“互联网+”时代高等职业院校实训教学模式的探究

在"互联网+"时代的背景下,高等职业院校学生的思维模式和学习方式已经发生了显著的变化,传统的实训课堂的教学形式也应该发生相应的改变。本文以高等职业院校为背景,在传统实训课堂教学模式的基础上,结合新时代互联网技术,探索和改革实训课堂教学模式,弥补传统实训教学缺陷,提高了实训教学效率,满足了新型技能型人才培养的要求。     

内蒙古地区主要推广玉米品种遗传多样性研究

用农艺性状与分子标记(SSR)相结合的方法分析了24个在内蒙地区选育的玉米品种遗传多样性.结果表明,用30对玉米SSR核心引物进行遗传多样性分析,共检测到234个等位基因变异,每对引物检测到5~15个多态性片段,平均为7.8个.每个位点SSR多态信息含量(PIC)变化为0.408~0.916,平均多态性为0.876.聚类分析(UPGMA)可将24个玉米品种分为5大类.品种间具有较高的遗传变异性.内蒙古地区主栽玉米品种有着较为稳定的遗传特性,基础遗传资源丰富.这对新品种选育、品种改良和亲本选配有着重要的参考意义.     

新型有轨电车自动防护系统的研究

当前有轨电车(ATP)系统采用PID控制,该控制是一种按照事先安排好的行车曲线进行速度控制的方法,这种方法的缺点是控制速度时的加减切换次数过多,既不利于平稳运行,又破坏乘坐的舒适性同时减低了停车精度。采用模糊预测控制对新型有轨电车的ATP系统进行研究,运用Visual C++6.0对整个系统进行了建模与仿真,并对仿真结果进行了分析。实验结果表明:在采用模糊预测控制之后,新型有轨电车ATP系统的性能得到了改善和提高,克服了PID控制的不足。     

河南省公共服务与经济发展协调性动态评价

通过构建公共服务与经济发展协调性评价指标体系,借助熵权TOPSIS法,对河南省2000—2010年的公共服务供给与经济发展协调性进行量化动态评价.结果表明:河南省11年间公共服务供给与经济发展协调等级总体较低,处于"较不协调"和"一般协调"水平,与理想最优的协调状态还有较大差距;公共服务与经济发展协调状态呈U型波动,各年之间的改善系数并未出现持续递增趋势,河南省公共服务与经济发展协调状态存在"恶化"的风险,需要密切关注.最后提出相应对策建议.     

聚醚型聚氨酯预聚体封闭与解封反应研究

研究了苯酚与聚醚型聚氨酯预聚体的封闭反应,探讨了反应温度、反应时间、活性氢与异氰酸酯基团的摩尔比及溶剂等因素对封闭反应的影响。结果表明:最佳反应温度为60℃,反应时间为1.5～2h;当n(活泼H)/n(—NCO)大于1.5时,预聚体封闭完全;极性溶剂对封闭反应有利。通过对解封行为的研究,确定了其解封闭起始温度为110℃,解封闭速率最快时所对应的温度为220℃,解封时间为15～90min。     

网络RTK技术在西安某项目控制测量中应用思路分析

GPS网络RTK技术的优势就是克服了普通RTK测量中测站间距的限制,它的有效距离可以达到几十甚至上百公里,覆盖面广阔,但定位精度仍然可以达到厘米级,可靠性强。这也是CPS网络RTK技术能够很快发展的原因之一。本文基于笔者多年从事控制测量的相关工作经验,以笔者参与的西安某工程测量为案例,研究探讨了GPS网络RTK用于图根控制测量及精度分析的方法,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

数据库原理及应用课程教学方法研究

对高职本科数据库原理及应用课程教学方法进行了研究与探讨,通过大作业驱动和上下届学生联合、实际项目开发、答辩判定成绩考核等教学方法,提高了教学质量,收到了良好的教学效果.     

涉及重整化变换的有理函数族的Fatou集

主要研究了涉及重整化变换的一族有理函数 Tnλ Fatou 分支的拓扑性质。事实上,若 D 是有理函数Tnλ的任意1个 Fatou 分支,对任意的参数λ∈R 与 n >1,探讨了 D 与 John 区域的联系。所得结果给出了重整化变换的 Julia 集 J（Tnλ）拓扑复杂性的一个详细刻画。     

地下水源热泵取水引起颗粒运动的理论分析

对地下水源热泵取水引起含水层颗粒运动进行了理论研究,包括颗粒受力分析和脱离方式两个方面.以天津市一个典型含水层为例,对该含水层的临界水力坡度和临界渗流速度进行了计算,并结合热泵取水量、含水层厚度和井径尺寸等参数进行了分析.结果表明在取水量相同的条件下,含水层厚度与井径尺寸对颗粒的运动有直接影响.为解决井壁坍塌和井壁周围颗粒重组等问题提供了理论依据.     

基于主成分分析和极端学习机的测谎方法研究

为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析(Principal component analysis, PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM) 相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号, 选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器,该分类器学习速度快,泛化能力强,但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法,基于交叉验证的方法,对两个参数进行同步优化选择,训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明,提出的PCA_ELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型,而且训练时间大大缩短,尤其适合于在线的测谎系统.