基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

“因素分析”的计算程序

“因素分析”的计算程序赵仑徐民（上饶师专物理系,上饶,３３４００１）陶三元王清水（上饶市二中,上饶,３３４００１）（上饶市一中,上饶,３３４０００）在《用“因素分析”探讨学生学习能力的基本因素》（上饶师专学报１９９５年第５期）一文中,当时因篇幅所限...     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

高校 ERP 综合实验课程的调查与思考

基于高校ERP综合实验课程的详细调查分析，在深入剖析影响ERP综合实验教学效果原因的基础之上，从专业课程整合、教学方式、方法和教学管理改革等方面提出了一些思考建议。     

毛泽东与李达中共党史学习观之比较——读《如何研究中共党史》和《怎样学习党史?》

毛泽东和李达十分重视对党史的学习和研究,特别是毛泽东1942年所写的《如何研究中共党史》和李达1951年所写的《怎样学习党史?》,对于党史学习的原因与意义、态度及方法、主体和对象等问题进行了阐释,深刻地体现了他们的党史学习观。     

铝-4d过渡族金属二聚体的第一性原理计算

【目的】过渡族金属与铝之间的化学成键特性是化学与材料等领域的基础,对铝-4 d过渡族金属二聚体的物理性能进行研究。【方法】用密度泛函B3LYP方法计算铝-4 d过渡族金属二聚体的键长、振动频率、解离能、电离势、能隙和二极矩。【结果】对中性和荷电的二聚体,除AlMo、AlNb+和AlMo+外其键长从AlY到AlPd先减少后增加,解离能和振动频率的变化趋势与之相反。电离势随原子序数的递增先增加,在AlRh处达到极大值后减少。除AlTc的振动频率外,计算结果与已有的实验结果和其他的理论计算结果相符。计算结果还显示除AlCd外,前过渡族金属与铝的结合强度比后过渡族金属的结合要强。荷电二聚体的自旋多重度比相应的中性二聚体差±1。带正电的二聚体的键长比中性和带负电的二聚体的键长要长,荷电二聚体的解离能大于中性二聚体的解离能,解离方式为AlX+→X+Al+和AlX-→Al+X-。