ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

Effects of SiO2 on the preparation and metallurgical properties of acid oxidized pellets

The effects of SiO₂ content on the preparation process and metallurgical properties of acid oxidized pellets, including compressive strength, reduction, and softening–melting behaviors, were systematically investigated.Mineralogical structures, elemental distribution, and pore size distribution were varied to analyze the mechanism of the effects.The results show that with an increase in SiO₂ content from 3.51 wt%to 7.18 wt%, compressive strength decreases from 3150 N/pellet to 2100 N/pellet and reducibility decreases from 76.5% to 71.4%.The microstructure showed that pellets with high SiO₂ content contained more magnetite in the mineralogical structures.Additionally, some liquid phases appeared, which hindered the continuous crystallization of hematite.Also, the softening–melting properties of the pellets clearly deteriorated as the SiO₂ content increased.With increasing SiO₂ content, the temperature range of the softening–melting zone decreased, and the maximum differential pressure and the comprehensive permeability index increased significantly.When acid oxidized pellets are used as the raw materials for blast furnace smelting, it should be combined with high basicity sinters to improve the softening–melting behaviors of the comprehensive charge.     

考虑非税收入的税制结构对经济增长的影响以新疆为例

为研究新疆地区税制结构以及非税收入对经济增长的影响,建立了包含税收结构与非税收入的内生增长理论模型,并依据新疆1994～2018年度政府税收收入、非税收入以及地区生产总值(GDP)的数据构建了向量自回归模型(VAR),通过脉冲响应分析和方差分解分析研究了各变量的显著性和动态效应.研究结果表明:新疆地区资本税总体上有利于经济增长,劳动税对经济增长有抑制作用,消费税有略微负向影响,非税收入长期内不利于经济增长.因此新疆地方政府应该加强所得税相关政策实施监管,注重制造业发展困境,并加大非税收入的管理公开度.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

空间分布视角下济源示范区全域旅游优化研究

借助超图地图(SuperMap)软件,采用最邻近距离模式和基尼(Gini)系数等研究方法,对济源示范区11个旅游景区的空间分布态势进行测定。发现济源示范区旅游景区总体空间结构呈均匀分布、区域内空间结构呈集中分布且集中度较高;临近景区之间资源属性单一,旅游景区空间布局不合理。提出区域统筹规划,对景区的空间布局进行优化;提升旅游资源品质,重塑旅游功能布局,实现邻近旅游资源属性互补;提出推进融合发展,创新产品供给等推进济源示范区全域旅游全面、健康、和谐发展的建议。     

多孔结构对Vero White型光敏树脂力学性能的影响

多孔结构设计是影响使用性能的主要因素之一,优化多孔结构是减少质量的重要途径.利用静力学仿真分析不同板材内部结构力学性能的变化规律及特点.采用以色列Objet Eden250光固化设备,对Vero White型光敏树脂进行不同结构光固化成型,利用AG-Xplus电子万能试验机测试了试样抗压性能,并与仿真结果对比.研究结果表明,多孔结构的抗压强度随着孔隙率的升高而降低,不同结构的多孔结构的抗压强度的变化范围在15～70 MPa.蜂窝状结构的性能优于六面体结构,六面体结构优于八面体结构.研究结果与理论结果基本一致,为多孔结构在增材制造的成功应用提供了理论依据和实验依据.     

基于MODIS-NDVI汶川震中区域十年后植被恢复的时空变化特征分析

为分析研究受汶川地震影响下茂县、汶川以及都江堰三县的植被动态恢复状况,通过对中分辨率成像光谱仪-植被指数(MODIS-NDVI)时间序列数据计算2007～2017年各年的植被覆盖度,进一步计算2009～2012年以及2013～2017年植被覆盖恢复率,并结合地形地貌、地质构造、地质灾害、植被类型和人类活动等影响因素探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:研究区植被在2007～2017年这10年内随着时间逐渐恢复,且恢复较好,但震中区域差异明显;结合实地调查滑坡数据,得知研究区与滑坡区植被恢复都表现出明显的滞后性;海拔和道路距离与植被恢复面积比分别存在显著的相关性;不同坡向上的植被恢复面积比也存在差异;研究区内地质构造复杂的区域地质灾害频发,灾害密度越大,植被恢复显著点较少;由于各种植被类型的特性不同,导致植被恢复的快慢不同,其中草甸、针叶林、阔叶林及灌丛自然恢复速率较快。可见,研究区内植被恢复受到自然与人为等多种因素影响,震后绝大部分区域植被在10年内恢复到震前水平,但部分区域需要人类进行政策保护,研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供理论支撑。