市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

基于先验知识的强化学习系统

针对强化学习算法收敛速度慢的主要原因为强化学习算法所用模型通常都假设系统参数未知、先验知识未知，由此造成该算法从没有任何基础开始搜索最优策略，搜索范围大的问题，提出将强化学习系统建立在先验知识的基础上，既有效利用了前人的工作成果，又加快了算法的收敛速度．通过解决电梯群控问题验证了所提出系统的合理性和有效性．     

自主学习中的情感因素

培养学习者的自主学习能力是大学英语的教学目标之一，自主学习的真正实现受到诸多因素的影响。本文就影响自主学习的情感因素进行探讨．并在此基础上提出了一些建议．希望能进一步帮助他们提高学习效果和学习效益，成为真正的自主学习者。     

Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

积极开展科研工作促进国际化为背景的应用型人才培养

从高等学校所承担的任务、浙江省经济发展对人才需求以及德国应用科学大学发展的情况,多角度探讨了高等学校开展科研工作对培养高层次应用型人才的必要性。笔者结合浙江科技学院实际,分析了科研工作对办学特色形成、师资队伍建设、扩大对外合作办学的内涵及学科特色形成的作用。     

Web Quest在计算机技能教学中的应用研究

在校园网络迅速发展的今天，基于探究性学习理论的网络主题探究学习模式Web Quest得到了越来越多的教育者关注。把Web Quest引进计算机技能课教学中，探索出了一条适合计算机教学的Web Quest模式。     

论教师的主导作用与学生的主体性

论述了在教学过程中教师的主导作用和学生学习的主体性 ,主导与主体的关系 ,在教学中如何发挥教师的主导作用和学生的主体性 .     

用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法

地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。     

建构主义数学学习观研究

建构主义教育思想在近几年引起了人们广泛的关注,它所提出的教学观、学生观以及学习观等为现代教育的改革提供了很多有价值的参考。本文则试图通过对建构主义学习观的考察,寻找其对数学学习的借鉴,从而树立一种建构主义数学学习观,为学生的数学学习提供一个新的视角。