高职院校产教融合模式现状与对策

产教融合模式是高职院校技术技能型人才培养的主要实践方式.通过剖析高职院校产教融合模式现状,提出深化产教融合策略,包括提高对产教融合模式的再认识、准确把握融合思路、健全融合机制、完善评价体系、突出政府主导作用等.该策略优化了教育结构,为提升高职院校人才输出质量提供参考.     

轮履模式可切换的移动机器人建模与控制

针对履带式机器人存在身体重、能效低、磨损大等问题,提出一种模式可切换的轮履复合式移动机器人,用动态平衡的双轮运动来克服传统履带式移动的弊端,从而兼顾轮式和履带的优点。将机器人等效为倒立摆系统,运用拉格朗日方法建立了非线性动力学模型;针对机器人不同摆臂姿态下的动态平衡和轮履2种模式的平稳切换,基于线性化模型设计了线性二次型调节器（linear quadratic regulator,LQR）,并在状态反馈处加入平衡点姿态补偿。仿真结果表明,姿态补偿后的LQR控制器不仅能实现在不同摆臂姿态下对参考输入的快速无超调响应,而且能有效抑制摆臂运动带来的干扰,使得机器人的位置偏差小于0.02 m,俯仰角偏差小于0.007 4 rad,保证了轮履模式切换过程的快速与稳定。     

回归法挖掘超期望模式

在交易数据库的挖掘研究中,模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度,以便帮助用户决策。为解决这类问题,设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型超期望模式。实验结果表明这种模式在模式评价和模式预测方面很有效,它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。     

基于超图聚类的用户行为模式挖掘

为解决代理服务器端用户行为日志的高维特征,提出一种基于超图模型的Web会话聚类方法。该方法利用页面归约和隐含在会话中的时间等统计信息描述会话,并在此基础上利用基于关联规则的超图对用户会话进行聚类,可以在较高层次上发现代理服务器端的用户行为模式。实验结果表明,该方法可以在大型的代理日志文件集中挖掘出有意义的用户行为模式,有效揭示用户的行为规律。     

台风“暹芭”引起宁德市远距离暴雨过程分析

利用ECWMF再分析资料、新一代天气雷达、地面及高低空常规观测资料,对2022年第3号台风“暹芭”登陆期间在宁德市引起的远距离暴雨进行分析。结果表明,此次远距离暴雨由台风“暹芭”外围环流与副高之间形成的低层东风急流共同作用形成,暴雨持续时出现东风波,为此过程提供了一定的动力条件。此次远距离暴雨有两个暴雨中心,一个在福鼎、霞浦、柘荣交汇处,另一个在蕉城和福安沿海一带。此过程CMA-MESO模式具有一定的预报能力,其余模式的量级预报均偏小。     

2000年-2017年中国PM2.5污染的健康影响及经济损失时空分布模式

当今环境下,大气污染是危害人体健康的主要威胁之一,对包括PM2.5在内的细颗粒物污染造成的人群健康影响和经济损失的估算是目前研究的热点之一.该研究采用人口、PM2.5污染浓度等基础数据以及流行病学等相关领域的研究结果,将全国区域划分为5 kmX5 km的精细格网,根据暴露—反应关系函数及统计生命价值法(VSL)、疾病成...     

海洋环流模式研究回顾与展望

大洋环流的强度变化,对区域乃至全球气候有重要影响.综述了在过去50年中,海洋模式的发展.经过了几代人的开发,国内外全球大洋环流模式、近海和区域环流模式都有了很大改进,能较好地模拟大洋海面温度和高度的分布、海流分布以及El Nino和La Nina的演变过程等.但是,由于观测资料的短缺,数值模式开发还不够完善,海洋边界流的模拟仍不够好.有些探索是基于压力坐标的、非Boussinesq近似的海洋环流模式;将海洋模式的开边界以余流和潮流合成给出,能保证整个计算区域内水量进出的平衡;摒弃刚盖模型,用自由表面模型取而代之,以及借助海洋资料同化系统,开发海气耦合模式,都是海洋环流模式的发展方向.众多研究认为,不断改进和完善动力框架和各种差分格式的设计将有助于提高海洋环流模式的模拟能力.     

高校阅览室数字化信息资源的开发与建设

在网络信息时代下,高校阅览室作为图书馆为读者服务的第一线,也是收藏馆藏信息资源的主要地方。为适应网络信息时代的要求,高校阅览室藏书模式开始由传统信息资源(印刷型)开发利用转向数字化信息资源开发利用。本文就高校阅览室开发数字化信息资源建设的必要性、通过对高校阅览     

浙江制造业增长方式转变瓶颈与对策

循环经济是以资源的高效利用和循环利用为核心,以“减量化、再利用、资源化”为原则,以低消耗、低排放、高效率为基本特征,符合可持续发展理念的一种经济增长模式,是对“大量生产、大量消费、大量废弃”的传统增长模式的根本变革。循环经济把“资源—产品—废弃物”的单向式直线过程改变为“资源—产品—再生资源—产品”这种循环反馈式流程,可以更有效地利用资源和保护环境,以尽可能少的资源消耗和环境成本,获得尽可能大的经济效益和社会效益。     

一种非线性非平稳时间序列预测建模方法

提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的.