马尔科夫链在教学评价中的应用

教学评价是教育工作的重要内容,选取合理方法进行教学评价具有十分重要的意义。研究运用马尔科夫链模型,采取将学生成绩“标准化”的办法对教师的教学效果进行评价,以消除学生基础差异以及试卷难易程度不同对评价结果的影响,并举例说明该方法的实现,结果客观公正地评价了教师的教学质量。     

马尔科夫链在教学评价中的应用

本文通过将马尔科夫过程的理论应用于教学评估,对教师的教学质量进行预测,建立预测教师教学质量的数学模型,并且利用这一模型对两个班级两次考试成绩所得数据进行相应的分析预测,通过分析结果客观的反映教师教学方法的优势与劣势,以提高教师的教学质量。马尔科夫模型是应用马尔科夫链的基本原理与方法分析事物的变化规律,它实际是在条件概率求期望值的问题,利用马尔科夫模型预测教师的教学质量有一定的应用价值,可以很好的避免因学生基本差距所造成的预测结果错误,但是,它也有着很大的局限性。     

基于马尔科夫链的校本成绩评价合理性的探索

本文利用马尔科夫链的预测模型来探索校本成绩评价的合理性,方法是将校本成绩和高考成绩均转换成Z分数并将Z分数划分成六个区间,统计各区间的人数,利用马尔科夫模型分别预测校本成绩及高考成绩在各区间的概率,并对其结果进行对比分析.结果表明马尔科夫预测模型能比较准确的预测校本成绩的状态,也能够在一定程度上预测高考成绩的状态,但是预测能力非常有限,并探讨了预测误差比较大的原因.     

基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法

网络链路权重评价是网络运维管理的重要依据?将马尔科夫链的转移概率引入到网络链路权重评价中,从概率的角度来衡量相邻节点的可达性;充分考虑链路?节点的故障性,将网络中任意两相邻节点的通信过程近似为马尔科夫过程,基于此,提出了基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法?根据网络的关联矩阵得到1步概率转移矩阵,进而求得网络的多步马尔科夫转移概率矩阵,直至所有节点概率可达,通过累加相邻节点间概率来衡量链路可达性?通过算例分别分析了串联网络?桥式网络和复杂网络的链路权重评价问题?分析表明,该方法不仅能准确评价网络链路的权重,而且还解决了删边或缩边方法难以分析串联网络的问题,具有计算量小?易编程实现的特点?     

基于过程性评价的高等数学考核方式的改革与研究

针对传统终结性考核方式的一刀切,文中给出了过程性考核与终结性考核相结合的考核体系.在过程性考核中提出了小组制,随堂小组测试(quiz)以及小组成绩竞分积分制的方法,制定了详细的过程性考核打分细则.同时,终结性考核由传统的闭卷考试改为半开卷的考核方式.通过考核方式的改革,达到小组成员之间互相学习,数学基础较弱的学生因为集体责任感,积极学习高等数学的效果.同时,小组成绩竞分积分制的实施,使得组与组成员之间你争我赶,形成了良好的学习氛围.     

基于马尔科夫链的统计分析的教学评估方法

应用马尔科夫过程从学生的学习成绩在各个等级上的转移情况来评价教师的教学效果,并通过多元统计分析,找出影响学生成绩和教师教学效果的主要因素,对教师提高教学效果,改进教学方法有明显的导向性．为建立科学的教学评价体系提供重要的参考依据.     

基于马尔科夫链的隐写算法设计

针对LSB隐写算法在进行信息隐写过程中,因为被检测的问题深入研究了隐写算法的图像块间关系,以及图像块内的像素点之间关系,提出了一种基于马尔可夫链的图像隐写算法.给出了该算法的设计原理和详细实现过程,计算了图像块细处的马尔可夫转移概率,通过实验分析测试表明笔者所设计的隐写算法,在保证足够的隐写容量前提下,其PSNR值也具备较高的数值,这表明笔者提出的隐写算法在图像隐写能力上,具有较强的图像隐写能力.     

马尔科夫链在传染病预测中的应用

面对突发性传染病对人类身体健康的严重威胁,使用数学模型的方法研究传染病的传染规律、预防措施越来越受到人们的重视.论文通过对概率论中的马尔可夫链这一概念的学习和研究,提出利用马尔可夫链建立传染病预测模型,根据辽宁省干旱地区朝阳市1981年至1993年流行性脑脊髓膜炎的年发病率资料对该预测模型进行了验证,从而得出马尔可夫链传染病预测模型的可靠性以及可信度.     

基于马尔科夫链模型的论文格式审查系统

提出一种基于图像处理审查论文格式的方法,该方法依据论文电子版文档图像像素点间的相关性,应用马尔科夫链模型分割文档图像为正文、标题和图片部分,在人工设定的论文格式规则基础上,对论文的每页图像进行分类审查,可有效提高论文格式审查效率。     

基于马尔科夫链的短期电力负荷预测

电力负荷预测是城市电网规划的基础工作之一,是保证电力系统可靠运行的前提,而保证其正确实现的关键是数学模型的建立。本文提出一种马尔科夫链和模糊聚类相结合的预测方法,对样本所属状态采用模糊划分,使得分类更加符合实际情况;利用马尔科夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测。应用该模型对青海省某地区的短期电力负荷进行预测,并与实际用电负荷进行对比。仿真结果表明:对于各种扰动因素,预测误差范围可控制在5%以内,结果验证了马尔科夫模型对电力负荷短期预测具有较高的精度。     

基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制

针对目前非连续接收(DRX)机制单一的周期配置难以适应4G网络环境下多业务并发的问题,提出了一种基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制.首先,基于数据业务间的时间相关性建立马尔科夫链模型,预测后续时刻的数据业务类型;然后,根据预测结果和物理下行控制信道(PDCCH)的监听状态来综合调整DRX周期时长.仿真结果表明,相比于固定周期的DRX机制,自适应DRX优化机制能够在不增加过多时延的条件下有效降低终端能耗,同时实现了4G网络环境下不同数据业务类型的自适应DRX参数配置.     

基于马尔科夫链的滨海新区第三产业结构研究

马尔科夫链主要用于分析随机事件未来发展变化的趋势,是一种比较科学的预测方法.建立了第三产业结构的马尔科夫模型,求出了滨海新区第三产业的稳态结构分布.针对模型的结果以及与浦东新区的对比,得出了若干结论和建议.研究结果对优化滨海新区第三产业结构具有借鉴意义.     

应用马尔科夫链进行教学效果元认知监控

根据学生学习成绩在各个等级上的转移情况,运用马尔科夫链对其下次考试成绩进行预测,并对预测结果作了分析。     

基于过程性考核的高职应用写作课程考试方案设计

高职应用写作课程的过程性考核是将写作训练和实践项目与课程考核融为一体,边教边学边做边考核,同时将学习态度要素包含于内的综合评价体系。方案设计以能力测试、综合素质测试、多元化评价、全程性评价为基本原则,以学习态度、课时技能训练和综合实践考核为主要模块,不仅考核学生写作技能的获得,也考核其综合素质的提升。     

思想政治课程过程性考核评价指标体系研究

传统思想品德和思想政治课程以终结性考核为主要考核方式,忽视学生的学习过程和实效性,存在一定的片面性,制约学生综合素质特别是思想道德素质的发展。该文立足立德树人这一教育的根本任务,从思想品德和思想政治课程过程性考核的意义和原则入手,重点从思想道德、学习效力、学习效果三个维度对思想品德和思想政治课程过程性考核的评价指标体系进行了探索与构建,以期增强德育教学的实效性,并为新的教育教学改革提供课程学习评价标准借鉴。     

两参数随机过程的强马尔科夫性

定义了几种两参数随机过程的参数变化为随机的宽过去强马尔科夫性,给出了一类随机过程满足强右选马氏性的充分条件,讨论了几种强马氏性之间的关系,推广了参数变化为非随机的相应结果.     

基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法

目前,多目标跟踪算法仍面临诸多挑战,例如遮挡、快速运动等所造成的影响难以完全规避.为了解决上述问题,提出一种基于马尔科夫决策过程的多目标跟踪算法.该算法将每个目标建模成一个马尔科夫决策过程,通过最大化奖励函数来驱动状态间的转移,并将强化学习训练用于数据关联相似度函数,有效地解决了目标遮挡问题.同时,为了解决物体快速运动...     

基于马尔科夫链的变压器维护策略优化模型

变压器设备长时间运行会造成系统故障风险的增大,降低电网的安全稳定性.为减少因变压器设备劣化造成的安全性问题及经济损失,在变压器运行期间需要对其进行维护.由于维护会增加系统的运行费用,有必要制定一个可以权衡系统运行费用和安全性的维护策略.将变压器设备的状态用马尔科夫模型表示,通过该模型预测未来时间段内变压器状态的概率.在此基础上建立考虑维护费用、维修费用以及潜在随机失负荷的维护策略优化模型,并通过Monte Carlo以及最优潮流计算潜在随机失负荷量.为了缩短优化计算所需时间,采用遍历消减法求解该优化模型.算例分析说明了所建立优化模型的可行性和有效性.     

基于过程性评价的、多元的地方综合性高校课程考核方式

地方综合性大学"服务地方经济"的学科定位决定了其人才培养目标和考核方式的特殊性。随着社会经济的发展,日趋不平衡的地方区域经济和科技发展必然要求改革人才培养目标、培养模式,课程考核方式改革是教育教学改革的重要一环。为了培养地方经济建设和社会发展所需要的人才,探讨了以"多元化—重过程—考能力"为指导思想,把形成性评估与终结性评估有机结合起来,建构基于过程性评价的、多元的地方综合性高校课程考核方式和体系,以期发挥考核的积极反拨作用,实现高素质创新型人才培养目标。实践证明新考核体系切实可行,值得推广。