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“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

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（HarvardUniversity）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