企业新型学徒制在建筑专业的实践探析———以宣城职业技术学院为例

为了更好地提升企业新型学徒制在建筑专业的培养质量,剖析了传统学徒制、现代学徒制和企业新型学徒制的异同点;从人才培养模式和具体实施流程方面报道了企业新型学徒制在宣城职业技术学院建筑专业的应用实践;分析了企业新型学徒制的注意事项、存在的问题及解决措施,为下一步全面推行企业新型学徒制提供了一些建议。     

混合离散粒子群算法求解机器人装配线平衡问题

以最小化总成本为目标，将一组工序和机器人分配至工作站上的问题称为面向成本的机器人装配线平衡问题(cRALBP),为了解决此NP难问题，提出一种混合离散粒子群优化(HDPSO)算法.首先，对于给定工序，设计动态规划方法直接获取工序对应的最优机器人分配方案，从而缩小搜索空间，提高算法的全局寻优能力.然后，提出一种新的算法框架，其通过融合路径重连加强算法的局部搜索能力，并通过汉明距离评估解之间的差异，选择采用多片段交叉算子或者片段变异算子进行粒子更新，取代随机选择算子的方法，从而实现算法全局搜索和局部搜索的平衡.将所提出的HDPSO算法与最新的粒子群、人工鱼群算法在144个算例上进行对比，验证了HDPSO算法的有效性和优越性.     

基于L-M梯度迭代算法的煤质发热量预测模型

选取150家火电企业的煤质检测数据，通过分析泛在煤质化验数据信息，构建L-M算法下的煤质发热量的预测模型。实验结果表明：(1)煤质化验数据中仅碳(C_d)、灰分(A_ad)与发热量(Q_gr,ad)的线性关系较为显著，相关系数R²为0.8768和0.6880;(2)主成分分析法挖掘出影响煤质发热量的主成分特征值、特征矩阵及得分，实现了由六维矩阵降至四维矩阵的降维效果，增强了神经网络在训练过程中收敛的稳定性；(3)基于L-M算法下，改进的BP神经网络预测模型(LMBP)的训练集系数R_t、验证集系数R_a和测试集系数R_m分别为0.9957、0.9942和0.9963，总体系数为0.9931，同时通过待测20组数据进一步验证了LMBP预测模型可靠，预测精度较高，更符合实际预测需求。