大学生勤工助学体验性学习实践模式探索

以北京联合大学的大学生勤工助学体验性学习实践为例,通过课题研究,探讨了适用于高校大学生勤工助学体验性学习实践的模式。     

变频调速泵在滤池反冲洗中的节能效果

为了响应现在我国大力倡导的节能的政策,决定将滤池反冲洗中所用的水泵进行改造,把原来的高位水箱反冲洗系统改为利用变频技术.采用水泵直接反冲洗来达到节能的目的,计算了滤池反冲洗采用变频调速泵所节约的电耗,并对其节能效果进行了分析.     

读宋诗辨昭君、玉环之宋代际遇

王昭君、杨玉环及其关联的人和事,是古代文人经常选用的题材和载体,尤其是在国势相对衰微、女性观念尤重"妇德"及文学"尚古"之风盛行的宋代。文章即从解读王安石、欧阳修、苏轼、陆游及杜甫、李商隐、罗隐等相关诗作入手,辨析宋人有别于唐人的立场和态度及产生的原因,从而证明昭君、玉环在宋代虽际遇不同,但在文学功用上却异中有同、殊途同归。     

“二三结合”开发模式渗流特征研究

L油田B区块开展"二三结合"实验区,"二三结合"开发模式渗流特征对区块的合理高效开发具有重要意义。为了明确其渗流特征,利用油藏数值模拟软件Eclipse建立代表意义的油藏数值模型,研究区块"二三结合"开发模式下原射孔层和补孔层的渗流特征,分析了"二三结合"开发模式下,不同开发阶段综合含水率、采出程度、井底压力、地层压力及含水饱和度的变化特征。研究表明,"二三结合"开发模式先通过水驱开发挖潜原射孔层剩余油,提高厚油层顶部剩余油的采出程度,再通过聚合物驱进一步提高开发效果,通过水驱与聚驱的综合作用,最终得到较好的开发效果。     

极小相关组的Matlab实现及其在编码中的应用

纠错码技术是通信技术中不可或缺的一项技术,并在当今的通信技术发展中占有很高的地位,线性分组码是常用的一种纠错码,其纠错能力的计算需要以线性分组码最小码距的计算为基础。向量组极小相关组的提出,引入了向量组的距的定义,为线性分组码纠错能力的计算提供了新思路,极小相关组的有效而且快速求解方法研究将是一个新课题,针对计算机通信科学发展的需求,基于遍历法的思想,运用Matlab软件编写程序求解向量组的极小相关组,并将程序简单应用于具体向量组极小相关组的计算以及线性分组码纠错能力的计算。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

Learning Multi Labels from Single Label——An Extreme Weak Label Learning Algorithm

This paper presents a novel algorithm for an extreme form of weak label learning, in which only one of all relevant labels is given for each training sample. Using genetic algorithm, all of the labels in the training set are optimally divided into several non-overlapping groups to maximize the label distinguishability in every group. Multiple classifiers are trained separately and ensembled for label predictions. Experimental results show significant improvement over previous weak label learning algorithms.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.