轮机专业英语词汇教学的问题及对策

轮机英语词汇在整个轮机英语的学习过程中起着举足轻重的作用。在现阶段轮机英语教学中,教师仍有必要进行专门的词汇讲解,并使学生掌握切实有效的学习方法。文章提出了轮机英语词汇教与学两方面的侧重点,强调了学习与灵活记忆相统一的轮机英语词汇学习原则。     

中学生对游泳运动学习态度的调查与分析

采用文献资料法、问卷调查法、专家访谈法、数理统计法，调查研究了了鞍山市一中学生对游泳学习态度的影响因素．并提出相应的建议与对策，借以培养中学生学习游泳运动的兴趣。达到锻炼身体的目的。对实施全民健身计划、激发学生锻炼行为起到积极的促进作用。     

关于高职学生英语学习兴趣与习惯的实证研究

本文参照教育部高教司颁布的高职高专英语教学大纲,对高职高专学生课外学习兴趣与习惯进行问卷调查实证研究,对得出的数据进行加工,并分析产生该结果的原因。为高职高专大学英语教学改革提供有力的数据支撑。     

基于R-ELM-C的大样本集成分类算法

由于信息技术的飞速发展,在实际的数据处理过程中,单个分类器往往不能满足：(1)要求越来越高的数据分类精度和运行速度;(2)更强的泛化性能;(3)有效地适用于大样本数据分类。该文将旋转森林算法(Rotation-Forest, ROF)与极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)相结合,有效地解决了旋转森林算法中过拟合现象的发生,同时也提高了算法的分类性能。最后通过UCI数据集的实验验证表明,和传统的集成分类算法相比,该算法(R-ELM-C)与Bagging、Adaboosting、Rotboost、ROF、ELM等算法相比,具有更好地分类性能、稳定性与泛化性能,同时也适合于大样本数据分类。     

基于统计学法则的连续属性值划分方法

目前决策树中很多分类算法例如ID3/C4.5/C5.0等都依赖于离散的属性值,并且希望将它们的值域划分到一个有限区间。利用统计学法则,提出一种新的连续属性值的划分方法;该方法通过统计学法则来发现精准的合并区间。另外在此基础上,为提高决策树算法分类学习性能,提出一种启发式的划分算法来获得理想的划分结果.在UCI真实数据集上进行仿真实验.结果表明获得了一个比较高的分类学习精度、与常见的划分算法比较起来有很好的分类学习能力。     

云南蜂胶和山东蜂胶醇提物对小鼠学习记忆的影响

为探讨云南和山东蜂胶醇提物对小鼠学习记忆功能的影响,研究采用被动回避、Morris水迷宫任务和焦油紫染色法,测量小鼠被动回避的潜伏期、穿越水迷宫平台区域的次数和大脑海马区神经元数量。结果显示:两种蜂胶醇提物的高剂量组被动回避的潜伏期均大于对照组(P<0.05),其穿越水迷宫目标平台次数均显著高于对照组(P<0.05),组间差异不显著(P>0.05);两种蜂胶醇提物对海马区神经元数量均无影响。结论:蜂胶醇提物能提高小鼠的学习记忆能力,但可能与海马神经元发生无关。     

基于功率传感器的刀具磨损量预测方法

使用功率传感器监测机床加工功率,和切削力、声发射等传感器相比,功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点.针对采集到的功率信号,在分析信号特征相关性的基础上,提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法.对信号特征进行后处理(Re-processing,RP)消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响,进一步提高特征对刀具磨损敏感性.基于处理后的特征,运用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨损量预测模型.此外,使用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对SBL模型相关参数进行优化以提高预测精度.实验研究表明,该方法能够实现刀具磨损量的准确预测.不同预测方法的对比表明,通过特征后处理提高信号特征对刀具磨损的敏感性,保证了刀具磨损量的准确预测,对SBL模型参数进行优化可进一步提高预测精度,减小预测误差的最大值.     

儒家《大学》教育理想的易学解析

儒家《大学》的教育理想是“明明德,亲民,止于至善”,该教育理想暗合周易学说。“明明德”与周易大有卦相通,“亲民”与比卦对应,“止于至善”与泰卦和既济卦之卦象与义理相汇通,而大有、比、泰和既济卦互相之间有着内在的密切联系。《大学》教育理想与易学暗合的现象,说明先秦儒家教育理想的构筑,是以易学为哲学根据的。     

加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究

针对非线性平衡控制问题，提出了一种加入预测信息的反馈误差学习（P-FEL）模型，该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号，使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明，P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性，同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。     

如何上好第一节地理课

从理论和实践两个方面，阐述了上好第一节中学地理课的意义及其途径．