一种辨识非线性系统的新方法及其应用

提出了一种适用于非线性系统结构和参数估计的新方法。     

智能制造研究热点及趋势分析

随着人工智能和信息科学技术在制造业的广泛应用,全球越来越多的科研学者将研究方向聚焦于智能制造领域.以Web of Science核心合集数据库1987～2017年收录的1370篇智能制造领域的研究文献为对象,利用VOSviewer分析工具,给出了智能制造的3个发展阶段,对智能制造领域研究的发展状况、相关国家的发文数量、研究热点技术以及趋势变化进行了分析.结果表明:智能制造在2013年后进入了飞速发展时期;智能制造的发展内涵主要经历了从数字化到网络化再到智能化的过程;智能制造中新兴的热点技术有云计算、大数据、物联网和信息物理系统(CPS)等.本文将为我国科研学者在今后智能制造领域的研究提供参考.     

我国学校、家庭和社区体育教育融合模式构建及实现机制研究

学校体育、家庭体育、社区体育既是相互独立的教育领域,同时也是体育教育中密切联系的子系统,三者发展的不完善、不协调是制约当前体育教育发展的关键所在.国内外各大专家学者虽多次提出学校体育、家庭体育、社区体育要进行相应的融合,但并没有给出具体可行的融合模式.为了进一步提高当前我国体育教育的成效,充分利用已有的体育教育资源,发挥出最佳的体育教育效果,改变学校体育、家庭体育、社区体育在体育教育行动上南辕北辙、相互冲突的现状,通过借鉴国内体育融合模式的成功经验,结合当今体育教育的发展现状及限制因素,依托体育社会化理论、"大教育观"理论、包容理论与共同责任理论,通过一定的文献分析、专家访谈等方法,对学校、家庭、社区体育教育融合模式的合理性、可行性及必要性进行反复验证,并对该模式提出了相应的发展对策,以期能为未来体育教育的发展提供一定的科学性参考.     

一种基于神经网络的并行设计活动调度方法

对并行产品开发过程中的活动进行调度,对于缩短开发周期、降低成本、减少返工和确保具有串行关系的活动尽可能地并行进行具有重要意义.针对并行活动调度问题提出了一种约束满足神经网络与启发式结合的算法.其中神经网络用于获得所有活动的可行的开始时间;用启发式算法求得基于资源约束的调度问题的可行解;然后用梯度搜索算法优化可行调度方案得到最终优化可行调度解.应用实例表明此法对并行活动调度的有效性和可行性.     

动态神经网络学习算法中的参数估值

以一种简单的动态ＢＰ网络作为并联模型，运用卡尔曼滤波原理，提出了一种新的神经网络辨识算法．该算法的学习速度是由带时间参数的Ｒｉｃｃａｔｉ方程来确定的，从而大大减少了学习的迭代次数．仿真结果表明此算法是有效可行的     

基于ANN预报模型的快速学习算法

提出了一种基于预报模型的变目标函数的前向神经网络快速学习算法。首先推导出一种综合目标函数从而实现极值点附近收敛速度的提高，然后导出变目标函数的局部化递扒最小二乘算法，该方法与现有同类的算法相比，可以提高收敛速度和预报精度，适用于需快速学习的系统辨识和其他应用。系统辨识的仿真实例表明了算法的优良性能。     

“双减”背景下中小学体育教师专业发展的生态化路径研究

体育教师是推动体育教育高质量发展的关键,“双减”政策的颁布与实施为体育教育的发展带来重大机遇,也对中小学体育教师的专业能力提出更高要求。基于教育生态学视角,运用文献资料法、 逻辑分析法、专家访谈法分析“双减”政策的实施对中小学体育教师专业发展环境的影响。研究发现： “双减”改善了体育教师专业发展的学校环境、社会环境以及经济环境,并对教师个体内在环境产生影响,与此同时,要求体育教师提升自身的育人能力、育体能力、创造能力以及作业指导能力。为有效回应 “双减”对体育教师专业发展的时代诉求,研究基于整体、联系的视角分析中小学体育教师专业发展的生态系统理论模型,从教师生命存在的内、外环境入手,以“教师生命的可持续发展”为根本价值取向,构建体育教师专业发展的生态化路径。在优化内部环境方面提出,营造教师生命发展的文化生态,唤醒体育教师专业发展的生命自觉、聚焦生态个体的能动作用,提升体育教师的综合能力、减轻不合理的工作负担,激发教师专业发展的原动力;并从保障休息权、加强课后服务补贴、完善硬件设施以及改革教师评价制度等方面强化外部保障。