充分发挥学生的主动性提高作业练习效率

作业练习作为教学的重要组成部分,在教学中其作用是显而易见的,本文从发挥学生的主动性入手,结合作者的教学实践,阐述了在作业布置、作业形式及作业批改等方面的做法,以及取得的成绩。     

用原子力显微镜研究温度和接触界面对THF水合物形貌的影响

天然气水合物的表面形貌和性质一直是水合物研究领域的基础科学问题,它不仅制约人工环境下油气管线内水合物颗粒间聚集以及颗粒与管壁接触并阻塞管道的程度,而且还影响自然环境下水合物与沉积物骨架颗粒间接触关系以及相应的内聚力和摩擦角.本文首次运用原子力显微镜(AFM)对不同温度和不同界面合成的四氢呋喃(THF)水合物进行了表征,分析了温度和接触界面对其表面特征的影响.结果表明:在气-液界面自由生长的多晶THF水合物,生长温度越低,晶粒尺寸越小并更容易出现不定形水合物.晶粒界面的横截面呈"V"字形,其宽度和深度随生长温度降低而减小.在固-液界面受限生长的多晶THF水合物,其表面形貌和粗糙度除了受生长温度影响外还与接触的固体介质有关.当生长温度较高时晶粒尺寸较大,晶粒界面清晰可见;但生长温度较低时接触介质表面性质会影响二者分离后水合物表面形貌,如会出现微孔洞等结构且粗糙度变大,观察不到晶粒界面.这一发现对解释水合物沉积物残余强度特征与机制具有重要启示意义.     

基于元素干扰S-粗集知识的推理-识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式,给出元素干扰与关系因子的逻辑推理表示,然后给出知识系统受到外部因素干扰时,知识的逻辑推理表示,以及S-粗集的逻辑推理表示,给出知识的动态推理与识别定理,S-粗集的动态推理与识别定理。解决了元素干扰对系统进行干扰时,S-粗集知识的动态推理与识别问题。     

有关一致风险测度

在金融和投资领域中,关于风险的度量是一个非常重要的问题.本文研究一种更符合实际且具有良好性质的风险侧度.首先介绍了一致风险测度理论,以此为基础进一步研究了凸性风险测度;鉴于VaR方法的流行,和它所存在的理论缺陷,本文对这一方法也作了深入分析,并给出实例.     

基于距离的IPv6校园网拓扑发现整合算法

针对IPv6网络拓扑发现方法存在的不足,提出一种基于距离的IPv6校园网拓扑发现整合算法.该算法利用开放式最短路径优先(OSPF)路由协议里的子网信息,以节点之间的最短距离作为度量,将基于Traceroute6的和基于OSPF路由协议的两种拓扑发现方法的结果进行整合,并根据子网前缀、接口等信息进行修正.在实际网络中对该算法进行了测试,并与基于跳数的整合算法进行了比较.结果表明:该算法能迅速有效地整合拓扑发现的结果,提高拓扑信息的完整性和准确性.     

师范生教学技能自主训练实效性调查研究——以西南大学历史学专业为例

教学技能是教师必备的教学基本功,也是教师教育的重要内容.对于历史学专业师范生的成长而言,日常的自主训练尤为关键.通过对西南大学历史文化学院师范生自主训练现状进行调查后发现,历史学专业师范生自主训练存在自主训练频率过高、教学评价能力提高缓慢、自主训练缺乏有效监督等问题.为此,提出应从师范生培养单位以及师范生自身出发,加强教师队伍建设、改善自主训练硬件设施条件、加强师范生自我训练与反思等措施,以提高历史学师范生专业能力,进而提升其整体培养质量.     

使用 MiVnt图像分析系统进行树木 年轮细胞特征研究的尝试

以芦芽山白杄(Picea meyeri)的树轮样本作为对象,尝试使用MiVnt图像分析系统观测树轮细胞特征.建立了包含树轮宽度、细胞数目、细胞大小、最大细胞大小、最小细胞大小、早材细胞数目、晚材细胞数目在内的7个树轮年表.结果表明,树轮宽度、细胞数目和早材细胞数目年表具有较高的气候信息质量.晚材细胞数目年表与其余年表之间具有负相关关系,表明细胞特征可以体现与树轮宽度不同的气候信息.除晚材细胞数目年表外,其余年表均与生长季气温呈负相关,与降水呈正相关,体现了土壤干旱对树木生长的限制.晚材细胞数目年表与生长季末期的降水显著负相关,体现了生长季末期气候条件对形成层细胞的影响.本文是研究树木生长与气候因子关系的有益补充.     

逆P-集合的扰动定理与数据的扰动挖掘

逆P-集合是把动态特征引入到有限普通元素集合内提出的,逆P-集合具有动态特征。逆P-集合的动态特征来自集合的元素(属性)迁移,元素迁入使得集合的边界发生扩展扰动,元素迁出使得集合的边界发生收缩扰动。本文基于逆P-集合的概念与结构,提出内逆P-集合的F-扰动度、外逆P-集合的(-overF)-扰动度与逆P-集合的(F,(-overF))-扰动度概念,给出它们的度量,并给出F-扰动定理、(-overF)-扰动定理与(F,(-overF))-扰动定理,以及在扰动存在的条件下,逆P-集合、逆P-集合族与有限普通元素集合X的关系。利用这些结果,提出数据的F-扰动挖掘定理、(-overF)-扰动挖掘定理与(F,(-overF))-扰动挖掘定理。最后给出基于扰动度的数据挖掘应用。     

数据的动态挖掘与P-增广矩阵关系

P-增广矩阵是通过利用P-集合的结构与动态特征,改进普通增广矩阵A^*提出的。P-增广矩阵是由内P-增广矩阵A^(-overF)与外P-增广矩阵A^F构成的矩阵对,或者(A^(-overF),A^F)是P-增广矩阵。在一定条件下,P-增广矩阵(A^(-overF),A^F)被还原成普通增广矩阵A^*。利用P-增广矩阵的结构与动态特征,给出数据的动态挖掘研究及其与P-增广矩阵的关系。提出数据的动态挖掘的内P-增广矩阵判定定理,外P-增广矩阵判定定理与P-增广矩阵判定定理,给出数据的动态挖掘的P-增广矩阵准则,利用这些理论结果,给出一个简单应用。