反例教学法在高等数学教学中的应用解析

反例在高等数学教学中具有重要的作用,通过反例教学,可加深学生对基本概念的理解和对基础知识的掌握,发现并纠正学习中的错误,培养学生的创新能力和良好的思维品质。在高等数学教学中,恰当的应用反例进行教学,引导学生从反面思考问题,将有利于高等数学教学质量的提高和学生数学素质的培养。     

基于逆系统方法的航空发动机逆模型控制系统设计

航空发动机是一个典型的强非线性系统。传统的PID控制通常是对发动机的设计点进行线性化,但这种方法仅能保证发动机在设计点有较好的控制性能,在其他状态的控制性能则较差。针对这个缺点,利用逆系统方法,建立发动机的逆模型,并基于此逆模型设计发动机的逆模型控制系统。仿真结果表明,逆模型控制系统具有较快的响应速度,同时精度符合控制要求。     

大气酸沉降对马尾松幼苗根系生理特性的影响

马尾松 (Pinus massoniana) 是我国人工林的重要组成树种,对酸沉降高度敏感。随着我国大气酸沉降的日趋严重,马尾松林出现针尖坏死,树枝枯萎,甚至死亡等受害症状。木本植物响应酸沉降根系生理变化过程的研究相对较少,酸沉降对马尾松根系生理特性的影响仍不清楚。笔者研究马尾松幼苗根系生理指标在不同酸沉降强度和时间下的变化,探究马尾松根系对大气酸沉降的适应能力。     

粤北丹霞盆地丹霞组砾岩特征及物源分析

丹霞盆地上白垩统丹霞组是丹霞山世界地质公园丹霞地貌形成的主要岩石组合,目前缺乏对其砾岩物质组成及其物源的深入研究。本次通过14个丹霞组巴寨段砾岩露头的观测,统计其砾石的大小、岩性、磨圆度、球度及风化程度,进而结合盆地基岩特点,探讨砾岩的物质来源及形成条件。结果表明,丹霞组砾岩的砾石成分复杂,分选性较差,磨圆程度中等,风化程度较低,为半干旱-干旱气候条件下河流主导的冲积扇相粗碎屑沉积,具有明显的多物源和近距离堆积的特点;盆地北部的晚古生代灰岩、石英砂岩地层提供了主要的碎屑物质,仁化东部的花岗岩可能也提供了少量物源。     

基于局部敏感哈希 双层随机森林的燃气轮机剩余使用寿命预测

针对燃气轮机剩余使用寿命预测中监测数据信息利用不够充分、退化过程难以表示、预测精度低等问题,提出了一种基于局部敏感哈希-双层随机森林的燃气轮机剩余使用寿命预测方法.该方法首先使用主成分分析充分利用多维监测数据信息构建健康因子来表示退化过程,并通过滑动截取的方法在健康因子曲线上获取训练数据;然后,通过p-stable分布局部敏感哈希相似性搜索算法匹配和需要预测的样本最相似的样本;进而,使用双层随机森林对剩余使用寿命进行回归预测.利用C-MAPSS数据集验证了该方法的有效性和准确性,研究结果可为其他非线性退化系统剩余使用寿命预测提供一定的参考.     

高岭土对铜绿微囊藻的PAC强化絮凝去除技术

采用烧杯实验研究了用高岭土作前助凝剂提高PAC去除铜绿微囊藻的有效性.结果表明,经絮凝及30 min的沉淀后,藻细胞去除率都达到92%以上,水体剩余浊度低于1.0 NTU.进一步的正交实验结果表明,pH值是影响用PAC联用高岭土助凝去除铜绿微囊藻的主要因素,且以pH值为7.5～9时效果较好.以聚丙烯酰胺(PAM)为后助凝剂,当投加量达到0.5 mg/L时,可以进一步增加絮凝体体积和密实度,沉淀5 min即可使水体剩余浊度降到1.5 NTU以下,因此,联用投加高岭土、PAM 和PAC是适宜的强化絮凝除藻技术.     

基于迭代事务集与交集剪枝的最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,如果采用Apriori类的候选项目集生成一检验方法,则候选项目集生成的代价通常很高.为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行.     

浙江江郎山峡谷的成因及其地貌指示意义

通过分析江郎山两条峡谷岩壁地貌特征和谷底的纵剖面曲线特征,对比同一地区同类地貌成因,认为小弄峡是经流水侵蚀张节理而形成的裂谷,大弄峡则为断层谷.根据两条峡谷谷底纵剖面上存在的两级岩槛和郎峰的两级侵蚀"阶地",初步恢复了江郎山的抬升演化历史;同时认为具有区域性特征的抬升沟谷可能是记录区域地貌演化历史的重要地貌遗迹.     

数学教育的关键是彻底转变观念

 我从小学到研究生共念了20年数学, 后来在大学教了20年数学, 亲身经历了我国数学教育事业的发展。但是为非数学系学生上课不多, 对工科数学教育没有经验。这次参加工科大学生数学教改研讨会, 是想学习工科数学教改经验和交换看法, 我的意见有些也可能过于偏激, 欢迎大家讨论、批评和指正。现在普遍认为, 下一个世纪是知识经济和信息化的世纪, 经济发展的国际化和竞争性更为突出, 创造知识和应用知识的能力与效率将成为影响一个国家综合国力和国际竞争能力的决定性因素, 而具有高素质特别是创新意识和能力的人才是关键。在教育战线上, 根本目的是为下一世纪培养具有高素质并有创新意识和能力的年轻人才。     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.