数据融合有哪些特征

⑴ “数据融合”总结1

融合标准 ：以融合数据与数据真实值的偏差作为数据融合方法的稳定性判定依据。
所提方法 ：加权最小二乘法在数据融合

常用的融合方法有：

加权最小二乘法融合
对于数据线性模型基于加权最小二乘法融合算法为：

所提方法 ：基于多维特征融合（几何特征、颜色特征和纹理特征）与 Adaboost-SVM 强分类器的车辆目标识别算法。
仅提取了大量特征，文中直接说对构建多维特征向量。

首先用光流法提取步态周期，获得一个周期的步态能量图（GEI）；然后分三层提取 GEI的 LBP特征，得到三层的 LBP图像；依次提取每层LBP图像的HOG特征，最后将每层提取的LBP和HOG特征融合（串联拼接），得到每层的新特征最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。

提出一个FLANN结构进行特征融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一个单层非线性网络，输入X_k是n维向量，输出y_k是一个标量，训练数据集为{X_k, y_k}，偏置集合T用来增强网络的非线性能力，这些函数值的线性组合可以用它的矩阵形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要区别是FLANN只有输入和输出层，中间的隐藏层完全被非线性映射代替，事实上，MLP中隐藏层的任务由Functional expansions来执行。

三种Functional expansions :

提出了三种融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特征级融合，决策级融合也就是晚期融合。
特征级融合 ：
直接将不同方法提取的特征进行串联。

多核学习（Multiple kernel learning, MKL) :
参考自文献。MKL由巴赫创立。核学习算法在多类问题的分类任务中表现出良好的性能。为了将内核学习算法应用于特征组合，每个单独的内核与每个特征链接在一起。因此，特征组合问题就变成了核组合问题。在支持向量机中，采用单核函数，而在MKL中，利用核的求和或积定义了不同核的线性组合。

提出一种新颖的系统，它利用训练好的卷积神经网络（CNN）的多阶段特征，并精确地将这些特征与一系列手工特征相结合。手工提取的特征包括三个子集：

所提出的系统采用一种新颖的决策级特征融合方法对ECG进行分类，分别利用了三种融合方法：

在多数表决的基础上，将三种不同分类器的个体决策融合在一起，并对输入的心电信号分类做出统一的决策。

通过对图像进行对偶树复小波变换（DTCWT）和快速傅里叶变换（FFT）提取特征，将二者通过 算数加法（arithmetic addition） 融合为一个特征集合。

DTCWAT特征 ：对图像进行5层小波分解得到384个小波系数
FFT特征 ：采用傅里叶变换生成图像的绝对系数，然后排序后取前384个作为fft特征
算数加法特征融合 ：

本文提出了一种快速的特征融合方法将深度学习方法和传统特征方法相结合。

浅层网络结构 ：

每个特性的重要性应根据应用程序和需求的不同而有所不同。因此，为了实现动态权值分配，我们提出了多特征融合模型。

使用Curvelet变换进行特征提取，因为它有效地从包含大量C2曲线的图像中提取特征。Curvelet Transform具有很强的方向性,能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。
我们应用了基于包装的离散Curvelet变换，使用了一个实现快速离散Curvelet变换的工具箱Curvelab-2.1.2。在实验中使用了默认的方向和5层离散Curvelet分解。
使用标准差进行降维
串联融合方法

在本文中，提出了一种深度多特征融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）对高光谱图像进行分类。

基于gcForest的思想，提出了DMFF方法。
gcForest
gcForest模型主要包含两个部分：

DMFF
DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多样性输入，因为采用多特征来进行弥补。随即森林都是同一种类型。

⑵ 急，有没有做过多传感器数据融合或者具体说是特征融合的

特征融合是多方面的，对两个传感器不同的特征进行提取是其中之一。

⑶ 针对同一数据有多重数据来源的特性采用什么技术

针对同一数据有多重数据来源的特性，采用多源数据融合技术，多源数据融合技术利用相关手段将调查、 分析获取到的所有信铅穗芹息全部综合到一起，并对信息进行统一的评价，最后得到统一的信息的技术。

该技术研发出来的目的是将各种不同的数据信息进行综合，吸取不同数据源的特点 然后从中提取出统一的，比单一数据更好、 更丰富的信息。

数据选择

数据选择是多源数据融合的第一步必须保证数据选择的正确性尽量优选出合适的数据对象来进行数据融合 若数据对象选择错误 将直接影响到多源数据的后期融合效果。槐毕

数据选择时首先要根据用途来判定需要选择的数据类型, 可供选择的数据类型有两种分别遥感数据、 非遥感数据。 国内地质矿产工作 中获取族燃到航天遥感数据以及航空遥感数据均可作为选择对象, 为区域地质矿产调查提供参考。

⑷ 哪项陈述描述了融合网络的特征

包括语音、视频和数据在内的网络服务的融合结构化的网络设计，以便流量可以到达目的网络。

⑸ 求一份探测制导方面的资料

一、 绪论
1. 高新技术弹药
所谓高新技术弹药，指的是在弹药上采用末端敏感技术、末端制导技术、弹道修正技术等，此类弹药都具有一定的目标探测功能。
2. 三打、三防
所谓“三打”，是指打武装直升机、打巡航导弹、打隐形机。
“三防”指的是防侦察、防电子干扰和防精确打击。
3. 智能雷弹原理
它由声传感器探测1000m左右直升机螺旋桨产生的噪声，一旦分析出这种信号，雷弹锁定其频率，当信号或噪声增加到一定水平时，第二个探测系统（红外或地震动开始）工作，它能探测到直升机的接近距离或敏感到直升机螺旋桨下降气流产生的大气压力变化，一旦到达预定的距离或压力变化时，雷弹可被弹射到一定高度爆炸，毁伤直升机。
4. 灵巧化的精确制导武器有两项关键的核心技术茄歼
一项是高分辨率、高灵敏度的毫米波或红外探测敏感技术，另一项是只能化信息处理与识别技术。
二、 目标特性
1. 坦克的主要特性与特征表现在三个方面
红外辐射特性、声传播特性和行驶过程中产生的地面振动特性。
2. 红外大气窗口
在0.72~14µm波长范围之内共有8个大气窗口。
3. 喷气式飞机有4种红外辐射源
作为发动机燃烧室的热金属空腔、排出的热燃气、飞机壳体表面的自身辐射和飞机表面反射的环境辐射（包括阳光、大气与地球的辐射）。
4. 蒙皮辐射在8~14µm占重要比例的原因
一是蒙皮（以其温度为80K为例）辐射的峰值波长约为10µm，正好处在8~14µm波段范围内；二是此波段的宽度较宽；三是飞机蒙皮的面积非常大，它的辐射面积比喷口面积大许多倍。
5. 武装直升机的优点是机动性和防护能力都较强，起降场地要求低，战场运用能腊凳力强
6. 声探测技术利用目标发出或反射的声波，对其进行测量，从对其进行识别定位和跟踪
7. 声音的曲线传播：由于空气中不同高度的温度相差较大，所以不同高度声音传播的速度不同，这样使得高空中声音在传播到传声器的过程中会发生连续折射现象，其曲率半径折射角度与大气中声速的增加有关，如果声速随高度增加而增加，则声波向下折射，反之向上折射，这就是声音的曲线传播现象。
8. 传声器阵列可分为线阵，面阵，立体阵，N个传声器组成的阵列可以得到N-1个独立时延
9. 广义相关法是在互相关函数法的频域上加以个广义权函数
10. 声压、声强和声强级
① 声音为纵波，其传播引起空气的疏密变化，从而引起气压的变化。该压力与大气压的差值即为声压P。
② 声强I是垂直于传播方向的单位面积上声波所传递的能量随时间的平均变化率，也就是单位面积上输送的平均功率。
③ 声波的声强级β=20㏒P/P0
11. 声传播速度及温度、湿度的影响
声音在传播过程中，声速与媒介温度有关。
12. 空气中声波的衰减
传感器接收到的声能E成指数衰减。
13. 多普勒效应
当声源或者听到，或两者相对于空气运动时，听者听到的音调（即频率），同声源与听者都处于静止时所听到的音调一般不同的。
14. 实现对目标的定向
一般采用导向筒、合成方向图和利用几何关系三种方式。
15. 传声器阵列
传声器阵列可分为线阵、面阵和立体阵。
16. 三元线阵
三元线阵传感器阵列不仅可以定向，也可以定距。
定距公式：
cosφ=(d2-d1)/2L r=Lsin2φ/(d2-d1)
17. 后置处理的最典型方法是卡尔颤局冲曼滤波
18. 卡尔曼滤波器是理想的最小平方递归估计器
三、 地震动探测技术
1. 地震波分类
体波和面波。
2. 地震动信号检测系统的组成
地震动传感器→信号前置放大处理电路→自动增益放大→12位A/D转换器→计算机存储器
3. 磁电式速度传感器结构与工作原理
磁电式传感器是一种能把非电量（如机械能）的变化转换成感应电动势的传感器。
4. 传感器的灵敏度K
K=e/V=ωdBdL0
四、 激光探测技术
1. 激光的特点
方向性强、单色性好、相干性好、亮度高。
2. 激光近炸引信的特殊要求
① 近程、超近程探测。
② 只要求单点“定距”，而不要求大空间范围的“测距”。
③ 体积小、功耗低。
④ 高过载环境。
⑤ 弹目之间存在高速运动。
3. 脉冲鉴相定距体制
① 原理：
激光脉冲电源激励脉冲半导体激光器发射光脉冲，经光学系统准直，照射到目标表面，一部分反射光由接近光学系统接收后，聚焦到探测器光敏面上，输出电脉冲信号，经放大、整形等处理后送到脉冲鉴相器。另外，在激光脉冲电源激励半导体激光器的同时，激励信号经延迟器适当的延迟后，送到脉冲鉴相器，作为基准脉冲与回波脉冲进行前沿相位比较，两脉冲前沿重合，即表示目标在预定距离上时，给出起爆信号。
② 特点：
精度高、前沿相位信息损失小、结构简单灵活、抗干扰性好和更低的虚警率。
4. 伪随机编码定距体制
5. 发射及接收光学系统的主要作用
① 发射光学系统通过对激光器光束的调整，使最终发射的光束具有特定的视场，以利于完成系统的功能。
② 利用比光电敏感元件感光面积大的光学接收系统把大部分来自目标的发射光收集并会聚到光学探测器上，大大的提高引信的灵敏度。
6. 激光脉冲的波形质量对激光引信的影响表现在如下几个方面
① 大脉宽信号在能量利用上比小脉宽信号低得多
② 激光脉冲的波形质量，特别是脉冲前沿的上升时间，对脉冲激光引信的定距精度起着决定性的作用。
③ 确定合适的脉冲重复频率，对降低系统功耗及激光定距技术在引信中的实用化有重要的意义。
④ 激光引信抗后向散射干扰特性与激光脉冲宽度有关，且脉宽越小，抗后向散射干扰性能力越强。
7. 鉴相器由什么方法构成
① 74S74型D触发器
② 超高速比较器
五、 电容探测技术
1. 了解电容探测技术的本质
电容探测技术利用被探测目标出现引起电容器电容量的变化，通过检测电容值或其变化率而实现对目标的探测，属于非接触测量范围
2. 电容探测技术的优缺点
电容探测的优点是结构简单，能实现非接触测量、定距精度高、抗干扰能力强缺点是可探测距离近和存在非线性误差
3. 电容传感中电容量的表达式及其含义
C=ε0εrS∕d=εS∕d
4. 电容探测原理
设计探测器的电极与探测电路，探测被测对象的出现引起电容的变化，使电路的特性发生变化，从而实现对被测对象的探测
5. 双电极模式电容探测公式推导
6. 三电极式电容探测原理
三电极电容探测器自身有三个电极，当有目标出现时，三个电极间构成的一个电容网络。随着弹丸与目标不断接近，电容网络参数将发生变化，通过对网络参数的检测即可实现对目标近程探测
7. 电容探测的处理电路
电容探测处理电路就是将电容量的变化ΔС提取出来，转变成电压或电流信号
8. 电容探测在近炸引信中的应用及工作原理
电容近炸引信利用探测器通过探测电极在极周围空间建立起一个准静电场，当引信接近目标时，该电场便产生扰动，电荷重新分布，使引信电极间等效电容量产生变化——电压变化量以信号形成提取出来实现对目标的探测
六、 毫米波探测技术
1. 明确毫米波的特点及在探测方面的应用原理
1毫米波频带极宽2毫米波德波束窄，方向性好，有极高的分辨率
3多普勒频率高，测量精度高4噪声小
2. 了解大气队毫米波传播的影响
大气对毫米波传播的影响包括大气对毫米波的吸收、散射、折射等，其中吸收往往是由于分子中电子的跃迁而形成的，大气中各种微粒可使电磁波发生散射或折射
3. 了解毫米波的辐射方程组成要素
4. 毫米波温度模式及各项因素对温度模型的影响
5. 毫米波探测金属目标的原理
自然界中各种物质的辐射特性都不相同，在相同的物理温度下，高导电材料比低导电材料的辐射温度低，对于理想导电的光滑表面，其反射率接近1，它与入射角和极化都无关，无云天空时可以认为辐射率小，反射率高，利用这些差异识别
6. 了解毫米波辐射计的距离方程及多因素的影响关系
R=[ηaAΔT∕ΩAΔTmin ]
探测距离直接与天线直径的工作频率有关。天线直径增大。作用距离增加
探测距离与中频放大器频带宽度的四次方根成正比
探测距离与接收机噪声数的平方根成反比
探测距离与输出带宽内的信噪比四次方根成反比
7. 掌握毫米波辐射计的类型及工作原理
最典型的辐射计有全功率辐射计和迪克比较辐射计
毫米波辐射计利用地面目标与背景之间毫米波辐射的差异来探测及识别目标，毫米波实质上时一台高灵敏度接收机，用于接受目标与背景的毫米波辐射能量
8. 理解典型的毫米波探测系统
毫米波雷达：¤←混频器→中频放大器→视频检波器→视频放大器→信号处理器
↑ ↑ ↓
发射机←本机振荡器 发火控制信号
毫米波辐射计：¤→中频放大器→滤波器→检波器
↑ ↓
本振器 视频放大器
↓
发火控制信号 ← 信号处理器
七、探测技术
1. 红外辐射的产生原理及电磁波谱中的分布
物质的运动是产生红外线的根源，
2. 掌握红外辐射与可见光的异同
红外线对人的眼睛不敏感，所以必须用对红外线敏感的红外探测器才能接受到
红外线的光量子能量比可见光的小
红外线的热效应比可见光要强得多
红外线更易被物质所吸收，但对于薄雾来说，长波红外线更容易通过
3. 掌握红外辐射的波段分布
近红外 波长范围 0.75~3 NIR
中红外 3~6 MIR 远红外 6~15 FIR 极远红外 15~1000 XIR
4. 红外探测技术的研究意义
红外探测以红外物理学为基础，研究和分析红外辐射的产生，传输及探测过程中的特征和规律，从而对产生红外辐射的目标的探测、识别提供理论基础和实验依据
5. 理解辐射度学、辐射能、辐射能通量、辐射能强度、辐亮度、辐照度的概念
通常把以电磁波形式发射、传输或接收的能量称为辐射能
辐射能通量是单位时间内通过某一面积得辐射能
点辐射源在某方向上单位立体角内所发射的辐射能通量称为辐射强度
扩展源在某方向上单位投影面积A向单位立体角θ发射的辐射能通量
被照物体表面单位面积上接收到得辐射能通量
6. 了解红外辐射基本定律 理解基尔霍夫定律
基尔霍夫定律 普朗克公式 维恩位移定律 斯忒藩——波尔兹曼定律
在热平衡条件下，所有物体在给定温度下，对某一波长来说，物体的发射本领和吸收本领的比值与物体自身的性质无关，它对于一切物体都是恒量。
7. 红外探测原理
热探测器工作原理：红外辐射照射探测器灵敏面，使其温度升高，导致某些物理性质发生变化，对它们进行测量，便可确定入射辐射功率的大小
光子探测器：当吸收红外辐射后，引起探测器灵敏面物质的电子态发生变化，产生光子效应，测定这些效应，便可确定入射辐射的功率
8. 掌握红外探测器的功效和作用
9. 红外探测器的组成、分类
一个完整的红外探测器包括红外敏感元件、红外辐射入射窗口、外壳、电极引出线以及按需要而加的光阑、冷屏、场镜、光锥、浸没透镜和滤光片等，在低温工作时还包括杜瓦瓶，有的还包括前置放大器。按探测器工作机理区分，可将红外探测器分为热探测器和光子探测器两类
10. 热探测器和光子探测器的异同及其优缺点
热探测器主要优点是响应波段宽，可以再室温下工作，使用方便。热探测器一般不需制冷，易与使用、维护、可靠性好；光谱响应与波长无关，为无选择性探测器制备工艺简单，成本低。缺点响应时间长，灵敏度低
光子探测器灵敏度高、响应速度快、响应频率高缺点低温下工作，探测波段窄
11. 热探测器和光子探测器的性能比较
12. 红外探测器的性能影响因素
1响应率2噪声电压3噪声等效功率4探测率5光谱响应6响应时间7频率响应
13. 决定红外探测性的特性
辐射源的温度、调制频率和放大器的带宽
14. 红外探测器的使用和选择原则
1给据目标辐射光谱范围来选取探测器的响应波段2根据系统温度分辨率的要求来确定探测器的探测率和响应率3根据系统扫描速率的要求来确定探测器响应时间4根据系统空间分辨率的要求和光学系统焦距来确定探测器的接受面积
15. 理解典型的红外探测系统的工作原理
16. 热探测器的工作原理
八、目标识别技术
1. 目标识别的流程框图及工作过程
传感器阵列→信号采集→特征提取以及特征选择→分类识别→输出结果
前两是目标探测 后两是目标识别
2. 目标识别的基本概念，如模式、模式识别
目标识别就是人类实现对各种事物或现象的分析、描述、判断的过程
应对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，我们称这种对象的描述为模式
模式识别是指根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的结果尽可能的符合真实情况
3. 模式识别系统的框图及原理说明（如车牌识别）
待识别的对象→数据采集和预处理→特征提取和选择→分类识别→识别结果
将车牌样本的二维图像输入计算机通过测量采样和量化用矩阵或矢量表示二维图形，去除噪声，强化有用信息，并对测量仪器或其他因素造成的原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征，进行正确率测试。不断地修正错误，改进不足，使车牌识别正确率达到设计要求
4. 特征提取和选择的基本任务
特征提取和选择的基本任务是如何从众多特征中找出那些最有效的特征
5. 为什么要对目标进行特征提取和选择
特征提取和选择的好坏极大的影响到分类器的设计和性能，因此对它应给与足够的重视
6. 特征的分类
物理的 结构的 数学的
7. 特征提取和选择的过程与步骤
1特征形成。根据被识别对象产生一组基本特征，这种基本特征是可以用仪表或传感器测量出来的
2特征提取。样本处于以个高维空间，我们可以通过映射或变换的方法用低维空间来表示样本
3特征选择。从一组特征中挑选出一些最有效的特征从而达到降低特征空间维数的目的
8. 特征提取与选择的基本途径
1当时机用于分类识别的特征数目d给定后，直接从已经获得的n个原始特征中选出d个特征x1，x2…xd使可分性判据J的值满足J（x1，x2…xd）=max[J(xi1,xi2..xid)]是n个原始特征中的任意d个特征。这是直接法，主要分支有BAB法、SFS法GSFS法SBS法GSBS法
2在使判据J取最大条件下，对n个原始特征进行变换降维，即对原n维特征空间进行坐标变换，再取子空间
9. 模式识别包括哪些类型
1统计模式识别2句法结构模式识别3神经网络模式识别4模糊模式识别5数据融合识别技术
10. 理解最小错误Bayes决策及应用
为了降低分类的错误率，从概率论角度出发，应用贝叶斯公式提出基于最小错误率贝叶斯估计
11. Bayes决策的步骤及优缺点
步骤1先进行预后验分析，决定是否值得去搜索该方面资料
2搜索资料，科学实验，调研，统计分析，获取实验概率
3用贝叶斯公式计算后检验概率
4确定决策规划进行判决
优点1采用科学分析方法降低了主观影响
2对调查结果统计分析，采用量化手段，更加客观
3将主观性和客观调查结合
4先验知识可以不断更新，可以是一个不断学习的自适应决策系统
12. 什么是数据融合技术
把来自许多传感器和信息源的数据和信息加以联合，相关，组合以获得精确的位置估计和身份估计以及战场情况和威胁，及其重要程度进行定时的评价 层次划分：决策及融合，特征级融合，数据级融合
13. 数据融合识别框图及说明
目→传感器1→特→身份识别→关→身份融合基于特征
→传感器2→征→身份识别→ 的推理基于认别的模型物理模型→融合识别
提 ↓
标→传感器3→取→身份识别↗联 ← 目标文档：已知目标的数据库
14. 数据融合的层次及说明
数据融合包括：决策级融合 特征级融合 数据级融合
1决策级融合：在决策级融合方法中，每个传感器都完成变换以获得独立的身份估计，然后再对来自每个传感器的属性分类进行融合
2特征级融合：每个传感器观测一个目标并完成特征提取以获得来自每个传感器的特征向量，然后融合这些特征向量并基于联合的特征向量产生身份估计
3数据级融合：对来自同等量级的传感器的原始数据直接进行融合，然后基于融合的传感器数据进行体征提取和身份估计

具体题目
1. 电容传感器的本质
通过检测电容值或其变化率而实现对目标的探测。
2. 电容探测处理电路的不同及分类
根据探测处理电路的不同，一般有双电极式和三电极式探测方式。
3. 电磁波是介于微波与光波之间的频段
4. 电容式传感器的类型
变间隙式、变面积式、变介质式。
5. 大气对毫米辐射计的影响因素
在晴朗大气下，大气对毫米波传播的影响包括大气对毫米波的吸收、散射、折射等。
6. 红外辐射的本质
红外辐射的物理本质是热辐射。
7. 红外技术基本理论的基础
红外技术的理论基础是描述热辐射现象的普朗克定律。
8. 红外探测器的分类
按探测器工作机理区分，可将红外探测器分为热探测器和光子探测器两大类。
9. 光子探测器的类型
光子探测器按照工作原理，一般可分为外光电探测器和内光电探测器两种。
10. 目标识别技术的核心
目标识别就是人类实现对各种事物或现象的分析、描述、判断的过程
11. 信号的特征提取和选择的基本任务

12. 数据融合的层次与分类
①决策级融合
②特征级融合
③数据级融合
13. 辐射强度
辐射强度用来描述点辐射源发射的辐射能通量的空间分布特性。它被定义为：点辐射源在某方向上单位立体角内所发射的辐射能通量。
14. 热效应
物体吸收辐射使其温度发生变化从而引起物体的物理、机械等性能相应变化的现象称为热效应。
15. 黑体辐射
黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射
16.模式识别的基本概念
所谓模式识别是指根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地符合真实情况。
17.数据融合技术
将来自许多传感器（同质或异质）和信息源的数据和信息加以整合、相关、组合，以获得准确的位置估计，身份估计，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时评价。
18.电容探测原理
其原理是设计探测器的电极与探测电路，探测被测对象的出现引起电容的变化，使电路的特性发生变化，从而实现对被测对象的探测。
19.双电极电容探测的容量变化公
总电容C=C12+C10C20/(C10+C20)
当目标距探测器较远时，可以为C10、C12≈0，C=C12
当目标进入探测器敏感区时，C10、C20逐渐增大
令ΔC= C10C20/(C10+C20)，则C=C12+ΔC
将ΔC的增量或增速检测出来，即可实现对目标的定距。
20.利用辐射差异识别金属目标
自然界各物质辐射特性各不相同。一般来说，相对介电常数高的物质，发射率比较小，反射率较高。在相同的物理湿度下，高导电材料比低导电材料的辐射温度低。利用这些差异可识别不同的目标。
21.毫米辐射计的工作原理
毫米波辐射计利用地面目标与背景之间的毫米波辐射的差异来探测及识别目标，当辐射计波束在地面背景与目标之间扫描时，由于目标与背景之间的毫米波辐射温度不同，辐射计输出一个钟形脉冲，利用此脉冲的高度、宽度等特征量，可识别地面目标的存在。
22.红外线与可见光的异同
①红外线对人的眼睛不敏感；
②红外线的光量子能量比可见光小；
③红外线的热效应比可见光要强得多；
④红外线更易被物质所吸收，但对于薄雾来说，长波红外线更容易通过。
23.红外探测器的主要任务
将红外辐射能转换成电能。
24.热探测器的工作原理
利用入射红外辐射引起敏感元件的温度变化，进而使其有关物理参数或性能发生相应的变化。
25.光子探测器的工作原理
利用某些半导体材料在红外辐射的照射下，产生光子效应，使材料的电学性质发生变化。
26.以车牌识别为例，说明模式识别框图及各部分原理
待识别的对象→数据采集和预处理→特征提取和选择→分类识别→识别结果
车牌为待识别对象，摄像头对车牌进行数据采集，通过预处理，除去噪声，复原有效信息。为了高效地分类识别，我们把在维数较高的测量空间中表示的模式变为低维数特征空间中表示模式。
27.目标特征提取和选择过程步骤
①当实际用于分类识别的特征数目d给定后，直接从已经获得的n个原始特征中选出d个特征x1,x2,….,xd,使可分类据J的值满足下式
J（x1,x2,….,xd）=max[J(x1,x2,….,xd)]
式中，xi1,xi2,….,xid是n个原始特征中的任意d个特征，此即为直接寻找n维特征空间中的d维子空间。这类方法称为直接法。
②在使判据J取最大条件下，对n个原始特征进行变换降维，即对原n维特征空间进行左边变换，再取子空间。这类方法称为变换法。
28.应用Bayes最小错误估计进行决策判决
①先进行预后验分析，决定是否值得去搜集该方面资料
②搜集资料，科学实验，调研统计分析，获取实验概率
③用贝叶斯公式计算后验概率
④确定决策规划进行判别

⑹ 军事信息融合是什么意思

为减少军事决策过程中的信息数量和提髙信息质量，利用技术把获得的数据融合成更加有用的结构和表示方式的信息处理过程。它涉及对多种来源的信息（或数据）进行采集、综合、过滤、相关和合成，以达到形势估计、计划、探测、核实、判断和决策等目的。根据信息抽象的层次，分为像素级、特征级、决策级融合三个层次。像素级融合是直接在采集到的原始信息层进行的融合；特征级融合是先对原始信息进行特征提取，然后对特征信息进行综合分析和处理；决策级融合是利用特征级融合提取的各类特征信息，采用适当的融合技术来实现，可为指挥控制决策提供依据。应用于海上监视、对空防御、战场情报、监视和目标获取以及战略预警和防御等军事领域。

⑺ 态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，

大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言

随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。

所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是在大规模网络环境中， 对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势拦谈。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影山睁响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增逗衡岁大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。

⑻ 多技术融合和智慧教育的区别

多技术融合和智慧教育的区别：

多技术融合：指多元融合技术，者埋消是指多种数据的融合或集成技术。数据融合是20世纪80年代形成和发展起来液液的一种综合信息处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。

智慧教育：即教育信息化，是指在教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革与发展的过程。其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作、泛在。以教育信息化促进教育现代化，用信息技术改变传统模式。

智慧教育的意义作用

智慧教育是依托物联网、云计算、无线通信等新一代信息技术所打造的物联化、智能化、感知化、泛在化的新型教育形态和教育模式。智慧的教学模式是整个智慧教育系统的核心组成。

教育信息化在未来将在教育云平台上进行展现，随着教育信息化平台的发展应用，根据教育部的十二五规划，教育信息化将为现有的教育网、校园网进行教育信息化升级，新一首知代教育网必然成为未来教育信息化的基础。

⑼ 谁能够阐述下融合通信平台的特点是什么

融合通信平台具有三大特点：多媒体特性、无线化和开放性。

特点1：多媒体特性：

多媒体特性是指不但要具语音通信的功能，还要能够支持视频和数据通信的功能。其中视频功能方面，包括视频会议、视频监控、现场移动视频采集与回传等。数据调度方面，包括短信指令调度、通过与软件系统或其他信息系统对接，发送和接收明确的信息指令。
行业通信对多媒体视频通信需求的不同，体现在前端图象或者多媒体设备的多样性。不仅通过PC进行图象采集，行业通信还希望能够通过手持的图象采集设备，借助无线网络进行图像采集，并回传到后方总指挥中心，对这个图象进行上传、分发、转发、存储等。

特点2：无线化

行业通信发展另外一枯散个趋势是无线化，因为无线系统为行业企业提供了非常大的方便性，可以提高行业的工作效率和运营管理效率等，因此，无线通信在行业企业中的应用越来越多，需求量越来越大。

特点3：开放性

行业通信的现状是多种通信方式并存，而且很多通信系统，尤其是传统的调度系统，无法和其他技术制式的设备相融合，也无法和其他包括软硬件系统相融合。因此，资源的开放时行业激仔通信应用的必然发展趋势，而捷思锐科技推出的多媒没铅氏体融合通信平台则可以实现以上功能并能够根据用户需求定制相应的功能。

⑽ 教育信息技术与学科教学的有效融合分析

教育信息技术与学科教学的有效融合分析

引言：随着时代的发展，信息技术和学科教学的有效融合是大势所趋，是信息社会的呼唤，下文整理了教育信息技术与学科教学的有效融合的论文，欢迎大家阅读!

1 信息技术与学科教学深度融合的时代内涵

深度融合的基本概念 信息技术和学科教学的深度融合，根源于教育教学与信息技术的互动作用，以追求学科教学的精细化为目的，实现现代教育信息的数字化。这里的深度融合概念涵盖了多元化的教育元素，涉及到学校课程的设置、教学内容的呈现与选择、教学组织形式的创意性、教学手段的更新、教学步骤的精简、教学评估系统化等多方面。

深度融合概念反映了新时代教育教学的理念：实现信息技术与学科教学的有效融合，两者相互作用、相互影响，两者是自发的、交互的、有效的。通过教育信息化推动教育现代化的进程，重新组合新时代下社会对于人才培养的要求，旨在顺应教育信息化时代的到来，推动教育系统改革的顺利开展。

深度融合思维下的教与学新思路 信息技术和学科教学深度融合的时代内涵也体现在教与学的新思路上。在信息技术背景下，学科教学分为两个大部分，分别是教与学。在教与学的互动关系上，教是第一步，学是第二步，教师的教是为了学生的学，教的思想是为学服务的。在这个过程中，教的内涵不断延伸，实现了从简单的知识传递到能力发展的转型，教师从知识教学主导者的角色逐渐转换为学生问题解决的辅助者和问题探究的合作者。学生的学不仅仅是学数字、识字、考分数，更是为了培养其自身的学习能力、思维能力、合作能力和解决问题的能力。

2 教育信息技术与学科教学有效融合的四个特征

教育理念的先进性 教育信息技术与学科教学有效融合的优课设计，必须以保证教育理念的先进性为前提。通过对先进信息技术的应用，为师生创造一个和谐的学习环境，通过智慧教学法，发展学生的综合思维能力，实现教育理念的先进性。学生综合能力的培养根源于教学理念的优化，由传统的教师指向型教学结构转变为学生为主体的教学结构，旨在培养学生自主学习、团体协作的意识，提升学生的综合素质。

教学目标的明确性 教育信息技术与学科教学的有效融合，必须坚持教学目标的明确性。教学目标深刻影响着教学内容、过程及清正途径。对教学目标的阐述必须简单而有力，能够进行学生学习任务的良好引导。信息技术与学科教学深度融合的优质课的教学目标设计，需要符合各中小学的实际教学需要，要方便教师进行评测。

学习途径的广泛性 教育信息技术和学科教学的有效融合，离不开以人为本理念的贯彻。学校需要改变传统的灌输式教学模式，坚毁神持学生的主体地位，保证学生学习途径的广泛性。随着信息技术的深入发展，教师的教学途径日益广阔，出现了混合式学习、探究式学习、基于问题式学习等方式。教师需要树立新型的教学观念，运用丰富的教学资源及多途径的.信息技术方式进行自主探究式、合作互动式教学形式的开展，保证学生从传统的被动式学习局面中解脱出来，实现学生自主学习计划的顺利开展。

过程性评价的全面性 过程性评价又称之为形成性评价，是教师在教学过程中对学生展开的动态化、多样化的评价。过程性评价具备目标导向、激励强化等功能。保证教育信息技术和学科教学有效融合的优课的过程性评价的全面性，有利于及时调整教学策略，及时鼓励学生，培养学生的自我价值感。

3 教育信息技术与学科教学有效融合的三种途径

完善教师备课体系 教师备课体系的完善有利于教学工作的顺利开展。在传统的备课模式中，很多教师的备课表现出一定的随意性，很少汲取其他优秀教师的教学理念精华。当前的时代是教育信息化飞速发展的时代，学校有局域网，网络中也存在各种教学资源。教师可以把信息技术用于日常备课中，进行网络备课、网络教研，实践证明这种备课模式能够起到事半功倍的效果。

目前来说，各个区域的教育部门都在普及教学资源服务平台的建设，各中小学答余悔校都在优化自身的校园网络资源。这些网络资源可以储存在各个班级的资源库里，分学科、分章节进行储存。备课教师可以轻松找到自己所需要的视频、音频、典型教案等，将其应用于教案的编写，从而有效提升教案的质量。

学校可以定期展开同年级、同学科教师的集体备课，针对一节课形成优秀的教案。各中小学校的办公教学系统可以设置一个电子备课系统，在电子备课系统中设置一个集体备课模块，集合诸位教师的智慧，进行主备课教师、辅助备课教师、交换加工等角色的协作，共同完成一份优秀的整体备案;或者由几所学校共同完成一份教案，身在学校办公系统的教师均可以进行该教案的网上传阅或者加工改进。

师生课上互动性方案的优化 在多媒体教室课堂中，教师通过信息技术的应用，可以保证课堂教学的形象化、具象化，受到多媒体音、视频的共同影响，学生的多种感官同时发挥作用，能够极大地辅助学生理解所学知识。比如教学《范进中举》，上课前，教师需要先让学生做好基本的预习工作;上课时，教师可以用准备好的PPT展示本课的教学目标、教学难点、教学流程，然后播放一段《范进中举》的话剧，让学生深刻感受范进形象、妻子形象、范母形象、胡屠户形象。提出问题：你觉得视频中哪个人物的形象最鲜明?为什么?回答完问题后，再要求学生边读课本边进行该课人物形象的表演，最后指名朗读，边读边画下自己认为精彩的词句，课上再进行一些相关问题的讨论。

实践证明，这种课上互动性方案的应用能够有效提升学生的学习兴趣，师生之间能够形成积极性的互动，便于学生理解，利于教师讲课。

在计算机教室课堂中，教师备课时需要准备好该课的教学网站。该网站涵盖了一系列的音频、视频、知识点、练习题等内容，学生可以根据自己的需要进行独立自主学习或者小组协作学习，能够主导自身的学习进程，能够对学习进程进行动态性的评估。在这种模式下，学生获得了一系列的学科知识，并且大大提升了自身的信息获取能力、问题解决能力。

比如教学我们生活的大洲，教师需要课前准备好教学网站，可以收集大量关于亚洲的地理知识、自然知识及人文知识。上课时，学生可以任意学习教学网站的各知识板块，可以进行自主探究式学习，也可以进行小组协作学习，总而言之，就是按照自身的知识需要进行学习。实践证明，该教学模式具备良好的教学效益，学生的课堂学习积极性提升，课堂气氛非常活跃。

增强学生的课下学习效果 教育信息技术与学科教学有效融合的第三个途径是学生的课下自主学习。课前预习、课下巩固是学生掌握知识的关键。在传统的教学模式中，学生自己看书预习，目的性比较弱，积极性比较低，效果也比较差。教师布置的课后巩固练习及作业类型单一，学生回到家里，可供参考的学习资源单一，师生之间、学生之间缺乏持续性的沟通。通过对教育信息技术及学科教学的有效融合，可以帮助学生进行知识的课前预习、课下巩固，从而取得良好的学习效果。

随着信息技术网络的普及，微课教学逐渐流行开来，教师在备课时可以选择几个微课片段发给学生，学生可以借助移动U盘或者网络客户端进行微课的下载学习。这种课下学习模式突破了时间及空间的局限性，学生可以根据自己的实际状况进行有主次的知识学习。

4 结语

随着时代的发展，信息技术和学科教学的有效融合是大势所趋，这是信息社会的呼唤，是教育信息现代化开展的必然产物。实现信息技术与学科教学的有效融合，能够有效提升各中小学的教育教学质量，为社会培养高素质的创新型人才。

;