学分制管理模式下的课程考试改革初探

学生制是目前高校普遍采用的一种教学管理制度,学分制改革对考试制度提出了更高的要求。本文分析了当前考试制度与学分制不适应的主要表现,针对相关问题,结合学分制的特征,就如何建立适合学分制条件下的新型课程考试模式进行了一些探索。     

JOM-1 型Overhauser 磁力仪研制

为提高磁力仪的性能, 给出了自主研发的JOM-1 型Overhauser 磁力仪的工作原理及系统硬件构成, 主要介绍了射频激励电路、信号调理电路、工作时序、仪器的噪声水平及实验结果。野外测试表明该仪器实现了数据采集、显示、存储和查看等基本功能, 信号的初始信噪比为96 颐1, 约为自主研发的JPM-1 型普通质子旋进磁力仪的3 倍, 灵敏度可达0. 14 nT。     

基于粒子群算法的多用途船结构优化

建立了多用途船的舱段有限元模型,利用Matlab调用有限元软件,将粒子群算法（PSO）引入复杂船舶结构的优化中,实现了PSO对复杂船舶结构的优化,取得较好的结果,并与遗传算法的结果进行了对比, 验证了PSO用于复杂船舶结构优化的有效性.     

大学生如何面对就业应聘——模拟招聘现场的问题及策略

随着我国改革的不断深入,经济结构和产业结构调整的进一步加速,再加上我国高等教育规模的迅速扩张,高校毕业生竞争压力不断增加,尤其是2009年全国高校毕业人数将超过600万,创下历史新高,同时受到全球金融危机的影响,大学生就业将进入30年来最艰难的时期。怎样让大学生走出就业难的困境,是眼下社会与教育界高度关注的热点。     

支持向量机近似模型的参数选取及其在结构优化中的应用

针对非线性结构响应预测的支持向量机(SVM)近似模型的参数选取问题,提出了应用粒子群算法进行参数优化,建立了具有最优参数的SVM近似模型,并与以训练集数据建立常规的SVM、二阶响应面(RSM)和径向基神经网络(RBFNN)近似模型进行对比.结果表明:以优化参数建立的SVM近似模型比常规的SVM近似模型有更好的预测能力;可以避免RSM和RBFNN近似模型中的过拟合现象,具有更优的推广能力.最后,将最优参数的SVM近似模型用于船舶结构优化中,取得了具有良好工程实用性的优化结果.     

指纹图像质量的自动评定

针对指纹图像质量差而导致指纹识别系统识别成功率低下的问题,提出一种基于多影响因子的指纹图像质量自动评定方法。以原始指纹图像的局部纹理、全局纹理、可利用面积大小和干湿状况作为影响因子,先以梯度相关性计算局部纹理质量分数,再以分块思想分别计算出后三者的质量分数。然后,以不同的影响权值将上述4个影响因子联系起来,综合评定指纹质量。最后调节部分影响因子的影响作用,修正综合评定结果。采用FVC2004DB2_B中图像进行算法验证,实验结果表明：能合理有效地将指纹图像质量评定为5个等级,而且正确率可达到97.5%,能有效提高指纹识别系统的识别成功率。     

基于格子玻尔兹曼方法的双液滴撞击壁面液膜的热特性演化过程

为了研究并排双液滴撞击覆有液膜的高温壁面过程中壁面热流密度分布特征,基于水热耦合双分布函数格子玻尔兹曼伪势模型,探究了液滴间距、撞击速度和液相黏滞系数在不同时刻对壁面瞬时热流密度分布的影响。结果表明：低温液滴的扩散与下潜导致撞击区和中心射流区的壁面与液膜之间的温度梯度上升,引起撞击区和中心射流区壁面热流密度骤增。撞击区传热形式以对流传热为主,静态区受液冠处速度不连续性影响,其传热形式以扩散传热为主。双液滴撞击速度增大导致液滴下潜和扩展程度加深,液膜内部对流传热增强。双液滴间距增加引起双液滴内侧液冠在液膜内扩展空间增大,造成瞬时壁面高热流密度区域面积增加,利于散热。此外,更大的液相黏滞系数增大了液滴撞击液膜过程中的黏滞耗散,降低低温液滴的下潜程度和撞击区的液膜流场对流强度,导致壁面热流密度峰值减小。     

基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法

【目的】为解决传统萤火虫算法收敛速度慢，特别是对于复杂的优化问题，容易陷入局部最优，从而导致收敛精度低的问题，提出了基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法。【方法】先将初始萤火虫种群进行K-means聚类，用聚类中心的萤火虫种群为寻优萤火虫，然后以提出的邻域与随机相结合的吸引模型进行寻优，在寻优过程中，还引入自适应步长策略。【结果】在减少算法复杂度的同时保证了算法的全局搜索能力，不仅提高了算法跳出局部最优的能力，还能够让算法在快速收敛的同时提升结果的精度。【结论】实验结果表明，提出的基于K means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法，无论是寻优结果的精度和稳定性，还是寻优速度上都有更好的效果。     

中国4万亿元投资政策下宏观经济学模型的简单分析

介绍了中国4万亿元投资政策出台的背景,阐述了财政政策与货币政策的单独作用及其共同作用,并提出了合理化建议。     

电动汽车锂离子电池组参数辨识与SOC估计

针对电动汽车用锂离子电池组,提出了一种能修正初始误差的荷电状态估算方法,即采用扩展卡尔曼滤波与安时积分的组合算法.在分析电池各种等效电路模型优缺点的基础上,选用具有双阻容并联网络的PNGV改进型电池模型,并以某锂电池为实验对象,对其进行模型参数识别.然后依据电池模型建立电池的非线性状态空间方程,并对电池开路电压与SOC的关系进行多项式拟合.恒流脉冲放电和ECE15工况下的两种实验均表明,文中算法可有效修正SOC的初始误差,并能保证估算精度.