜玉宪.导引头目标干扰识别与抗干扰[J].电光与控制,2006,13(6):9-14，31
[2]刘慧，姜玉宪.点目标行为模式识别与抗干扰方法研究[J].电光与控制,2004,11(4):3-8
[3]顾金芳,梁兴甫,彭小龙,刘振禄.便携式地空导弹武器系统作战效能的模糊综合评价[J].电光与控制,2006,13(5):95-97
[关键词]SBT教学模式；经管类；应用型课程；实践
[中图分类号]G420[文献标识码]A[论文编号]1009-8097(2012)05-0121-04引言
一般来说，人类获得知识的源泉有两种，一是传授获得，二是体验获得，两者不具有替代性，而体验获得的知识是终生不忘的。基于此，情境学习理论于20世纪80年代应运而生，该理论认为知识是具有情境性的，知识是活动、背景和文化产品的一部分，并在活动中，在其丰富的情境中，不断被运用发展。倡导情境教学其意义在于促进迁移、真实的学习以及主体性的构建。1990年前后由美国加利福尼亚大学伯克利分校的让·莱夫(JeanLave)教授和独立研究者爱丁纳·温格(EtienneWenger)正式提出了情境学习(Situatedlearning)。简单说来，情境学习是指在要学习的知识、技能的应用情境中进行学习的方式，也就是解决“在哪里用就在哪里学”的问题。国内学者也针对经管类应用型课程展开了相关研究，主要集中于情景模拟教学。学者们充分肯定了情景模拟教学在经管类课程，特别是实践性和应用性较强的课程中实施的必要性，也对教学实施过程中存在的问题和情境模拟过程的设计展开了相关研究，如赵玮、邹琼、齐磊等，但国内的大多数的学者主要对针对某一门特定的课程展开研究，从实施情境模拟的教学的必要性和可操作的教学方案入手展开研究，对情境教学的认识还停留在情景模拟四个字上，对于情景教学的学习成果评估，学习表现诊断和学习建议反馈环节还缺乏系统研究，这也是目前情景教学实施过程中不够完善的部分。
基于模拟的培训(Stimulation-basedTraining，简称SBT)就是以模拟体验为主的培训式的教学模式，是情境教学一种较为系统和规范的形式，SBT不仅注重情境模拟，更加注重学习成果评估，学习表现诊断和学习建议反馈，所以是比一般的情境模拟更为系统和全面的体验式教学模式，在国外的经管类课程中应用较为广泛，而且实践效果相当显著。一SBT的核心理念
SBT是以获取知识和技能为目标的一系列的教学技术，一般而言，模拟是指任何一种人为合成的环境用于将个人或团队的经验与现实结合起来，培训则是系统地获取态度、理念、原则或技巧，从而帮助受训者提升绩效表现。所以，基于模拟的培训式教学可以被定义为创立一种人为的实践环境来传授能力和技巧(如态度、理念、知识、原则、或技巧)以帮助学生提升课程的学习效果，这种教学模式特别专注于为学生提供发展和实践所需能力并获得实时反馈的机会。
SBT的本质是一种教学的方法，因此在教学中应用SBT的目的在于帮助经济管理专业的学生获得专业能力(知识、技能以及态度)，最终提升他们自身的业绩表现以及整个组织的总体绩效。EduardoSalas认为SBT与其他教学方法相比，作为一种让学生亲身实践的手段，SBT呈现出许多优势，如SBT在传授复杂的应用型技能上较其他教学手段好；能够提供比其他教学方式更为复杂和现实的学习环境；为学习和积累经验提供了一种无风险的环境；让学生有操控感且更具参与性的学习方式等。SBT以实践为基础的本质决定了它适合对行为和技能进行教学。二SBT实施的关键步骤解析
无论运用哪种形式的模拟，以下7个步骤被认为是使SBT更为有效的必要条件。SBT设计的步骤应严格按照培训设计的基本原则，包括：(1)学习需求分析；(2)任务能力的发展；(3)培训目标的设定；(4)培训事件的设计：(5)评价方式的制定；(6)对受训者表现的诊断；(7)反馈与总结。我们对这七个步骤进行了修整，使之对经管类应用型课程的教学更具有针对性。
步骤1：学习需求分析。这是任何教学体系生成的关键步骤，在设计和实施教学之前，学习的范围和意图必须界定清楚。在经管类应用型课程的教学中，老师必须首先评估学生现有的经管类知识、技能和理念，以及学生在毕业后进入工作岗位后所需要的有用的专业知识，同时还应该考虑到课程的特定意图以及学生的受教育程度。如应用型人才和研究型人才对学习的需求就存在差异，所以教学的意图和重点也存在不同。
步骤2：核心技能的确立。即使用收集到的有关学生现有的经管类知识、技能和理念的清单来决定在模拟中需要培养的特定能力和技巧。在经管类应用型课程教学中，学生现有的知识和课程目标或总体项目能力应该一致。基于模拟的教学应集中于以技能为基础的能力培养，这也为教学设计提供了方向。例如在经管类应用型课程实施之前，教师应该综合考虑学生已学的基础课程以及掌握程度，结合学生已有的知识，设计实战型的商务管理技能并整合为模块加以实施。
步骤3：可测量教学任务的设计。这些教学任务既可以是特定的，如规定学生完成一个特定的报告或者表格；也可以是普通的，如要求学生展示基本的人际沟通或者谈判技巧。设计教学任务时，最重要的是教学任务的设计能够满足在需求分析中所规定的能力训练，给出量化的评价指标。在浙江万里学院研究性课程改革中，应用型的经管类课程实施多元化评价方式，期末考试不再是衡量学生学习能力的最核心的指标，教师还设计了包括自主学习研究业绩指标和过程性学习评价指标，用可测量的评价体系来衡量学生的学>--j~绩。
步骤4：模拟场景的设计或选择。模拟场景和事件必须为学生提供机会去展示和训练相应的能力。重要的是根据学习需求分析，设计和选择与之相匹配的模拟场景，当然所选择的模拟场景要为所发展的行为和技能提供实践机会。
步骤5：学习成果评估。一旦模拟事件设计或者选择完成，第五个阶段就是制定学生成绩的测评方法以对学生学习成果进行评估。这个步骤对于SBT的成功实施至关重要：如果不能对学生的学习成果进行有效的测评，也就不可能真正理解、控制或者提升教学，也就无法提供反馈，也就不能要求学生去更好地学习。
因此，经管类应用型课程的教学质量有赖于教师选择一种与学习意图最为匹配的测评方式，并提供给学生的高质量的反馈意见。
关键词：SR重建；POCS算法；小波分析
中图分类号：TP391.41
在视频和图像信号处理领域，相比于傅里叶信号分析，小波分析是一种相对较新的工具。此外，毫无疑问的是，许多信号处理方法强烈地依赖于各种随机概念。本文提出了一种基于小波分析的POCS超分辨率算法，其规定了一个小波凸集，使用常规POCS方法中的随机过程为小波系数子图像优化。
1基于小波分析的POCS结构
在常规POCS超分辨率方法的基础上，我们想要改善重建图像质量和减少特定噪声，同时，在POCS过程中使用更多的先验知识来形成一个凸集，则估计HR图像的最终结果将会非常逼近于原始场景。因此，我们可以在POCS迭代过程中加入一个新的基于小波的凸集和一个小波域系数子图像修正过程，这样就可以得到一幅更好的HR图像且能迅速的去除噪声。
图1基于小波的POCS超分辨率图像重建流程图
2小波凸集投影
一幅小波域的HR图像x（m1，m2）可表示为一个LL带的小波逼近成分和LH，HL，HH带中三个详细成分的总和：
（1）
基于小波域表示的SR图像重建模型，其POCS过程中估计HR图像的凸集可定义为：
（3）
将估计HR图像投影到CW的操作可以定义为：
（4）
3随机小波系数优化过程
随机小波系数优化过程是在小波凸集投影之后进行的，小波系数优化过程的目的是消除噪声成分，调整错误估计的像素以及改善估计HR图像。
3.1估计小波系数方差
对于小波系数优化过程来说，方差估计是非常重要的，准确的方差估计会得到更好的优化和噪声减少效果，这一步估计小波系数子图像的方差，方差估计的输入是步骤一中HR图像小波分解的结果：
（5）
上式中，d表示窗口的大小，W（i，j）表示（i，j）位置的小波系数，求和计数ι是从2开始的，这是因为最大和最小的系数已经去除掉了的。
3.2F分布
F分布是一个连续的概率分布，它通是作为检验统计量的零分布使用的，尤其是在方差分析方面，F分布的累积分布函数（CDF）曲线是由自由度d1和d2确定的。
（7）
其中G（x）是F分布的CDF，I是正则化不完整β函数。
介绍F分布的原因是为了利用F检验作为一个工具来确定作为检查小波系数方差的阈值的一个临界值。
3.3F检验和系数修正
F检验的详细过程描述如下：第一，中心方差系数与其接触的邻域中最大的值进行比较，根据F分布，若对比的结果显示的是方差系数是统计不同的，那么对应的特征应保留，否则，中心方差系数需要与两个相邻子窗口的平均方差系数中的最小值再次进行比较和再次检查，若F检验显示的是中心方差系数与这个平均值的最小值不同，那么相应特征应保留；否则特征应当修正。
在F检验识别出哪一个小波系数应当抑制之后，对噪声和错误估计的小波系数进行修正。小波系数修正方案，即“方差相关衰减”使用衰减系数α，这个衰减系数α是自适应的，它的值可以通过式（8）和式（9）确定。
（8）
其中
（9）
通过对F检验函数提出两个不同的信任度γ1和γ2，研究小波系数方差和的比率R，R的值可分为3个不同区域。R的值位于最左边的区域意味着小波系数应保持不变，这时，衰减系数α设为1；那么，若R的值位于临界值Fγ1（d，d）和Fγ2（d，d）之间的区域，意味着小波系数需要通过由式（8）决定的系数α进行自适应衰减；另外，若R的值位于比临界值Fγ2（d，d）还大的区域，衰减系数设为预先确定的衰减系数。
4基于小波的POCS迭代算法
步骤1：图像配准，首先，将获取的LR图像中的其中一幅设为参考图像，而用所有其他的连续LR图像与参考图像进行对比，应用中旋转和运动估计算法以获得每幅LR图像的全局运动向量，根据LR图像的运动向量，算法将对所有LR图像与参考图像进行排列，然后将排列后的LR图像传输到下一步骤。
步骤2：退化函数估计，退化函数通常是指每幅LR图像上的图像模糊效果，利用盲目模糊识别算法来查找每幅LR图像的模糊滤波B的核心，模糊滤波B是形成式定义的完整退化函数Hi的退化元素的一种。
步骤3：投影到CD，本文算法从这一点开始，第一幅LR图像通过下采样系数μ进行缩放。使用双线性插值作为HR原图像x0（m1，m2）的第一次初始猜测，然后计算残差γ（x）（n1，n2）。依据数据一致性约束CD，执行投影是为了更新估计HR图像，重复操作残差计算和CD投影直到所有LR图像都已经使用过，然后估计的HR图像传输到小波凸集投影。
步骤4：投影到CW，这一步执行小波凸集投影，从步骤3得到的估计HR图像通过小波变换进行分解，那么通过替换LR图像yi（m1，m2）的比例系数给出的来进行执行小波凸集投影PW。
步骤5：小波子图像系数优化过程，这一步通过运用随机F分布优化小波子图像系数，从步骤4接收到的估计HR图像的4个小波系数子图像根据详细描述的本文提出的算法进行优化。
步骤6：投影到CA，从步骤5得到的估计HR图像的像素值根据振幅约束CA的限制，进行至少3次POCS迭代之后，然后上一次迭代后得到的估计HR图像减去当前估计HR图像以检查收敛，这两幅估计HR图像的差异与预先设定的收敛标准ι1范数检测的先前差异进行比较，若两幅估计HR图像的差异大于预先设定的标准，那么当前的估计HR图像送到步骤3中作为一幅新的初始HR图像，且重复POCS过程直到达到收敛标准。
步骤7：去模糊过程，去模糊处理之后，就得到最终的SR重建图像。
5结束语
本文对基于小波的POCS超分辨率重建方法进行了详细的阐述说明，小波凸集通过替换LL带逼近系数为适当比例和累积LR图像推导出来，同时还解释了随机小波系数优化处理过程，从系数方差计算到F分布推导和小波系数衰减方案，对本文提出的SR图像重建算法的完整过程进行了逐步解释说明。
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