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11.
计算机系统结构课程是计算机专业本科的一门重要专业课。为了有效培养学生们的系统分析和系统设计能力,提高教学效果,本文提出了将三位一体教学法应用在计算机系统结构课程中的教改思路,并详细描述了具体实施过程。 相似文献
12.
特殊螺纹接头密封结构比对分析 总被引:9,自引:0,他引:9
油套管特殊螺纹密封结构形式是影响密封性能的关键因素之一.采用有限元分析方法对比两种不同的主密封结构形式--锥面/锥面和弧面/锥面在上扣、拉伸、弯曲及内压加拉伸载荷条件下的接触压力、接触长度及沿主密封面泄漏穿透长度的变化,得到不同型面组合的密封能力随载荷的变化规律.得出新的密封准则为:密封接触表面之间的有效接触长度大于0.5 mm,接触压力最大与最小值之差是内压的5.8倍以上,在有效接触压力及长度范围内接触表面塑性应变控制在材料屈服点应变范围内,可使密封结构达到抗黏扣和消除密封间隙的目的.实物试验结果与数值模拟吻合较好,表明建立的模型正确,采用的方法合理;有限元模拟结果显示拉伸载荷对密封性能的影响显著高于弯曲载荷的. 相似文献
13.
历史相似时间序列的提取在数据挖掘、工业故障检测以及故障根源分析等领域应用非常广泛。针对工业报警系统中异常根源分析方法存在的问题,提出了一种基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取方法,可以有效地辅助现场工作人员分析关键变量发生异常变化的根源。首先对多元时间序列进行分段线性表示,获得变量的趋势特征信息;然后采用基于密度峰值聚类分析算法对获得的趋势特征在高维空间中聚类,从而实现历史数据的相似性提取;最后可根据关联变量的幅值变化量分析导致主变量发生异常变化的根源变量。数值仿真和实际工业数据案例验证了所提方法的有效性。 相似文献
14.
为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基因云对进化种群进行编码,基于约简属性熵权逆向云进行量子旋转门自适应调整,使其在定性知识指导下能够自适应控制属性约简空间搜索范围,并采用量子云变异和云纠缠操作算子较好地避免了在属性演化约简中易陷入局部最优和早熟收敛等问题,使算法快速搜索到全局最优属性约简集.仿真实验表明,提出的最小属性约简增强算法具有收敛速度快、约简精度高和稳定性强等优点. 相似文献
15.
16.
17.
我国现行法律未对招投标过程能否进行居间行为作出明确规定,司法实践中对这一问题的处理非常混乱。提供缔约机会而不决定是否缔约的居间制度特点,与决定是否缔约的招投标制度特点,表明居间并不必然影响招投标制度的公开、公平与公正性;有效缩短信息和需求人之间时间差的居间制度功能,与使尽可能多的人参与竞争的招投标制度前提,为两种制度的结合提供了切入点。招投标过程并不排斥居间行为,除有证据证明居间人的行为影响招投标秩序外,只要符合合同有效的法定要件,应认定招投标过程中的居间合同有效。 相似文献
18.
加强实训基地建设 促进职业技能发展 总被引:1,自引:0,他引:1
职业教育人才培养最重要和最显著的特征就是突出实践能力的培养,职业教育人才培养要以职业技术能力的培养为主线,突出实用性、技能性和岗位针对性。学生实践能力的培养离不开实训基地,尤其是校内、校外实训基地和师资队伍的建设。 相似文献
19.
太行山猕猴种群mtDNA遗传多样性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
2007年11月~2008年2月,利用非损伤性取样法,在太行山猕猴国家级自然保护区采集到3个地理单元、5个野生种群猕猴个体的粪便样品,并从22份样品中提取到DNA,在此基础上,分析和探讨了野生太行山猕猴种群的遗传多样性状况及种群遗传结构.结果表明:①在341 bp的mtDNA控制区序列中发现11个变异位点,其中转换和颠换的位点分别为9个和2个;②在3个地理单元中,共定义了9种单倍型;③AMOVA分析结果表明,88.02%和11.03%的遗传变异分别发生在各地理单元间和各种群间,而地理单元内的各种群间的遗传变异仅占0.95%,且济源、焦作和新乡3个地理单元间存在着显著的遗传分化(P<0.01),无共享单倍型;④济源黄楝树种群具有最多的单倍型数(3),最高的单倍型多样性(0.833),最高的核苷酸多样性(0.002 93)和最高的平均核苷酸差异数(1.000).因此,从保护物种基因多样性的角度考虑,建议自然保护区管理部门将该种群列为优先保护单元. 相似文献
20.
针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。 相似文献