谈“尝试法”教学的几点体会

随着新课程改革的不断深入,在教学工作中,如何兼顾优、中、差学生,培养学生的数学能力,提高班级的整体水平,是摆在教师面前的首要课题。古人云:授人以鱼,不如授之以渔,尝试法具有时代特征是实现素质教育、全面提高教学质量的一种较为先进的教学方法。尝试法教学由①教师引导、②学生自学课本、③师生互相讨论、④学生尝试练习、⑤教师综合总结五个基本环节组成。笔者根据多年的教学经验,结合高中学生心理特点,以数学第5册(湖南省2008年版)一元二     

我国上市公司会计政策选择存在的问题及对策

会计政策是连接会计理论与会计实务的桥梁和纽带,对企业会计报表和资本市场产生广泛而深刻的影响。本文从会计政策的基本概念出发,结合有关会计政策选择的理论,分析了我国上市公司会计政策选择过程中存在的诸多问题及其产生原因,并试图寻求优化上市公司会计政策选择的可行途径。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

基于本地收益最大化的命名网内计算部署机制

命名网内计算(named in-network computing, NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务,仍有待探索。针对这一问题,提出了本地部署收益与本地服务收益的概念,前者表征NINC服务本地部署后降低转发流量所获得的CPU资源节约量,后者表征所部署的NINC服务每消耗单位CPU资源所获得的流量处理能力。在此基础上,设计了一种基于本地收益最大化的NINC部署机制。该机制中,路由器周期性预评估拟部署NINC服务的本地部署收益与本地服务收益,进而将部署问题转化为一个背包问题,求解出优化的NINC服务部署方案。仿真结果表明,相较于基于流行度的机制,该机制能够有效提高网内计算流量处理能力,在网内计算服务所需数据量均匀分布的一般性场景下,单个路由器可获得约20%~27%的处理能力提升。     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。     

基于光滑粒子元的水-沙两相流冲刷数值仿真

基础河床冲刷逐渐成为水工建筑物等结构破坏的主要原因,传统分析方法基于欧拉网格法模拟,易出现网格畸变、计算不收敛等情况,降低了计算效率与精度.基于拉格朗日坐标系下无网格光滑粒子元法（Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH）对河床冲刷过程进行数值模拟;将泥沙相视为非牛顿流体,分为沉积物、推移质、悬移质三种状态;引入Drucker-Prager与Shields应力模型作为泥沙状态转化判断准则,为不同状态泥沙粒子赋予不同流变特性,使计算结果可准确描述水-沙耦合过程. 提出了基于SPH多相流模型的河床冲刷数值仿真改进算法,编写了泥沙冲刷计算模块,采用GPU进行计算加速,最后将所得数值水槽模型与Louvain溃坝试验及其他同类仿真结果进行对照. 结果表明：本文模型能够更为准确地反映冲刷发展整体趋势;各时刻自由液面、水-沙交界面轮廓均方根误差均在合理范围内;数值模型与试验结果吻合度较高.     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于压力拱理论的深埋节理岩体隧道围岩压力研究

为研究节理岩体隧道围岩压力计算方法,以隧道压力拱理论为基础,通过离散元数值模拟分析了岩体的坚硬程度、完整程度和结构面的抗剪强度对隧道压力拱的影响,应用多元线性回归拟合了多因素围岩压力公式,并结合依托工程对拟合公式进行了适用性分析。结果表明：节理岩体隧道压力拱范围为拱顶到最大主应力方向的偏转点,隧道压力拱高度随着节理间距和结构面的抗剪强度的增大而减小,岩体力学参数对压力拱高度的影响较小;与现场实测的围岩压力相比,计算误差在15％以内。所提围岩压力公式适用性良好,为节理岩体的围岩压力计算提供了新的思路。     

2000-2009年LED领域前沿研究的可视化分析

本文中我们首次尝试运用可视化分析软件Citespace’对LED国际论文数据进行可视化分析,对2000—2009年,即近10年LED领域之前沿研究的演进情况进行梳理和解析,以使我们对当前所身处的LED时代有一个清晰认识,并希望对LED未来研究及发展有一个趋势上的判断。     

双汇“瘦肉精”事件中逆向选择的经济学分析

近日,双汇“瘦肉精”事件后,双汇集团一夜之间从行业一哥沦为行业“败类”,猪肉安全问题再次进入人们视野。本文拟用逆向选择理论从经济学角度分析事件的原因,并提出防治构想。