谈启发式教学在《道路工程制图》课中的应用

目前在教育教学中确立学生的主体地位,让学生真正成为学习的主人,是确保素质教育深化的基础和前提。本文针对在《道路工程制图》课的教学过程中＂利用‘启发式’教学法引导学生主动学习＂这一环节,主要从培养学生主动学习的意识,提高学生的自学能力,采用先进多样的教学方法等方面进行了探索和尝试。     

Tm:Ho:YAG合作上转换速率理论研究

目的为求得Tm:Ho:YAG合作上转换速率与掺杂离子浓度关系的解析表达式,进而求解激光器速率方程,优化激光器设计。方法以转移受限上转换模型为基础,通过引入矩阵变换和速率方程分析,建立了Tm:Ho:YAG双掺激光系统合作上转换系数与掺杂离子浓度关系的数学表达式。与实验测量值进行了最小二乘拟合。结果得到了一种描述Tm-Ho合作上转换系数与掺杂浓度关系的解析表达式。结论转移受限模型更适用于较高掺杂浓度时的上转换系数计算。     

外来植物一年蓬对雾灵山生物多样性的影响

通过样带样方法, 调查了雾灵山外来入侵植物一年蓬(Erigeron annuus (L.) Pers.)在不同生境中的分布和空间格局。主成分分析表明: 影响一年蓬样方内杂草分布的两个主要因素是光照和人为干扰, 贡献率分别为28. 84% 和23. 95% 。经聚类分析, 将不同聚类型的 Simpson 优势度、Shannon-Wiener 多样性和 Pielou 均匀度指数进行比较, 验证了一年蓬适合生长于人为干扰较强的干旱环境。物种多样性随着一年蓬重要值( > 0. 74) 的增加而减小(y = - 0. 1799x2 + 0. 2678x + 0. 7651), 相关性显著(R2 =0. 9209)。研究表明一年蓬对群落内物种多样性存在不利影响。研究结果有助于当地管理部门对外来入侵杂草实施防控、监测与综合治理。     

银杏外种皮多糖的超声波辅助提取方法研究

将超声波辅助提取技术应用于提取银杏外种皮多糖的研究,采用单因素试验和正交试验,得到最优提取工艺.结果表明,对比传统的直接加热提取法,超声波辅助提取能缩短提取时间,提高银杏外种皮多糖得率.超声波提取的最佳条件为:水浴温度100℃,液料比(mL∶g)为10∶1.0,超声提取时间40 min,超声波功率400 W.在此工艺条件下,多糖得率为11.74%.     

教师在《机械基础》教学中的角色转换

实现《机械基础》课程教学质量的提高,关键是要坚持以学生为本的教学理念,注重调动学生学习的兴趣、提高学好课程的信心。教师要把握好自己的角色,成为课堂教学的主导,启发学生思维,提高教学质量。     

带有局部信息策略的粒子群优化算法

考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,为此本文改进了基本粒子群优化的速度方程．提出了一种带有局部信息策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明了带有局部信息策略的粒子群优化算法具有更好的全局搜索能力和更高的计算精度．     

基于偏移量的PAM-TH-UWB信号的研究

提出了基于偏移量的PAM-TH-UWB通信系统,给出了采用联合检测算法RAKE接收机的构成,详细分析了其性能.仿真结果表明:该系统稳定可靠,理想RAKE接收机(A-RAKE)优于选择性RAKE接收机(S-RAKE),选择性RAKE接收机优于部分RAKE接收机(P-RAKE),可以降低系统的误码率,提高系统抗干扰能力.     

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.     

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.     

基于本体的瓦斯灾害预警模型研究

针对传统瓦斯安全预警模型准确性不高和低效的问题,在XML描述元数据的基础上,将瓦斯事故中的基本概念元语和概念之间的关联规则用XML语言和SWRL语言精确描述后存入本体模型,实现了本体的语义推理.与传统的小波神经网络和灰色系统理论相比,本模型将实时数据以实体的形式传入本体,通过语义推理进行瓦斯预警,明显提高了瓦斯预警的精度和效率.