數據融合有哪些特徵

⑴ 「數據融合」總結1

融合標准 ：以融合數據與數據真實值的偏差作為數據融合方法的穩定性判定依據。
所提方法 ：加權最小二乘法在數據融合

常用的融合方法有：

加權最小二乘法融合
對於數據線性模型基於加權最小二乘法融合演算法為：

所提方法 ：基於多維特徵融合（幾何特徵、顏色特徵和紋理特徵）與 Adaboost-SVM 強分類器的車輛目標識別演算法。
僅提取了大量特徵，文中直接說對構建多維特徵向量。

首先用光流法提取步態周期，獲得一個周期的步態能量圖（GEI）；然後分三層提取 GEI的 LBP特徵，得到三層的 LBP圖像；依次提取每層LBP圖像的HOG特徵，最後將每層提取的LBP和HOG特徵融合（串聯拼接），得到每層的新特徵最後將三個新特徵依次融合成可以用於識別的最終特徵。

提出一個FLANN結構進行特徵融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一個單層非線性網路，輸入X_k是n維向量，輸出y_k是一個標量，訓練數據集為{X_k, y_k}，偏置集合T用來增強網路的非線性能力，這些函數值的線性組合可以用它的矩陣形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要區別是FLANN只有輸入和輸出層，中間的隱藏層完全被非線性映射代替，事實上，MLP中隱藏層的任務由Functional expansions來執行。

三種Functional expansions :

提出了三種融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特徵級融合，決策級融合也就是晚期融合。
特徵級融合 ：
直接將不同方法提取的特徵進行串聯。

多核學習（Multiple kernel learning, MKL) :
參考自文獻。MKL由巴赫創立。核學習演算法在多類問題的分類任務中表現出良好的性能。為了將內核學習演算法應用於特徵組合，每個單獨的內核與每個特徵鏈接在一起。因此，特徵組合問題就變成了核組合問題。在支持向量機中，採用單核函數，而在MKL中，利用核的求和或積定義了不同核的線性組合。

提出一種新穎的系統，它利用訓練好的卷積神經網路（CNN）的多階段特徵，並精確地將這些特徵與一系列手工特徵相結合。手工提取的特徵包括三個子集：

所提出的系統採用一種新穎的決策級特徵融合方法對ECG進行分類，分別利用了三種融合方法：

在多數表決的基礎上，將三種不同分類器的個體決策融合在一起，並對輸入的心電信號分類做出統一的決策。

通過對圖像進行對偶樹復小波變換（DTCWT）和快速傅里葉變換（FFT）提取特徵，將二者通過 算數加法（arithmetic addition） 融合為一個特徵集合。

DTCWAT特徵 ：對圖像進行5層小波分解得到384個小波系數
FFT特徵 ：採用傅里葉變換生成圖像的絕對系數，然後排序後取前384個作為fft特徵
算數加法特徵融合 ：

本文提出了一種快速的特徵融合方法將深度學習方法和傳統特徵方法相結合。

淺層網路結構 ：

每個特性的重要性應根據應用程序和需求的不同而有所不同。因此，為了實現動態權值分配，我們提出了多特徵融合模型。

使用Curvelet變換進行特徵提取，因為它有效地從包含大量C2曲線的圖像中提取特徵。Curvelet Transform具有很強的方向性,能更好地逼近和稀疏表達平滑區域和邊緣部分。
我們應用了基於包裝的離散Curvelet變換，使用了一個實現快速離散Curvelet變換的工具箱Curvelab-2.1.2。在實驗中使用了默認的方向和5層離散Curvelet分解。
使用標准差進行降維
串聯融合方法

在本文中，提出了一種深度多特徵融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）對高光譜圖像進行分類。

基於gcForest的思想，提出了DMFF方法。
gcForest
gcForest模型主要包含兩個部分：

DMFF
DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多樣性輸入，因為採用多特徵來進行彌補。隨即森林都是同一種類型。

⑵ 急，有沒有做過多感測器數據融合或者具體說是特徵融合的

特徵融合是多方面的，對兩個感測器不同的特徵進行提取是其中之一。

⑶ 針對同一數據有多重數據來源的特性採用什麼技術

針對同一數據有多重數據來源的特性，採用多源數據融合技術，多源數據融合技術利用相關手段將調查、 分析獲取到的所有信鉛穗芹息全部綜合到一起，並對信息進行統一的評價，最後得到統一的信息的技術。

該技術研發出來的目的是將各種不同的數據信息進行綜合，吸取不同數據源的特點 然後從中提取出統一的，比單一數據更好、 更豐富的信息。

數據選擇

數據選擇是多源數據融合的第一步必須保證數據選擇的正確性盡量優選出合適的數據對象來進行數據融合 若數據對象選擇錯誤 將直接影響到多源數據的後期融合效果。槐畢

數據選擇時首先要根據用途來判定需要選擇的數據類型, 可供選擇的數據類型有兩種分別遙感數據、 非遙感數據。 國內地質礦產工作 中獲取族燃到航天遙感數據以及航空遙感數據均可作為選擇對象, 為區域地質礦產調查提供參考。

⑷ 哪項陳述描述了融合網路的特徵

包括語音、視頻和數據在內的網路服務的融合結構化的網路設計，以便流量可以到達目的網路。

⑸ 求一份探測制導方面的資料

一、 緒論
1. 高新技術彈葯
所謂高新技術彈葯，指的是在彈葯上採用末端敏感技術、末端制導技術、彈道修正技術等，此類彈葯都具有一定的目標探測功能。
2. 三打、三防
所謂「三打」，是指打武裝直升機、打巡航導彈、打隱形機。
「三防」指的是防偵察、防電子干擾和防精確打擊。
3. 智能雷彈原理
它由聲感測器探測1000m左右直升機螺旋槳產生的雜訊，一旦分析出這種信號，雷彈鎖定其頻率，當信號或雜訊增加到一定水平時，第二個探測系統（紅外或地震動開始）工作，它能探測到直升機的接近距離或敏感到直升機螺旋槳下降氣流產生的大氣壓力變化，一旦到達預定的距離或壓力變化時，雷彈可被彈射到一定高度爆炸，毀傷直升機。
4. 靈巧化的精確制導武器有兩項關鍵的核心技術茄殲
一項是高解析度、高靈敏度的毫米波或紅外探測敏感技術，另一項是只能化信息處理與識別技術。
二、 目標特性
1. 坦克的主要特性與特徵表現在三個方面
紅外輻射特性、聲傳播特性和行駛過程中產生的地面振動特性。
2. 紅外大氣窗口
在0.72~14µm波長范圍之內共有8個大氣窗口。
3. 噴氣式飛機有4種紅外輻射源
作為發動機燃燒室的熱金屬空腔、排出的熱燃氣、飛機殼體表面的自身輻射和飛機表面反射的環境輻射（包括陽光、大氣與地球的輻射）。
4. 蒙皮輻射在8~14µm占重要比例的原因
一是蒙皮（以其溫度為80K為例）輻射的峰值波長約為10µm，正好處在8~14µm波段范圍內；二是此波段的寬度較寬；三是飛機蒙皮的面積非常大，它的輻射面積比噴口面積大許多倍。
5. 武裝直升機的優點是機動性和防護能力都較強，起降場地要求低，戰場運用能臘凳力強
6. 聲探測技術利用目標發出或反射的聲波，對其進行測量，從對其進行識別定位和跟蹤
7. 聲音的曲線傳播：由於空氣中不同高度的溫度相差較大，所以不同高度聲音傳播的速度不同，這樣使得高空中聲音在傳播到傳聲器的過程中會發生連續折射現象，其曲率半徑折射角度與大氣中聲速的增加有關，如果聲速隨高度增加而增加，則聲波向下折射，反之向上折射，這就是聲音的曲線傳播現象。
8. 傳聲器陣列可分為線陣，面陣，立體陣，N個傳聲器組成的陣列可以得到N-1個獨立時延
9. 廣義相關法是在互相關函數法的頻域上加以個廣義權函數
10. 聲壓、聲強和聲強級
① 聲音為縱波，其傳播引起空氣的疏密變化，從而引起氣壓的變化。該壓力與大氣壓的差值即為聲壓P。
② 聲強I是垂直於傳播方向的單位面積上聲波所傳遞的能量隨時間的平均變化率，也就是單位面積上輸送的平均功率。
③ 聲波的聲強級β=20㏒P/P0
11. 聲傳播速度及溫度、濕度的影響
聲音在傳播過程中，聲速與媒介溫度有關。
12. 空氣中聲波的衰減
感測器接收到的聲能E成指數衰減。
13. 多普勒效應
當聲源或者聽到，或兩者相對於空氣運動時，聽者聽到的音調（即頻率），同聲源與聽者都處於靜止時所聽到的音調一般不同的。
14. 實現對目標的定向
一般採用導向筒、合成方向圖和利用幾何關系三種方式。
15. 傳聲器陣列
傳聲器陣列可分為線陣、面陣和立體陣。
16. 三元線陣
三元線陣感測器陣列不僅可以定向，也可以定距。
定距公式：
cosφ=(d2-d1)/2L r=Lsin2φ/(d2-d1)
17. 後置處理的最典型方法是卡爾顫局沖曼濾波
18. 卡爾曼濾波器是理想的最小平方遞歸估計器
三、 地震動探測技術
1. 地震波分類
體波和面波。
2. 地震動信號檢測系統的組成
地震動感測器→信號前置放大處理電路→自動增益放大→12位A/D轉換器→計算機存儲器
3. 磁電式速度感測器結構與工作原理
磁電式感測器是一種能把非電量（如機械能）的變化轉換成感應電動勢的感測器。
4. 感測器的靈敏度K
K=e/V=ωdBdL0
四、 激光探測技術
1. 激光的特點
方向性強、單色性好、相乾性好、亮度高。
2. 激光近炸引信的特殊要求
① 近程、超近程探測。
② 只要求單點「定距」，而不要求大空間范圍的「測距」。
③ 體積小、功耗低。
④ 高過載環境。
⑤ 彈目之間存在高速運動。
3. 脈沖鑒相定距體制
① 原理：
激光脈沖電源激勵脈沖半導體激光器發射光脈沖，經光學系統準直，照射到目標表面，一部分反射光由接近光學系統接收後，聚焦到探測器光敏面上，輸出電脈沖信號，經放大、整形等處理後送到脈沖鑒相器。另外，在激光脈沖電源激勵半導體激光器的同時，激勵信號經延遲器適當的延遲後，送到脈沖鑒相器，作為基準脈沖與回波脈沖進行前沿相位比較，兩脈沖前沿重合，即表示目標在預定距離上時，給出起爆信號。
② 特點：
精度高、前沿相位信息損失小、結構簡單靈活、抗干擾性好和更低的虛警率。
4. 偽隨機編碼定距體制
5. 發射及接收光學系統的主要作用
① 發射光學系統通過對激光器光束的調整，使最終發射的光束具有特定的視場，以利於完成系統的功能。
② 利用比光電敏感元件感光面積大的光學接收系統把大部分來自目標的發射光收集並會聚到光學探測器上，大大的提高引信的靈敏度。
6. 激光脈沖的波形質量對激光引信的影響表現在如下幾個方面
① 大脈寬信號在能量利用上比小脈寬信號低得多
② 激光脈沖的波形質量，特別是脈沖前沿的上升時間，對脈沖激光引信的定距精度起著決定性的作用。
③ 確定合適的脈沖重復頻率，對降低系統功耗及激光定距技術在引信中的實用化有重要的意義。
④ 激光引信抗後向散射干擾特性與激光脈沖寬度有關，且脈寬越小，抗後向散射干擾性能力越強。
7. 鑒相器由什麼方法構成
① 74S74型D觸發器
② 超高速比較器
五、 電容探測技術
1. 了解電容探測技術的本質
電容探測技術利用被探測目標出現引起電容器電容量的變化，通過檢測電容值或其變化率而實現對目標的探測，屬於非接觸測量范圍
2. 電容探測技術的優缺點
電容探測的優點是結構簡單，能實現非接觸測量、定距精度高、抗干擾能力強缺點是可探測距離近和存在非線性誤差
3. 電容感測中電容量的表達式及其含義
C=ε0εrS∕d=εS∕d
4. 電容探測原理
設計探測器的電極與探測電路，探測被測對象的出現引起電容的變化，使電路的特性發生變化，從而實現對被測對象的探測
5. 雙電極模式電容探測公式推導
6. 三電極式電容探測原理
三電極電容探測器自身有三個電極，當有目標出現時，三個電極間構成的一個電容網路。隨著彈丸與目標不斷接近，電容網路參數將發生變化，通過對網路參數的檢測即可實現對目標近程探測
7. 電容探測的處理電路
電容探測處理電路就是將電容量的變化ΔС提取出來，轉變成電壓或電流信號
8. 電容探測在近炸引信中的應用及工作原理
電容近炸引信利用探測器通過探測電極在極周圍空間建立起一個准靜電場，當引信接近目標時，該電場便產生擾動，電荷重新分布，使引信電極間等效電容量產生變化——電壓變化量以信號形成提取出來實現對目標的探測
六、 毫米波探測技術
1. 明確毫米波的特點及在探測方面的應用原理
1毫米波頻帶極寬2毫米波德波束窄，方向性好，有極高的解析度
3多普勒頻率高，測量精度高4雜訊小
2. 了解大氣隊毫米波傳播的影響
大氣對毫米波傳播的影響包括大氣對毫米波的吸收、散射、折射等，其中吸收往往是由於分子中電子的躍遷而形成的，大氣中各種微粒可使電磁波發生散射或折射
3. 了解毫米波的輻射方程組成要素
4. 毫米波溫度模式及各項因素對溫度模型的影響
5. 毫米波探測金屬目標的原理
自然界中各種物質的輻射特性都不相同，在相同的物理溫度下，高導電材料比低導電材料的輻射溫度低，對於理想導電的光滑表面，其反射率接近1，它與入射角和極化都無關，無雲天空時可以認為輻射率小，反射率高，利用這些差異識別
6. 了解毫米波輻射計的距離方程及多因素的影響關系
R=[ηaAΔT∕ΩAΔTmin ]
探測距離直接與天線直徑的工作頻率有關。天線直徑增大。作用距離增加
探測距離與中頻放大器頻帶寬度的四次方根成正比
探測距離與接收機雜訊數的平方根成反比
探測距離與輸出帶寬內的信噪比四次方根成反比
7. 掌握毫米波輻射計的類型及工作原理
最典型的輻射計有全功率輻射計和迪克比較輻射計
毫米波輻射計利用地面目標與背景之間毫米波輻射的差異來探測及識別目標，毫米波實質上時一台高靈敏度接收機，用於接受目標與背景的毫米波輻射能量
8. 理解典型的毫米波探測系統
毫米波雷達：¤←混頻器→中頻放大器→視頻檢波器→視頻放大器→信號處理器
↑ ↑ ↓
發射機←本機振盪器 發火控制信號
毫米波輻射計：¤→中頻放大器→濾波器→檢波器
↑ ↓
本振器 視頻放大器
↓
發火控制信號 ← 信號處理器
七、探測技術
1. 紅外輻射的產生原理及電磁波譜中的分布
物質的運動是產生紅外線的根源，
2. 掌握紅外輻射與可見光的異同
紅外線對人的眼睛不敏感，所以必須用對紅外線敏感的紅外探測器才能接受到
紅外線的光量子能量比可見光的小
紅外線的熱效應比可見光要強得多
紅外線更易被物質所吸收，但對於薄霧來說，長波紅外線更容易通過
3. 掌握紅外輻射的波段分布
近紅外 波長范圍 0.75~3 NIR
中紅外 3~6 MIR 遠紅外 6~15 FIR 極遠紅外 15~1000 XIR
4. 紅外探測技術的研究意義
紅外探測以紅外物理學為基礎，研究和分析紅外輻射的產生，傳輸及探測過程中的特徵和規律，從而對產生紅外輻射的目標的探測、識別提供理論基礎和實驗依據
5. 理解輻射度學、輻射能、輻射能通量、輻射能強度、輻亮度、輻照度的概念
通常把以電磁波形式發射、傳輸或接收的能量稱為輻射能
輻射能通量是單位時間內通過某一面積得輻射能
點輻射源在某方向上單位立體角內所發射的輻射能通量稱為輻射強度
擴展源在某方向上單位投影面積A向單位立體角θ發射的輻射能通量
被照物體表面單位面積上接收到得輻射能通量
6. 了解紅外輻射基本定律 理解基爾霍夫定律
基爾霍夫定律 普朗克公式 維恩位移定律 斯忒藩——波爾茲曼定律
在熱平衡條件下，所有物體在給定溫度下，對某一波長來說，物體的發射本領和吸收本領的比值與物體自身的性質無關，它對於一切物體都是恆量。
7. 紅外探測原理
熱探測器工作原理：紅外輻射照射探測器靈敏面，使其溫度升高，導致某些物理性質發生變化，對它們進行測量，便可確定入射輻射功率的大小
光子探測器：當吸收紅外輻射後，引起探測器靈敏面物質的電子態發生變化，產生光子效應，測定這些效應，便可確定入射輻射的功率
8. 掌握紅外探測器的功效和作用
9. 紅外探測器的組成、分類
一個完整的紅外探測器包括紅外敏感元件、紅外輻射入射窗口、外殼、電極引出線以及按需要而加的光闌、冷屏、場鏡、光錐、浸沒透鏡和濾光片等，在低溫工作時還包括杜瓦瓶，有的還包括前置放大器。按探測器工作機理區分，可將紅外探測器分為熱探測器和光子探測器兩類
10. 熱探測器和光子探測器的異同及其優缺點
熱探測器主要優點是響應波段寬，可以再室溫下工作，使用方便。熱探測器一般不需製冷，易與使用、維護、可靠性好；光譜響應與波長無關，為無選擇性探測器制備工藝簡單，成本低。缺點響應時間長，靈敏度低
光子探測器靈敏度高、響應速度快、響應頻率高缺點低溫下工作，探測波段窄
11. 熱探測器和光子探測器的性能比較
12. 紅外探測器的性能影響因素
1響應率2雜訊電壓3雜訊等效功率4探測率5光譜響應6響應時間7頻率響應
13. 決定紅外探測性的特性
輻射源的溫度、調制頻率和放大器的帶寬
14. 紅外探測器的使用和選擇原則
1給據目標輻射光譜范圍來選取探測器的響應波段2根據系統溫度解析度的要求來確定探測器的探測率和響應率3根據系統掃描速率的要求來確定探測器響應時間4根據系統空間解析度的要求和光學系統焦距來確定探測器的接受面積
15. 理解典型的紅外探測系統的工作原理
16. 熱探測器的工作原理
八、目標識別技術
1. 目標識別的流程框圖及工作過程
感測器陣列→信號採集→特徵提取以及特徵選擇→分類識別→輸出結果
前兩是目標探測 後兩是目標識別
2. 目標識別的基本概念，如模式、模式識別
目標識別就是人類實現對各種事物或現象的分析、描述、判斷的過程
應對分類識別對象進行科學的抽象，建立它的數學模型，用以描述和代替識別對象，我們稱這種對象的描述為模式
模式識別是指根據研究對象的特徵或屬性，利用以計算機為中心的機器系統運用一定的分析演算法認定它的類別，系統應使分類識別的結果盡可能的符合真實情況
3. 模式識別系統的框圖及原理說明（如車牌識別）
待識別的對象→數據採集和預處理→特徵提取和選擇→分類識別→識別結果
將車牌樣本的二維圖像輸入計算機通過測量采樣和量化用矩陣或矢量表示二維圖形，去除雜訊，強化有用信息，並對測量儀器或其他因素造成的原始數據進行變換，得到最能反映分類本質的特徵，進行正確率測試。不斷地修正錯誤，改進不足，使車牌識別正確率達到設計要求
4. 特徵提取和選擇的基本任務
特徵提取和選擇的基本任務是如何從眾多特徵中找出那些最有效的特徵
5. 為什麼要對目標進行特徵提取和選擇
特徵提取和選擇的好壞極大的影響到分類器的設計和性能，因此對它應給與足夠的重視
6. 特徵的分類
物理的 結構的 數學的
7. 特徵提取和選擇的過程與步驟
1特徵形成。根據被識別對象產生一組基本特徵，這種基本特徵是可以用儀表或感測器測量出來的
2特徵提取。樣本處於以個高維空間，我們可以通過映射或變換的方法用低維空間來表示樣本
3特徵選擇。從一組特徵中挑選出一些最有效的特徵從而達到降低特徵空間維數的目的
8. 特徵提取與選擇的基本途徑
1當時機用於分類識別的特徵數目d給定後，直接從已經獲得的n個原始特徵中選出d個特徵x1，x2…xd使可分性判據J的值滿足J（x1，x2…xd）=max[J(xi1,xi2..xid)]是n個原始特徵中的任意d個特徵。這是直接法，主要分支有BAB法、SFS法GSFS法SBS法GSBS法
2在使判據J取最大條件下，對n個原始特徵進行變換降維，即對原n維特徵空間進行坐標變換，再取子空間
9. 模式識別包括哪些類型
1統計模式識別2句法結構模式識別3神經網路模式識別4模糊模式識別5數據融合識別技術
10. 理解最小錯誤Bayes決策及應用
為了降低分類的錯誤率，從概率論角度出發，應用貝葉斯公式提出基於最小錯誤率貝葉斯估計
11. Bayes決策的步驟及優缺點
步驟1先進行預後驗分析，決定是否值得去搜索該方面資料
2搜索資料，科學實驗，調研，統計分析，獲取實驗概率
3用貝葉斯公式計算後檢驗概率
4確定決策規劃進行判決
優點1採用科學分析方法降低了主觀影響
2對調查結果統計分析，採用量化手段，更加客觀
3將主觀性和客觀調查結合
4先驗知識可以不斷更新，可以是一個不斷學習的自適應決策系統
12. 什麼是數據融合技術
把來自許多感測器和信息源的數據和信息加以聯合，相關，組合以獲得精確的位置估計和身份估計以及戰場情況和威脅，及其重要程度進行定時的評價 層次劃分：決策及融合，特徵級融合，數據級融合
13. 數據融合識別框圖及說明
目→感測器1→特→身份識別→關→身份融合基於特徵
→感測器2→征→身份識別→ 的推理基於認別的模型物理模型→融合識別
提 ↓
標→感測器3→取→身份識別↗聯 ← 目標文檔：已知目標的資料庫
14. 數據融合的層次及說明
數據融合包括：決策級融合 特徵級融合 數據級融合
1決策級融合：在決策級融合方法中，每個感測器都完成變換以獲得獨立的身份估計，然後再對來自每個感測器的屬性分類進行融合
2特徵級融合：每個感測器觀測一個目標並完成特徵提取以獲得來自每個感測器的特徵向量，然後融合這些特徵向量並基於聯合的特徵向量產生身份估計
3數據級融合：對來自同等量級的感測器的原始數據直接進行融合，然後基於融合的感測器數據進行體征提取和身份估計

具體題目
1. 電容感測器的本質
通過檢測電容值或其變化率而實現對目標的探測。
2. 電容探測處理電路的不同及分類
根據探測處理電路的不同，一般有雙電極式和三電極式探測方式。
3. 電磁波是介於微波與光波之間的頻段
4. 電容式感測器的類型
變間隙式、變面積式、變介質式。
5. 大氣對毫米輻射計的影響因素
在晴朗大氣下，大氣對毫米波傳播的影響包括大氣對毫米波的吸收、散射、折射等。
6. 紅外輻射的本質
紅外輻射的物理本質是熱輻射。
7. 紅外技術基本理論的基礎
紅外技術的理論基礎是描述熱輻射現象的普朗克定律。
8. 紅外探測器的分類
按探測器工作機理區分，可將紅外探測器分為熱探測器和光子探測器兩大類。
9. 光子探測器的類型
光子探測器按照工作原理，一般可分為外光電探測器和內光電探測器兩種。
10. 目標識別技術的核心
目標識別就是人類實現對各種事物或現象的分析、描述、判斷的過程
11. 信號的特徵提取和選擇的基本任務

12. 數據融合的層次與分類
①決策級融合
②特徵級融合
③數據級融合
13. 輻射強度
輻射強度用來描述點輻射源發射的輻射能通量的空間分布特性。它被定義為：點輻射源在某方向上單位立體角內所發射的輻射能通量。
14. 熱效應
物體吸收輻射使其溫度發生變化從而引起物體的物理、機械等性能相應變化的現象稱為熱效應。
15. 黑體輻射
黑體是指入射的電磁波全部被吸收，既沒有反射，也沒有透射
16.模式識別的基本概念
所謂模式識別是指根據研究對象的特徵或屬性，利用以計算機為中心的機器系統運用一定的分析演算法認定它的類別，系統應使分類識別的結果盡可能地符合真實情況。
17.數據融合技術
將來自許多感測器（同質或異質）和信息源的數據和信息加以整合、相關、組合，以獲得准確的位置估計，身份估計，以及對戰場情況和威脅及其重要程度進行適時評價。
18.電容探測原理
其原理是設計探測器的電極與探測電路，探測被測對象的出現引起電容的變化，使電路的特性發生變化，從而實現對被測對象的探測。
19.雙電極電容探測的容量變化公
總電容C=C12+C10C20/(C10+C20)
當目標距探測器較遠時，可以為C10、C12≈0，C=C12
當目標進入探測器敏感區時，C10、C20逐漸增大
令ΔC= C10C20/(C10+C20)，則C=C12+ΔC
將ΔC的增量或增速檢測出來，即可實現對目標的定距。
20.利用輻射差異識別金屬目標
自然界各物質輻射特性各不相同。一般來說，相對介電常數高的物質，發射率比較小，反射率較高。在相同的物理濕度下，高導電材料比低導電材料的輻射溫度低。利用這些差異可識別不同的目標。
21.毫米輻射計的工作原理
毫米波輻射計利用地面目標與背景之間的毫米波輻射的差異來探測及識別目標，當輻射計波束在地面背景與目標之間掃描時，由於目標與背景之間的毫米波輻射溫度不同，輻射計輸出一個鍾形脈沖，利用此脈沖的高度、寬度等特徵量，可識別地面目標的存在。
22.紅外線與可見光的異同
①紅外線對人的眼睛不敏感；
②紅外線的光量子能量比可見光小；
③紅外線的熱效應比可見光要強得多；
④紅外線更易被物質所吸收，但對於薄霧來說，長波紅外線更容易通過。
23.紅外探測器的主要任務
將紅外輻射能轉換成電能。
24.熱探測器的工作原理
利用入射紅外輻射引起敏感元件的溫度變化，進而使其有關物理參數或性能發生相應的變化。
25.光子探測器的工作原理
利用某些半導體材料在紅外輻射的照射下，產生光子效應，使材料的電學性質發生變化。
26.以車牌識別為例，說明模式識別框圖及各部分原理
待識別的對象→數據採集和預處理→特徵提取和選擇→分類識別→識別結果
車牌為待識別對象，攝像頭對車牌進行數據採集，通過預處理，除去雜訊，復原有效信息。為了高效地分類識別，我們把在維數較高的測量空間中表示的模式變為低維數特徵空間中表示模式。
27.目標特徵提取和選擇過程步驟
①當實際用於分類識別的特徵數目d給定後，直接從已經獲得的n個原始特徵中選出d個特徵x1,x2,….,xd,使可分類據J的值滿足下式
J（x1,x2,….,xd）=max[J(x1,x2,….,xd)]
式中，xi1,xi2,….,xid是n個原始特徵中的任意d個特徵，此即為直接尋找n維特徵空間中的d維子空間。這類方法稱為直接法。
②在使判據J取最大條件下，對n個原始特徵進行變換降維，即對原n維特徵空間進行左邊變換，再取子空間。這類方法稱為變換法。
28.應用Bayes最小錯誤估計進行決策判決
①先進行預後驗分析，決定是否值得去搜集該方面資料
②搜集資料，科學實驗，調研統計分析，獲取實驗概率
③用貝葉斯公式計算後驗概率
④確定決策規劃進行判別

⑹ 軍事信息融合是什麼意思

為減少軍事決策過程中的信息數量和提髙信息質量，利用技術把獲得的數據融合成更加有用的結構和表示方式的信息處理過程。它涉及對多種來源的信息（或數據）進行採集、綜合、過濾、相關和合成，以達到形勢估計、計劃、探測、核實、判斷和決策等目的。根據信息抽象的層次，分為像素級、特徵級、決策級融合三個層次。像素級融合是直接在採集到的原始信息層進行的融合；特徵級融合是先對原始信息進行特徵提取，然後對特徵信息進行綜合分析和處理；決策級融合是利用特徵級融合提取的各類特徵信息，採用適當的融合技術來實現，可為指揮控制決策提供依據。應用於海上監視、對空防禦、戰場情報、監視和目標獲取以及戰略預警和防禦等軍事領域。

⑺ 態勢感知，懂的人不用解釋，現在對於態勢感知更多的是信息網絡的安全態勢感知，

大數據時代，除在信息網路的安全方面外，在無人機、無人駕駛、氣象分析、軍事、交通軌道等等方面，態勢感知的應用研究日益廣泛和必要！
一般來說，態勢感知在大規模系統環境中，對能夠引起系統狀態發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發展趨勢。聯合作戰、網路中心戰的提出,推動了態勢感知的產生和不斷發展,作為實現態勢感知的重要平台和物質基礎,態勢圖對數據和信息復雜的需求和特性構成了突出的大數據問題.從大數據的高度思考,解決態勢感知面臨的信息處理難題,是研究聯合作戰態勢感知的重要方法.通過分析聯合作戰態勢感知的數據類型、結構和特點,得出態勢感知面臨著大數據挑戰的結論.初步探討了可能需要解決的問題和前沿信息技術的應用需求,最後對關鍵數據和信息處理技術進行了研究.該研究對於「大數據」在軍事信息處理和數據化決策等領域的研究具有重要探索價值。
相關參考（摘錄網上）：
1 引言

隨著計算機和通信技術的迅速發展， 計算機網路的應用越來越廣泛， 其規模越來越龐大， 多層面的網路安全威脅和安全風險也在不斷增加， 網路病毒、 Dos/DDos攻擊等構成的威脅和損失越來越大， 網路攻擊行為向著分布化、 規模化、 復雜化等趨勢發展， 僅僅依靠防火牆、 入侵檢測、 防病毒、 訪問控制等單一的網路安全防護技術， 已不能滿足網路安全的需求， 迫切需要新的技術， 及時發現網路中的異常事件， 實時掌握網路安全狀況， 將之前很多時候亡羊補牢的事中、 事後處理，轉向事前自動評估預測， 降低網路安全風險， 提高網路安全防護能力。
網路安全態勢感知技術能夠綜合各方面的安全因素， 從整體上動態反映網路安全狀況， 並對網路安全的發展趨勢進行預測和預警。 大數據技術特有的海量存儲、 並行計算、 高效查詢等特點， 為大規模網路安全態勢感知技術的突破創造了機遇， 藉助大數據分析， 對成千上萬的網路日誌等信息進行自動分析處理與深度挖掘， 對網路的安全狀態進行分析評價， 感知網路中的異常事件與整體安全態勢。
2 網路安全態勢相關概念
2.1 網路態勢感知
態勢感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 態勢感知是在一定時間和空間內對環境因素的獲取， 理解和對未來短期的預測。 整個態勢感知過程可由圖1所示的三級模型直觀地表示出來。

所謂網路態勢是指由各種網路設備運行狀況、 網路行為以及用戶行為等因素所構成的整個網路當前狀態和變化趨勢。
網路態勢感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 網路態勢感知是在大規模網路環境中， 對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、 理解、 顯示以及預測最近的發展趨勢攔談。
態勢是一種狀態、 一種趨勢， 是整體和全局的概念， 任何單一的情況或狀態都不能稱之為態勢。 因此對態勢的理解特別強調環境性、 動態性和整體性， 環境性是指態勢感知的應用環境是在一個較大的范圍內具有一定規模的網路； 動態性是態勢隨時間不斷變化， 態勢信息不僅包括過去和當前的狀態， 還要對未來的趨勢做出預測； 整體性是態勢各實體間相互關系的體現，某些網路實體狀態發生變化， 會影山睜響到其他網路實體的狀態， 進而影響整個網路的態勢。
2.2 網路安全態勢感知
網路安全態勢感知就是利用數據融合、 數據挖掘、智能分析和可視化等技術， 直觀顯示網路環境的實時安全狀況， 為網路安全提供保障。 藉助網路安全態勢感知， 網路監管人員可以及時了解網路的狀態、 受攻擊情況、 攻擊來源以及哪些服務易受到攻擊等情況， 對發起攻擊的網路採取措施； 網路用戶可以清楚地掌握所在網路的安全狀態和趨勢， 做好相應的防範准備， 避免和減少網路中病毒和惡意攻擊帶來的損失； 應急響應組織也可以從網 絡安全態勢中了解所服務網 絡的安全狀況和發展趨勢， 為 制定有預見性的應急預案提供基礎。
3 網路安全態勢感知相關技術
對於大規模網路而言， 一方面網路節點眾多、 分支復雜、 數據流量大， 存在多種異構網路環境和應用平台； 另一方面網路攻擊技術和手段呈平台化、 集成化和自 動化的發展趨勢， 網路攻擊具有更強的隱蔽性和更長的潛伏時間， 網路威脅不斷增多且造成的損失不斷增逗衡歲大。 為了實時、 准確地顯示整個網路安全態勢狀況， 檢測出潛在、 惡意的攻擊行為， 網路安全態勢感知要在對網路資源進行要素採集的基礎上， 通過數據預處理、 網路安全態勢特徵提取、 態勢評估、 態勢預測和態勢展示等過程來完成， 這其中涉及許多相關的技術問題， 主要包括數據融合技術、 數據挖掘技術、 特徵提取技術、 態勢預測技術和可視化技術等。
3.1 數據融合技術
由於網路空間態勢感知的數據來自眾多的網路設備， 其數據格式、 數據內容、 數據質量千差萬別， 存儲形式各異， 表達的語義也不盡相同。 如果能夠將這些使用不同途徑、 來源於不同網路位置、 具有不同格式的數據進行預處理， 並在此基礎上進行歸一化融合操作，就可以為網路安全態勢感知提供更為全面、 精準的數據源， 從而得到更為准確的網路態勢。 數據融合技術是一個多級、 多層面的數據處理過程， 主要完成對來自網路中具有相似或不同特徵模式的多源信息進行互補集成， 完成對數據的自動監測、 關聯、 相關、 估計及組合等處理， 從而得到更為准確、 可靠的結論。 數據融合按信息抽象程度可分為從低到高的三個層次： 數據級融合、 特徵級融合和決策級融合， 其中特徵級融合和決策級融合在態勢感知中具有較為廣泛的應用。
3.2 數據挖掘技術
網路安全態勢感知將採集的大量網路設備的數據經過數據融合處理後， 轉化為格式統一的數據單元。這些數據單元數量龐大， 攜帶的信息眾多， 有用信息與無用信息魚龍混雜， 難以辨識。 要掌握相對准確、 實時的網路安全態勢， 必須剔除干擾信息。 數據挖掘就是指從大量的數據中挖掘出有用的信息， 即從大量的、 不完全的、 有雜訊的、 模糊的、 隨機的實際應用數據中發現隱含的、 規律的、 事先未知的， 但又有潛在用處的並且最終可理解的信息和知識的非平凡過程（ NontrivialProcess） [1 ]。 數據挖掘可分為描述性挖掘和預測性挖掘， 描述性挖掘用於刻畫資料庫中數據的一般特性； 預測性挖掘在當前數據上進行推斷， 並加以預測。 數據挖掘方法主要有： 關聯分析法、 序列模式分析法、 分類分析法和聚類分析法。 關聯分析法用於挖掘數據之間的聯系； 序列模式分析法側重於分析數據間的因果關系；分類分析法通過對預先定義好的類建立分析模型， 對數據進行分類， 常用的模型有決策樹模型、 貝葉斯分類模型、 神經網路模型等； 聚類分析不依賴預先定義好的類， 它的劃分是未知的， 常用的方法有模糊聚類法、 動態聚類法、 基於密度的方法等。
3.3 特徵提取技術
網路安全態勢特徵提取技術是通過一系列數學方法處理， 將大規模網路安全信息歸並融合成一組或者幾組在一定值域范圍內的數值， 這些數值具有表現網路實時運行狀況的一系列特徵， 用以反映網路安全狀況和受威脅程度等情況。 網路安全態勢特徵提取是網路安全態勢評估和預測的基礎， 對整個態勢評估和預測有著重要的影響， 網路安全態勢特徵提取方法主要有層次分析法、 模糊層次分析法、 德爾菲法和綜合分析法。
3.4 態勢預測技術
網路安全態勢預測就是根據網路運行狀況發展變化的實際數據和歷史資料， 運用科學的理論、 方法和各種經驗、 判斷、 知識去推測、 估計、 分析其在未來一定時期內可能的變化情況， 是網路安全態勢感知的一個重要組成部分。 網路在不同時刻的安全態勢彼此相關， 安全態勢的變化有一定的內部規律， 這種規律可以預測網路在將來時刻的安全態勢， 從而可以有預見性地進行安全策略的配置， 實現動態的網路安全管理， 預防大規模網路安全事件的發生。 網路安全態勢預測方法主要有神經網路預測法、 時間序列預測法、 基於灰色理論預測法。
3.5 可視化技術
網路安全態勢生成是依據大量數據的分析結果來顯示當前狀態和未來趨勢， 而通過傳統的文本或簡單圖形表示， 使得尋找有用、 關鍵的信息非常困難。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術， 將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來， 並進行交互處理的理論、 方法和技術。 它涉及計算機圖形學、 圖像處理、 計算機視覺、 計算機輔助設計等多個領域。 目前已有很多研究將可視化技術和可視化工具應用於態勢感知領域， 在網路安全態勢感知的每一個階段都充分利用可視化方法， 將網路安全態勢合並為連貫的網路安全態勢圖， 快速發現網路安全威脅， 直觀把握網路安全狀況。
4 基於多源日誌的網路安全態勢感知
隨著網 絡規模的 擴大以及網 絡攻擊復雜度的增加， 入侵檢測、 防火牆、 防病毒、 安全審計等眾多的安全設備在網路中得到廣泛的應用， 雖然這些安全設備對網路安全發揮了一定的作用， 但存在著很大的局限，主要表現在： 一是各安全設備的海量報警和日誌， 語義級別低， 冗餘度高， 佔用存儲空間大， 且存在大量的誤報， 導致真實報警信息被淹沒。 二是各安全設備大多功能單一， 產生的報警信息格式各不相同， 難以進行綜合分析整理， 無法實現信息共享和數據交互， 致使各安全設備的總體防護效能無法得以充分的發揮。 三是各安全設備的處理結果僅能單一體現網路某方面的運行狀況， 難以提供全面直觀的網路整體安全狀況和趨勢信息。 為了有效克服這些網路安全管理的局限， 我們提出了基於多源日誌的網路安全態勢感知。
4.1 基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取
基於多源日誌的網路安全態勢感知是對部署在網路中的多種安全設備提供的日誌信息進行提取、 分析和處理， 實現對網路態勢狀況進行實時監控， 對潛在的、惡意的網路攻擊行為進行識別和預警， 充分發揮各安全設備的整體效能， 提高網路安全管理能力。
基於多源日誌的網路安全態勢感知主要採集網路入口處防火牆日誌、 入侵檢測日誌， 網路中關鍵主機日誌以及主機漏洞信息， 通過融合分析這些來自不同設備的日誌信息， 全面深刻地挖掘出真實有效的網路安全態勢相關信息， 與僅基於單一日誌源分析網路的安全態
勢相比， 可以提高網路安全態勢的全面性和准確性。
4.2 利用大數據進行多源日誌分析處理
基於多源日誌的網路安全態勢感知採集了多種安全設備上以多樣的檢測方式和事件報告機制生成的海量數據， 而這些原始的日 志信息存在海量、 冗餘和錯誤等缺陷， 不能作為態勢感知的直接信息來源， 必須進行關聯分析和數據融合等處理。 採用什麼樣的技術才能快速分析處理這些海量且格式多樣的數據？
大數據的出現， 擴展了計算和存儲資源， 大數據自身擁有的Variety支持多類型數據格式、 Volume大數據量存儲、Velocity快速處理三大特徵， 恰巧是基於多源日誌的網路安全態勢感知分析處理所需要的。 大數據的多類型數據格式， 可以使網路安全態勢感知獲取更多類型的日誌數據， 包括網路與安全設備的日誌、 網路運行情況信息、 業務與應用的日誌記錄等； 大數據的大數據量存儲正是海量日誌存儲與處理所需要的； 大數據的快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持， 為高智能模型演算法提供計算資源。 因此， 我們利用大數據所提供的基礎平台和大數據量處理的技術支撐， 進行網路安全態勢的分析處理。
關聯分析。 網路中的防火牆日誌和入侵檢測日誌都是對進入網路的安全事件的流量的刻畫， 針對某一個可能的攻擊事件， 會產生大量的日誌和相關報警記錄，這些記錄存在著很多的冗餘和關聯， 因此首先要對得到的原始日誌進行單源上的關聯分析， 把海量的原始日誌轉換為直觀的、 能夠為人所理解的、 可能對網路造成危害的安全事件。 基於多源日誌的網路安全態勢感知採用基於相似度的報警關聯， 可以較好地控制關聯後的報警數量， 有利於減少復雜度。 其處理過程是： 首先提取報警日誌中的主要屬性， 形成原始報警； 再通過重復報警聚合， 生成聚合報警； 對聚合報警的各個屬性定義相似度的計算方法， 並分配權重； 計算兩個聚合報警的相似度， 通過與相似度閥值的比較， 來決定是否對聚合報警進行超報警； 最終輸出屬於同一類報警的地址范圍和報警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日誌存在冗餘性、 互補性等特點，態勢感知藉助數據融合技術， 能夠使得多個數據源之間取長補短， 從而為感知過程提供保障， 以便更准確地生成安全態勢。 經過單源日誌報警關聯過程， 分別得到各自的安全事件。 而對於來自防火牆和入侵檢測日誌的的多源安全事件， 採用D-S證據理論（由Dempster於1967年提出， 後由Shafer於1976年加以推廣和發展而得名） 方法進行融合判別， 對安全事件的可信度進行評估， 進一步提高准確率， 減少誤報。 D-S證據理論應用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一種切實可行的初始信任分配方法， 對防火牆和入侵檢測分配信息度函數； 然後通過D-S的合成規則， 得到融合之後的安全事件的可信度。
態勢要素分析。 通過對網路入口處安全設備日 志的安全分析， 得到的只是進入目 標網路的可能的攻擊信息， 而真正對網路安全狀況產生決定性影響的安全事件， 則需要通過綜合分析攻擊知識庫和具體的網路環境進行最終確認。 主要分為三個步驟： 一是通過對大量網路攻擊實例的研究， 得到可用的攻擊知識庫， 主要包括各種網路攻擊的原理、 特點， 以及它們的作用環境等； 二是分析關鍵主機上存在的系統漏洞和承載的服務的可能漏洞， 建立當前網路環境的漏洞知識庫， 分析當前網路環境的拓撲結構、 性能指標等， 得到網路環境知識庫； 三是通過漏洞知識庫來確認安全事件的有效性， 也即對當前網路產生影響的網路攻擊事件。 在網路安全事件生成和攻擊事件確認的過程中， 提取出用於對整個網路安全態勢進行評估的態勢要素， 主要包括整個網路面臨的安全威脅、 分支網路面臨的安全威脅、 主機受到的安全威脅以及這些威脅的程度等。
5 結語
為了解決日益嚴重的網路安全威脅和挑戰， 將態勢感知技術應用於網路安全中， 不僅能夠全面掌握當前網路安全狀態， 還可以預測未來網路安全趨勢。 本文在介紹網路安全態勢相關概念和技術的基礎上， 對基於多源日誌的網路安全態勢感知進行了探討， 著重對基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取， 以及利用大數據進行多源日誌的關聯分析、 融合分析和態勢要素分析等內容進行了研究， 對於態勢評估、 態勢預測和態勢展示等相關內容， 還有待於進一步探討和研究。

⑻ 多技術融合和智慧教育的區別

多技術融合和智慧教育的區別：

多技術融合：指多元融合技術，者埋消是指多種數據的融合或集成技術。數據融合是20世紀80年代形成和發展起來液液的一種綜合信息處理技術，它充分利用多源數據的互補性和計算機的高速運算與智能來提高結果信息的質量。

智慧教育：即教育信息化，是指在教育領域（教育管理、教育教學和教育科研）全面深入地運用現代信息技術來促進教育改革與發展的過程。其技術特點是數字化、網路化、智能化和多媒體化，基本特徵是開放、共享、交互、協作、泛在。以教育信息化促進教育現代化，用信息技術改變傳統模式。

智慧教育的意義作用

智慧教育是依託物聯網、雲計算、無線通信等新一代信息技術所打造的物聯化、智能化、感知化、泛在化的新型教育形態和教育模式。智慧的教學模式是整個智慧教育系統的核心組成。

教育信息化在未來將在教育雲平台上進行展現，隨著教育信息化平台的發展應用，根據教育部的十二五規劃，教育信息化將為現有的教育網、校園網進行教育信息化升級，新一首知代教育網必然成為未來教育信息化的基礎。

⑼ 誰能夠闡述下融合通信平台的特點是什麼

融合通信平台具有三大特點：多媒體特性、無線化和開放性。

特點1：多媒體特性：

多媒體特性是指不但要具語音通信的功能，還要能夠支持視頻和數據通信的功能。其中視頻功能方面，包括視頻會議、視頻監控、現場移動視頻採集與回傳等。數據調度方面，包括簡訊指令調度、通過與軟體系統或其他信息系統對接，發送和接收明確的信息指令。
行業通信對多媒體視頻通信需求的不同，體現在前端圖象或者多媒體設備的多樣性。不僅通過PC進行圖象採集，行業通信還希望能夠通過手持的圖象採集設備，藉助無線網路進行圖像採集，並回傳到後方總指揮中心，對這個圖象進行上傳、分發、轉發、存儲等。

特點2：無線化

行業通信發展另外一枯散個趨勢是無線化，因為無線系統為行業企業提供了非常大的方便性，可以提高行業的工作效率和運營管理效率等，因此，無線通信在行業企業中的應用越來越多，需求量越來越大。

特點3：開放性

行業通信的現狀是多種通信方式並存，而且很多通信系統，尤其是傳統的調度系統，無法和其他技術制式的設備相融合，也無法和其他包括軟硬體系統相融合。因此，資源的開放時行業激仔通信應用的必然發展趨勢，而捷思銳科技推出的多媒沒鉛氏體融合通信平台則可以實現以上功能並能夠根據用戶需求定製相應的功能。

⑽ 教育信息技術與學科教學的有效融合分析

教育信息技術與學科教學的有效融合分析

引言：隨著時代的發展，信息技術和學科教學的有效融合是大勢所趨，是信息社會的呼喚，下文整理了教育信息技術與學科教學的有效融合的論文，歡迎大家閱讀!

1 信息技術與學科教學深度融合的時代內涵

深度融合的基本概念 信息技術和學科教學的深度融合，根源於教育教學與信息技術的互動作用，以追求學科教學的精細化為目的，實現現代教育信息的數字化。這里的深度融合概念涵蓋了多元化的教育元素，涉及到學校課程的設置、教學內容的呈現與選擇、教學組織形式的創意性、教學手段的更新、教學步驟的精簡、教學評估系統化等多方面。

深度融合概念反映了新時代教育教學的理念：實現信息技術與學科教學的有效融合，兩者相互作用、相互影響，兩者是自發的、交互的、有效的。通過教育信息化推動教育現代化的進程，重新組合新時代下社會對於人才培養的要求，旨在順應教育信息化時代的到來，推動教育系統改革的順利開展。

深度融合思維下的教與學新思路 信息技術和學科教學深度融合的時代內涵也體現在教與學的新思路上。在信息技術背景下，學科教學分為兩個大部分，分別是教與學。在教與學的互動關繫上，教是第一步，學是第二步，教師的教是為了學生的學，教的思想是為學服務的。在這個過程中，教的內涵不斷延伸，實現了從簡單的知識傳遞到能力發展的轉型，教師從知識教學主導者的角色逐漸轉換為學生問題解決的輔助者和問題探究的合作者。學生的學不僅僅是學數字、識字、考分數，更是為了培養其自身的學習能力、思維能力、合作能力和解決問題的能力。

2 教育信息技術與學科教學有效融合的四個特徵

教育理念的先進性 教育信息技術與學科教學有效融合的優課設計，必須以保證教育理念的先進性為前提。通過對先進信息技術的應用，為師生創造一個和諧的學習環境，通過智慧教學法，發展學生的綜合思維能力，實現教育理念的先進性。學生綜合能力的培養根源於教學理念的優化，由傳統的教師指向型教學結構轉變為學生為主體的教學結構，旨在培養學生自主學習、團體協作的意識，提升學生的綜合素質。

教學目標的明確性 教育信息技術與學科教學的有效融合，必須堅持教學目標的明確性。教學目標深刻影響著教學內容、過程及清正途徑。對教學目標的闡述必須簡單而有力，能夠進行學生學習任務的良好引導。信息技術與學科教學深度融合的優質課的教學目標設計，需要符合各中小學的實際教學需要，要方便教師進行評測。

學習途徑的廣泛性 教育信息技術和學科教學的有效融合，離不開以人為本理念的貫徹。學校需要改變傳統的灌輸式教學模式，堅毀神持學生的主體地位，保證學生學習途徑的廣泛性。隨著信息技術的深入發展，教師的教學途徑日益廣闊，出現了混合式學習、探究式學習、基於問題式學習等方式。教師需要樹立新型的教學觀念，運用豐富的教學資源及多途徑的.信息技術方式進行自主探究式、合作互動式教學形式的開展，保證學生從傳統的被動式學習局面中解脫出來，實現學生自主學習計劃的順利開展。

過程性評價的全面性 過程性評價又稱之為形成性評價，是教師在教學過程中對學生展開的動態化、多樣化的評價。過程性評價具備目標導向、激勵強化等功能。保證教育信息技術和學科教學有效融合的優課的過程性評價的全面性，有利於及時調整教學策略，及時鼓勵學生，培養學生的自我價值感。

3 教育信息技術與學科教學有效融合的三種途徑

完善教師備課體系 教師備課體系的完善有利於教學工作的順利開展。在傳統的備課模式中，很多教師的備課表現出一定的隨意性，很少汲取其他優秀教師的教學理念精華。當前的時代是教育信息化飛速發展的時代，學校有區域網，網路中也存在各種教學資源。教師可以把信息技術用於日常備課中，進行網路備課、網路教研，實踐證明這種備課模式能夠起到事半功倍的效果。

目前來說，各個區域的教育部門都在普及教學資源服務平台的建設，各中小學答余悔校都在優化自身的校園網路資源。這些網路資源可以儲存在各個班級的資源庫里，分學科、分章節進行儲存。備課教師可以輕松找到自己所需要的視頻、音頻、典型教案等，將其應用於教案的編寫，從而有效提升教案的質量。

學校可以定期展開同年級、同學科教師的集體備課，針對一節課形成優秀的教案。各中小學校的辦公教學系統可以設置一個電子備課系統，在電子備課系統中設置一個集體備課模塊，集合諸位教師的智慧，進行主備課教師、輔助備課教師、交換加工等角色的協作，共同完成一份優秀的整體備案;或者由幾所學校共同完成一份教案，身在學校辦公系統的教師均可以進行該教案的網上傳閱或者加工改進。

師生課上互動性方案的優化 在多媒體教室課堂中，教師通過信息技術的應用，可以保證課堂教學的形象化、具象化，受到多媒體音、視頻的共同影響，學生的多種感官同時發揮作用，能夠極大地輔助學生理解所學知識。比如教學《范進中舉》，上課前，教師需要先讓學生做好基本的預習工作;上課時，教師可以用准備好的PPT展示本課的教學目標、教學難點、教學流程，然後播放一段《范進中舉》的話劇，讓學生深刻感受范進形象、妻子形象、范母形象、胡屠戶形象。提出問題：你覺得視頻中哪個人物的形象最鮮明?為什麼?回答完問題後，再要求學生邊讀課本邊進行該課人物形象的表演，最後指名朗讀，邊讀邊畫下自己認為精彩的詞句，課上再進行一些相關問題的討論。

實踐證明，這種課上互動性方案的應用能夠有效提升學生的學習興趣，師生之間能夠形成積極性的互動，便於學生理解，利於教師講課。

在計算機教室課堂中，教師備課時需要准備好該課的教學網站。該網站涵蓋了一系列的音頻、視頻、知識點、練習題等內容，學生可以根據自己的需要進行獨立自主學習或者小組協作學習，能夠主導自身的學習進程，能夠對學習進程進行動態性的評估。在這種模式下，學生獲得了一系列的學科知識，並且大大提升了自身的信息獲取能力、問題解決能力。

比如教學我們生活的大洲，教師需要課前准備好教學網站，可以收集大量關於亞洲的地理知識、自然知識及人文知識。上課時，學生可以任意學習教學網站的各知識板塊，可以進行自主探究式學習，也可以進行小組協作學習，總而言之，就是按照自身的知識需要進行學習。實踐證明，該教學模式具備良好的教學效益，學生的課堂學習積極性提升，課堂氣氛非常活躍。

增強學生的課下學習效果 教育信息技術與學科教學有效融合的第三個途徑是學生的課下自主學習。課前預習、課下鞏固是學生掌握知識的關鍵。在傳統的教學模式中，學生自己看書預習，目的性比較弱，積極性比較低，效果也比較差。教師布置的課後鞏固練習及作業類型單一，學生回到家裡，可供參考的學習資源單一，師生之間、學生之間缺乏持續性的溝通。通過對教育信息技術及學科教學的有效融合，可以幫助學生進行知識的課前預習、課下鞏固，從而取得良好的學習效果。

隨著信息技術網路的普及，微課教學逐漸流行開來，教師在備課時可以選擇幾個微課片段發給學生，學生可以藉助移動U盤或者網路客戶端進行微課的下載學習。這種課下學習模式突破了時間及空間的局限性，學生可以根據自己的實際狀況進行有主次的知識學習。

4 結語

隨著時代的發展，信息技術和學科教學的有效融合是大勢所趨，這是信息社會的呼喚，是教育信息現代化開展的必然產物。實現信息技術與學科教學的有效融合，能夠有效提升各中小學的教育教學質量，為社會培養高素質的創新型人才。

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