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201.
高职院校教学基本建设探析 总被引:1,自引:0,他引:1
王泽华 《达县师范高等专科学校学报》2010,20(3):86-88
教学基本建设是教学工作的重中之重,加强教学基本建设是贯彻落实《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》的重要步骤,是推动高校教育改革和发展的重要举措。在强调内涵发展、工学结合、能力本位的今天,如何推动实施教学基本建设已成为摆在高职院校教育管理者面前的重要课题。以职业技术学院为例,结合当前教育教学建设与改革实践,探索了如何对高职院校教学进行合理建设。 相似文献
202.
203.
204.
针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。 相似文献
205.
采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。 相似文献
206.
对MEMS(Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统)IMU(Inertial Measurement Unit惯性测量单元)的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基(RBF)神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。Abstract: It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS (Micro Electro Mechanical systems) IMU (Inertial Measurement Unit). In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing. 相似文献
207.
基于全局搜索的进化算法——粒子群算法(QPSO)和一种局部搜索算法——结构化的非线性参数优化方法(SNPOM),提出了一种混合的优化算法估计RBF神经网络中的参数——网络中心、线性参数、非线性参数,初始化一定数目的种群作为SNPOM的初始值,得到其适应值,通过选择、交叉、替换策略更新种群,完成网络中心初始值的寻优。再用SNPOM方法进一步优化,以提高SNPOM算法的全局搜索能力。仿真结果表明,混合优化方法比单独采用SNPOM法更优,且优于其他算法。并针对开关磁阻电机(SRM)高度非线性的开发重点和难点,用RBF网络进行SRM建模,将QPSO-SNPOM算法应用于RBF模型参数优化中,仿真实验结果表明,该算法较SNPOM算法精度更高、泛化能力更强,较遗传混合算法更快,训练后的RBF模型完全满足开关磁阻电机特性。 相似文献
208.
利用特殊酉群SU(3)的典型生成元及其性质构造矩阵空间MR(C)的一组Hamel基, 并给出其线性无关性的证明; 利用特殊酉群SU(R)的典型生成元构造矩阵空间MR1R2…Rn(C)的两组Hamel基, 并在这两组基底下描述了多体量子系统密度矩阵的表示. 相似文献
209.
210.
张军 《吉首大学学报(自然科学版)》2012,33(4):83-86
压缩感知理论因为能以少量的采样精确地重构原始信号而得到广泛关注.通过在压缩感知的框架下研究小波域图像重构问题,提出了一类小波域的加权l1最小化方法.该方法不仅利用了信号稀疏性的先验信息,而且在重构模型中,通过对不同小波子带上的系数施加不同的权重,从而整合了图像小波域的结构信息,与经典的压缩感知算法相比具有更好的信号可恢复性.仿真实验结果表明,选用该方法能够以更少的采样得到同等精度的重构图像,验证了该方法的有效性. 相似文献