“多传感器信息融合技术”研究生课程案例库建设与教学实践

摘 要：案例教学是推动研究生培养模式改革的重要手段。文章以“多传感器信息融合技术”课程作为切入点，在与学科前沿紧密结合的基础上，进行了课程案例库的建构与内容设计，通过在教学环节中复现实际的工程情境，促进研究生对具体问题进行主动思考和深入分析，进而实现知识和能力的充分融合。实施效果调查显示，案例教学有利于拓宽研究生的科研视野，提升研究生的创新能力和工程实践能力。

关键词：“多传感器信息融合技术”课程;案例库建设;研究生教育

中图分类号：G643.1 文献标识码：A 文章编号：1002-4107（2024）10-0051-03

一、引言

多传感器信息融合是一种对信息多个维度、多个层面的处理过程。在处理过程中，师生可以借助对多源数据的融合，得到更加准确、完备、及时的目标状态与特性。这一处理过程的工作价值主要落实在对多源数据的提取、复合、相关、估计和重组等方面，进而得到状态、身份、态势等一系列完整、及时的评估信息。所融合的信息主要来自于按时序提取的多个传感器的观测数据。多个传感器在一定规则下进行分析、综合，从而产生更加可靠和准确的信息，并据此做出更合理的估计和决策。信息融合的关键理论与技术是在对各种原始测量数据进行预处理、关联、决策和融合等各环节中所用到的处理方法，而这一方法在工程实践中有非常广泛的应用[1]。

20世纪初，哈佛大学（Harvard University）法学院率先使用案例教学法，以实际案例为基础，让研究生积极参与案例讨论，充分调动了研究生的主动性，形成了师生间共同学习、研究、分析的和谐氛围，很好地改善了教学效果[2]。近年来，各国高校纷纷引入此方法，且大多取得了较好的效果[3]。目前，我国高校已在很多学科的专业课程教学中引入了案例教学法。这一方法的引入，有助于提升人才培养水平，消除理论与实践的差距，且都取得了较好的效果[4] 。

教育部发布的《关于加强专业学位研究生案例教学和联合培养基地建设的意见》指出，进行案例教学，要以实践为基础，紧密联系理论，培养研究生发现、分析、解决问题的能力，并使研究生在这一过程中掌握理论知识，提高工程应用能力。在课程教学过程中开展案例教学，有利于强化研究生的实践能力，加大理论与实践的融合力度，推动培养模式改革。基于此，“多传感器信息融合技术”课程立足新工科建设背景，与学科前沿紧密结合，进行案例库建设[5-7]。通过在教学环节中复现实际的工程情境，促使研究生主动思考和深入分析问题，实现知识和能力的充分融合，拓宽其科研视野，提升其创新能力，为后续研究的顺利进行奠定良好基础[8]。

二、案例库建设的必要性

“多传感器信息融合技术”是一门理论性与实践性很强的课程，是河南理工大学电气工程与自动化学院针对研究生开设的一门重要选修课程，对研究生的理论学习和实践综合能力要求较高。本课程的教学目的是通过课程学习，使电气工程、电子信息、控制科学与工程等多个学科的研究生能够深入理解信息融合思想，掌握D-S证据理论、模糊集理论、贝叶斯方法、粗糙集理论等具有代表性的融合方法及其应用实例，并能够通过信息融合方法解决工程应用和项目开发过程中涉及的信息采集与处理等方面的实际问题。

现代工业系统中的信息是多源且复杂的，而单个传感器所收集的信息大多是单一且不完备的，在某些特殊情况下还会是错误的。同时，不同传感器的精度参差不齐，收集信息的类别也不尽相同。如果将多个传感器所收集的信息进行集中处理并统一分析，那么所得结果往往会比单个传感器收集的信息更可靠和准确，从而极大地提高控制过程中的精度。不同的传感器所提取的信息往往在维度与表现特征等方面存在不同，而信息融合可以获得单一传感器无法获取的特征信息，大大加强系统的抗干扰能力[9]。

在《中国制造2025》中，我国提出开发能够自动执行、智慧决策的智能制造装备及生产线，提高生产过程中的智能控制与决策水平，搭建智能制造网络系统平台等任务[10]。而这些核心技术的第一步都要着眼于信息的收集与融合处理，因此，高校需要引导研究生掌握信息融合理论和应用技术，为服务国家战略目标培养研发人才。“多传感器信息融合技术”案例库建设将信息融合理论和实际相结合，注重培养研究生解决复杂工程问题的应用实践能力。

从实际教学的实施过程来看，传统教学多采用教师授课、研究生被动接受的形式，缺少了沉浸感，无法调动研究生的主观能动性，教学效果不佳。“多传感器信息融合技术”课程教学对各种技术的综合应用较多，存在多学科交叉、知识相互渗透的情况，且课程内容还涉及数学公式推导，因此，要求研究生具备一定的高等数学、线性代数、计算方法等相关知识的学习背景，而一些数学基础不好的研究生很难掌握深奥的理论知识，很容易在学习中遇到困难和挫折，从而丧失学习兴趣，无法跟上后续的教学进程[11]。同时，现有教材大多侧重理论分析与介绍，对实际案例的深入解析较少，使得研究生难以对各种常见的信息处理技术有比较透彻的认识。因此，高校需要在教学环节中增加相应的典型案例来帮助研究生学习和理解，促使研究生通过对不同案例的模仿和改进，提高对相关知识掌握的广度与深度。综上所述，为了提高课程教学质量，高校需要开展“多传感器信息融合技术”课程的案例库建设工作[10]。

三、发展趋势与建设方向

根据融合层次，信息融合分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合大多采用加权平均值、聚类算法、粗糙集理论等方法;特征层融合常采用神经网络和模糊集理论等方法;决策层融合常采用D-S证据理论、贝叶斯方法等算法。

融合算法是信息融合的主要研究内容。目前比较流行的融合算法有神经网络、贝叶斯方法、D-S证据理论、模糊集理论等。对以上典型算法的应用研究是信息融合领域的主流，占据重要地位，非常具有代表性。案例的选取既要从研究生的培养目标入手，强调案例对各个主流技术的覆盖性和综合性，又要以解决实际工程问题为导向，考虑案例的真实性、代表性。因此，“多传感器信息融合技术”课程教学应选取最具代表性、实用性的案例来启发学生，使学生结合案例学习理论，在引导研究生理解和掌握理论知识的基础上，强化对其应用实践能力的培养。案例库建设应包含问题分析、算法选择、方案设计、应用训练等多个环节，为解决未来工作中的实际问题做好准备，并达到顺利推广的目的[12]。

四、建设方案

“多传感器信息融合技术”课程的案例库建设，既要适应产业要求和时代发展趋势，也要突出对基础理论的应用推广，注重对代表性方法的工程实现。为此，文章从以下5个方面完成案例库建设的方案设计。

（一）D-S证据理论

知识点：D-S证据理论基础、知识表示方法与实现、扩展理论与应用。

设计案例：低压电器故障电弧报警、电站环境监测、轴承故障诊断等场景的应用。

先修课程：“矩阵理论”“概率与数理分析”“信号处理”。

（二）贝叶斯方法

知识点：贝叶斯理论基础、知识表示方法与实现、贝叶斯网络的应用。

设计案例：数控机床刀具磨损监测、智能电表可靠性预估、轮胎压力监测等场景的应用。

先修课程：“矩阵理论”“概率与数理分析”“信号处理”。

（三）神经网络

知识点：神经网络基础、知识表示方法与实现、深度学习的应用。

设计案例：发动机故障诊断、高压开关柜监测、自动驾驶等场景的应用。

先修课程：“矩阵理论”“概率与数理分析”“图像处理”。

（四）模糊集理论

知识点：模糊集理论基础、知识表示方法与实现。

设计案例：人体步态识别、人体健康分析、飞行器航迹预测等场景的应用。

先修课程：“矩阵理论”“概率与数理分析”“模糊数学”。

（五）粗糙集理论

知识点：粗糙集理论基础、知识表示方法与实现。

设计案例：农业大棚监测、无线传感网络故障诊断、微电网故障诊断等场景的应用。

先修课程：“矩阵理论”“概率与数理分析”“粗糙集合”。

五、建设过程

文章根据以上建设方案，采用理论与实践并重的指导思想，以研究生的需求为基础，调研当前的前沿技术和先进产业应用方案，紧密结合“多传感器信息融合技术”课程目标，将案例库的建设过程分为以下6个步骤。

（一）问题调研

结合当前主流工业应用场景，确定案例库的建设目标。案例库建设的出发点，首先是工业现场的需要。高校应通过问题调研，了解目前典型的工业应用场景，从其实际生产过程中挖掘出关键技术问题，并根据所选择的具体传感器方案，提炼出有代表性的案例，与理论内容进行有机结合。

（二）案例设计

对所提炼整理出的相关案例进行内容设计。所设计内容包括：案例说明、案例分析和案例评价。由于同一个应用场景往往可以使用不同的信息融合方法，因此，在搜集各种信息融合应用案例时，要对案例进行深入详细的分析比较，选取在此应用场景下最适用的方案。

（三）案例实施

对于案例的实施，首要的应是编写案例库的使用教程，方便研究生学习案例库的使用方法。在案例库建设完成后，研究生要先学习使用教程，然后在讨论课之前结合所拿到的案例进行分析研究，并结合先修的理论课程内容，消化吸收具体的信息融合方法，最后在课堂讨论环节与教师及同学一起对案例中的任务要求、方案细节、技术难点等问题进行开放式讨论。

（四）效果反馈

为了保证案例的实施效果，教师应对反馈信息进行收集，建立多渠道、多阶段、实时动态的反馈机制。课前预习、案例发布、自主分析、知识拓展等各个阶段，都为研究生提供了相应的线上线下互动方式，促进师生、生生之间的沟通交流，达到共同提高的目的。

（五）案例修订

根据所收集到的反馈信息，对案例库中的内容进行更新和完善，去除评价较低的案例，补充完善评价较高的案例，保证案例库的基本构架初步完成。同时，在案例库的后续使用过程中，还要定期去除陈旧内容，补充新颖案例。所需要的素材可以来自教师的研究，网上传播的内容，研究生搜集的资料，等等。

（六）案例推广

传统的教育方式和教学模式，主要是基于标准教材进行“灌输式”教学。要进行案例推广，可以采用多种措施，如建立在线平台并上传教学案例供研究生使用，利用社交媒体（微信公众号、微博等）分享案例链接和相关内容，举办教学案例竞赛，鼓励教师创作和分享高质量案例等。但推广中仍有很多困难要克服，如案例教学对教师提出了更高的要求，即教师不仅要具备坚实的理论知识，还要具备一定的工程实践经验。对于研究生来说，案例教学要求其在课下完成一定的任务，但研究生的能力水平不同，主动性也存在差异，进而会影响案例教学的实际效果。

六、案例库实践与效果调查

河南理工大学历来重视提升研究生培养质量，通过研究生案例库建设计划，不断深化研究生教育教学改革，在支持教师进行教学改革和人才培养模式创新等方面不断探索。

在案例库建设过程中，河南理工大学通过制定和实施校企对接计划，引导教师积极参与企业的生产实践，全面提升教师的工程背景和经验，为案例库的建设提供良好的人才基础。同时，借助学校优势资源，进一步吸引企业的研究人员参与到研究生的教学和科研工作中，不仅使研究生在学习过程中能够接触产业发展实际，深入研究企业课题，不断提高自身的能力与水平，还有利于企业自身的技术更新与迭代，从而走出了一条产学研紧密结合的路线。

为验证案例库的实施效果，文章针对100名研究生二年级的学生展开了问卷调查，以评判案例库对研究生的学习是否有所帮助。调查问卷主要收集了以下6个问题的回复。

①是否对学习课程理论知识有帮助？

②是否提高对工程应用场景的理解？

③是否提高对本领域学术前沿的认识？

④是否促进了对本课程的自主学习？

⑤是否帮助解决了研究中的具体问题？

⑥是否可以作为传统教学的有益补充？

调查结果显示，被调查的研究生对文章设计并使用的案例库比较满意。研究生普遍认为，案例库的使用对推动工程实践能力的培养有较为明显的作用。

七、结束语

文章设计了“多传感器信息融合技术”课程的案例库建设与实践方案。案例库的建设与具体的教学实施，丰富了“多传感器信息融合技术”课程的教学内容，改善了教学效果。引进工程实例能够强化研究生对知识的理解，促使研究生将理论知识与实际应用相结合，有效加强对研究生工程实践能力的培养。“多传感器信息融合技术”课程案例库的建设能够帮助研究生开阔眼界，引导研究生进行更加深入的研究与探讨。建立这样一个开放共享的学习平台，能够将更多的优质资源输送给研究生，充分激发研究生的学习动力，促使研究生在学习过程中提高主动参与意识和自主自律能力。

参考文献：

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[11] 赵书玲，罗潇，陈德海.“电工电子技术”课程思政案例库的建设与实践[J].电气电子教学学报，2023，45（4）：114-117.

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作者简介：吕辉，男，副教授，博士，研究方向为信息融合。

基金项目：河南理工大学研究生课程教学案例库建设项目“多传感器信息融合技术案例库”（2022YAL12）