完善公路排水系统提升公路抗水毁能力

针对琼中县山区公路排水系统现状及存在的问题,结合近年来公路水毁特点,提出通过完善排水系统和加强排水系统的养护来增强公路的抗水毁能力,减少公路水毁损失.     

求粗糙集正域POSc(D)的表上作业法

给出了一种非常简洁的求POSC(D)的表上作业方法,此法不仅无须分别求出U/IND(C)和U/IND(D),而且省略了U/IND(C)和U/IND(D)之间的比较及求交的程序;最后,应用这一方法研究了评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,对中国区域生态水平评价问题进行了权重挖掘,按照所得权重给出了新的评价结果.     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

工学结合人才培养模式的探索与实践

工学结合人才培养模式已日益得到社会的广泛认同,文章以无锡职业技术学院的实践为背景,对工学结合人才培养模式进行了探讨。     

两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.     

探究性学习的教与学——“三角形中位线”的教学

探讨“三角形中位线”的教学中探究性学习基本模式的应用.     

高校图书馆与企业联姻的优势

在分析高校图书馆因经费短缺而严重影响图书馆事业发展的基础上,提出了"图企联姻"的设想,并探讨了高校图书馆为企业开展个性化服务的模式。     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

新建本科院校围绕中心抓党建促发展的思考——学习胡锦涛总书记“七一”重要讲话

本科办学10年来,学校改革发展的实践充分证明,只有坚持党对高校的领导,充分发挥学校党委的领导核心作用,才能全面贯彻党的教育方针,推动各项事业科学发展。围绕中心抓党建,抓好党建促发展,是学校党建工作积累的基本经验。＂十二五＂时期,是学校改革发展的关键时期,必须坚定不移地全面加强党的建设,以党建工作的良好成效促进学校科学发展,培养和造就社会主义事业合格建设者和可靠接班人。     

A new adaptive state space construction method for the mobile robot navigation

In order to solve the combinative explosion problems in a continuous and high dimensional state space, a function approximation approach is usually used to represent the state space. The normalized radial basis function （NRBF） was adopted as the local function approximator and a kind of adaptive state space construction strategy based on the NRBF （ASC-NRBF） was proposed, which enables the system to allocate appropriate number and size of the basis functions automatically. Combined with the reinforce- ment learning method, the proposed ASC-NRBF method was applied to the robot navigation problem. Simulation results illustrate the performance of the proposed method.