过年

"大人望种田,小孩盼过年。"过年,总是美好而又难忘的。今年,爸爸妈妈终于从广东打工回来了,全家人难得团圆,爷爷奶奶高兴得像捡了一个金元宝,脸上时刻挂着笑容。三十晚上,奶奶与妈妈包了许多饺子,爸爸忙着烧锅蒸馒头,爷爷坐在爸爸身旁悠闲地吸着烟,叙着旧。电视里正在放跨年音乐会,我们都沉浸在过年的喜悦里。包好了饺子,蒸好了馒头,妈妈与奶奶     

以学生为主体的应用型本科生实践创新能力培养探索

实践创新能力是当前大学生培养中颇为重要但又普遍较缺乏的方面。创新能力培养不仅要靠科学的教育引导,更需要学生自主的探索学习。本文将以大学生实践创新训练项目为契机,结合素质教育目标,对实施过程中的问题进行分析总结,探讨应用型本科生实践创新能力的培养方法。     

重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。
     

浅议数学教学中学生学习方式的转变

传统的教学方式已不适合新课标的教学理念，学生的创新能力、实践能力、个性发展都需要转变以前的学习方式，在新的课程理念要求下，调动学生积极性，激发学生学习的兴趣，利用先进的技术设备，整合多方资源，尊重学生的独特性，加强交流与合作，培养更有创新能力的新时代人才。     

采用深度学习的异步电机故障诊断方法

为解决传统异步电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳和机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出一种高效准确的异步电机故障诊断(SDAE)方法。该方法利用堆叠降噪自编码提取信号特征,结合Softmax分类器实现高效准确的电机故障诊断。首先,采集异步电机的整体电流和振动信号,将电流信号与傅里叶变换后的振动频域信号组合构成样本,并做归一化处理;然后,构建堆叠降噪自编码网络,确定网络层数、各隐藏层节点数、学习率等参数;最后,输入训练样本依次训练自编码和分类器,微调整个网络并用测试数据验证网络的优劣。试验结果表明,在合适的参数下采用SDAE方法的异步故障诊断准确率高达99.86%,比传统电机故障诊断方法提升至少6%。     

使用王朗道蒙特卡罗算法和机器学习研究伊辛模型相变

文章以伊辛模型为例，首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集，相较于常用的Metropolis算法，避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究：采用主成分分析法与K-means算法处理数据集，采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点，与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。     

医学生学习倦怠影响因素分析

以广东医学院在校大学生为对象,对医学生学习倦怠的影响因素进行研究分析。通过问卷调查学习倦怠的影响因素,调查结果表明学习倦怠是由多方面因素引起的,家庭、学校、社会及个人均有不同程度的影响。通过分析学习倦怠的影响因素,采取有效的指导和干预措施,将有助于减轻大学生的学习倦怠,提高教学质量。