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。     

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。     

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。     

指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别

结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。     

基于离散元的冲击荷载下加筋道砟细观研究

为了从细观上探究冲击荷载下加筋材料加固作用机制,通过离散元方法建立道砟颗粒模型,采用平行黏结模型建立土工格栅、土工格室柔性模型;通过对比室内道砟冲击试验和数值模拟结果,从宏观、细观上研究道砟竖向累积沉降和侧向变形,并对道砟应力链分布、颗粒接触和位移等进行细观分析。结果表明：在冲击高度为250 mm时,相较于未加筋道砟,土工格栅加筋道砟的竖向沉降和侧向变形分别减少24.4%和12.7%,土工格室加筋道砟分别减少33.5%和24.0%;由于道砟加固区存在垫层效应,土工格栅和土工格室加筋道砟的颗粒接触数分别增加9.3%和42.6%,平均接触力分别减少5.6%和16.7%;对比道砟颗粒平均位移,土工格栅和土工格室加筋工况相较于未加筋工况分别减少13.3%和21.1%,土工格室加固效果比土工格栅更为显著。     

模糊神经网络的极点配置自校正滤波器

将模糊Hopfield神经网络应用于间接自校正滤波器设计,提出用一阶Taylor逼近神经元输出作为参数估计的方法．将模糊Hopfield神经网络应用于自校正滤波中,并将该滤波器设计方法应用于图像去噪,得到了较满意的滤波结果．表明使用模糊Hopfield网络极点配制自校正控制方法的滤波器设计有较好的实用性．