浅议英语教学中开发学生的学习潜能

通过多年的教学实践,深刻认识到我们目前传统的教学方法与当今的孩子之间存在越来越多的不同步,这种不同步不和谐直接导致了当今我们的孩子学习效率的低下,不能在短时间内完成高效的学习任务,更谈不上教学效果.那么伴随孩子思想上的进步与成熟,摆在我们教育工作者面前的一个更深更重要的问题出现了:"怎么来教孩子?怎么来教好孩子?用什么样的方法来教育孩子?怎么能在实际教学中用最短的时间来完成最高的学习任务?"想想孩子们都与时俱进了我们总不能还在"填鸭"教学吧,我们的任务就是要在有限的时间内最大程度的来挖掘、开发每个孩子的学习潜能,以其达到教学效果的最大化,才是我们当今教育工作者应该也是必须要做的.     

基于情感字典与连词结合的中文文本情感分类

本文首先利用基础情感词典以及基准词对所需研究领域的评论文本进行分析,以此获得特定领域具有感情倾向的特征词语。而后利用基准词以及获得的特征词语对评论进行分析,对于有感情词的句子,采用计算感情值来判别其感情倾向以及感情程度,对于无感情词的句子,采用连词的方法来进行感情的判别。实验结果表明,该方法能够对不同领域的评论得到较好的感情分类效果。     

基于集成分类器的用户属性预测研究

用户属性在个性化服务中具有重要的作用,利用手机数据进行用户属性预测逐渐成为新方向.利用手机应用类别均使用时长和应用类别个数,提出了基本属性与辅助属性的概念.首先对所有未标注样本的辅助属性离散化,将辅助属性基于类别的海灵格距离作为基本属性的特征权重,将基本属性与权重的乘积作为特征训练集成分类器中的各个基分类器,并引入随机森林中的带外样本准确率作为基分类器的权重,得到最终的分类结果.实验结果表明,本文所给出的集成分类器框架能够提高用户属性预测的效果.     

基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究

随着我国风电产业迅速发展,风电并网规模不断扩大,准确预测风电场输出功率是降低风电波动对电网影响、提高电能质量、保证电网稳定运行的有效途径.本文采用箱型分析及热卡填充的方法对数据集中的异常数据进行清洗与重构.采用遗传算法与EEMD分解算法相结合的方式改进BP算法,并且根据不同时间尺度预测结果对比,相对于传统预测模型而言,...