改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

课程设计法在民族高校电子信息科学与技术专业学生实践能力培养的研究

目前,培养应用型、综合型的创新人才已经成为高等教育的新目标.通过改革电子信息科学与技术专业传统的教学模式,在多门课程的教学中采用课程设计的形式进行实践训练和课程考核是十分必要的.这里提出了适应本专业的课程设计的基本方法和流程,搭建了一个电子信息科学与技术专业实践能力培养系统,并通过对近四年本专业学生的参赛获奖、创新项目、专业实习和就业情况进行统计和分析,可以看出本专业学生的专业实践能力得到了大幅度提高.也就是说,课程设计法已经成为培养电子信息科学与技术专业学生综合实践能力的科学有效的方法之一.     

涉及Fibonacci数列与Chebyshev多项式的一些反正切

根据Fibonacci数列和两类Chebyshev多项式的基本性质,利用反正切函数得出了一些关于黄金分割数与Fibonacci数列及Lucas数列的恒等式,同时获得了一些涉及两类Chebyshev多项式之间关系的恒等式.     

二根树指标马氏信源关于赌博系统的极限定理

研究任意二根树图上二阶非齐次马氏信源的极限性质。通过构造相容分布和非负上鞅的方法,得到了任意无限连通二根树上二阶非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义渐近均匀分割性定理,也称广义ShannonMc Millan定理,并推广了已有的结果 。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

火焰原子发射光谱法测定电解质饮料中钾钠的含量

建立了火焰原子发射光谱法测定电解质饮料中钾和钠含量的方法.钾、钠的方法检出限分别为0.004 22μg/m L和0.002 16μg/m L,钾、钠的加标回收率分别为91.1%~100.9%和93.0%~102.8%.该方法操作简单、快速、准确度高、重现性好、无需使用附加光源,测定结果与火焰原子吸收光谱法无显著性差异.     

基于熵值修正G1法江西省智慧旅游建设水平评价研究

文章基于熵值修正G1法对智慧旅游建设水平进行研究,构建城市智慧旅游建设水平评价指标体系和模型,对江西省11个地级市进行实证研究,结果显示,11个城市的智慧旅游建设水平整体较低,其中基础设施建设水平、经济发展水平、科技创新和硬件支撑上城市间差异较大,在智慧旅游环境支撑总体差异小,保持在较高水平。并依据评价结果对江西省11个城市分为三个类别,对每一类别城市的特点进行了分析,以期能够指导江西智慧旅游的规划建设。     

浅析弯矩调幅法

本文根据框架梁弯矩调幅原理,通过对两跨连续梁中是否考虑弯矩调幅的计算结果比较,对认识弯矩调幅法和实际工程设计均具有一定的指导意义,从而更加合理的对框架结构进行设计。     

“五常法”在护理学实验室开放管理中的应用

运用"五常法"提高护理学开放实验室管理效果。根据护理学实验室开放过程遇到的问题,按常组织、常整顿、常清洁、常规范、常自律的原则,制定符合本专业要求的管理方法和制度。"五常法"实施后,实验设备损坏少,低值易耗品损耗率显著下降;学生慎独意识增强,逐渐养成良好的实验习惯,实验室卫生环境明显改观。"五常法"管理护理学开放实验室效果好,值得推广。     

利用ARGO实验寻找GRBs的本底研究

位于西藏羊八井宇宙线观测站(海拔4300 m)的ARGO-YBJ实验具有高海拔、大视场、全覆盖特点,其阈能约几百个GeV,在探测高能GRBs方面具有独特的优势.ARGO-YBJ实验不能分辨光子和质子,要在大量的宇宙线事例中找出光子信号,就必须正确地估计背景事例率,这是寻找高能GRBs的关键.本文采用"等天顶角法"对ARGO实验中寻找GRBs的宇宙线本底进行了分析.由于地球的自转,天顶角随着时间的变化而变化.本文重点分析了长暴在其持续时间内天顶角的变化,从而更加准确地进行了本底估计.