基于BP神经网络的各学院就业率预测研究——以ZZ高校为例

探析高校毕业生就业过程中存在的影响因素,以便构建合理的就业结构模型.以ZZ高校各学院2019年毕业生为研究对象,采用BP神经网络对毕业生就业率进行预测和分析.利用MATLAB实验仿真,得出该网络的最大误差为4.34%,满足预期要求.就业率预测模型研究为高校毕业生就业指导提供一定的技术和理论支持,从而对就业率做出预测.

大学数学智能化教学改革的方向探索与创新

大学数学是理工专业的基础课程,也是很多大学生感觉有学习难度的课程之一。教与学是以认知过程为主线的复杂活动,本文结合教与学的实际过程,以大学数学为例列举并探索了开展“学与教”的方法和信息化可能给教学改革带来的影响,提出了全面实现中国特色教学目标的改革策略,即一方面各大学根据自身的优势自主改革教学方向;另一方面以提高智能化教学手段为目的,创建区域教学改革中心,政府指导集中财力和智能化教学各环节人才,形成政府部门、投资主体、教学组织、智能化创建和系统平台参与的改革机构,多方式、多渠道、区域化引领教学技术发展方向和教学改革方向,创建具有中国教育特征和区域特色的世界一流大学。

“直与曲”的思想在高等数学教学中的作用

本文主要介绍了"直与曲"的思想在高等数学教学中的运用,使抽象、难理解的概念教学,变得比较容易理解与掌握,从而促进了学生的学习兴趣与创造能力.

数学“学习意志”相关影响因素研究

"学习意志"是影响学生数学学习的一个重要的因素。本文以调查问卷的形式对枣庄地区数学学习中"学习意志"的性别以及环境差异进行比较研究,最后用SPSS软件对数据进行分析:学生的"学习意志"无明显的性别差异,却有明显的环境差异。

构造思想在高等数学中的应用

阐述构造思想以及它在高等数学中的应用,结合教学实践总结了三种"构造模式".构造思想作为一种重要的数学思想,因为其具有较强的创造性,学生普遍感觉较难.因此,研究构造思想对于培养学生创新精神和提高解决问题能力上有重要意义.

数学建模在极限和微积分中的应用研究

本文讨论了数学建模在极限和微积分中的应用,并通过教学案例讨论了如何将数学建模应用到某些概念及定理的学习中.

概率统计课程教学中思政教育融入研究

思政教育的实质是立德树人.依据课程思政教育的理念,对概率统计课程教学进行改革,把立德树人融入到教学的各个环节.本文主要从思政教育融入到概率统计教学中的方法、实施步骤二个方面来阐述如何在概率统计课程教学中融入思政教育.

高等数学问题及其辅助模型

通过具体实例分别说明构造有关函数、级数、积分、随机变量以及矩阵的辅助模型在解决相关高等数学问题中的积极作用.

高等数学与初等数学衔接问题的思考

本文通过多个角度论述了初等数学与高等数学教学的区别、存在的衔接问题,并结合部分知识点,给出了过渡的建议.

基于MM方式的大学数学教学研究的实践与探索

基于徐利治先生倡导的数学方法论和波利亚的数学教育思想指导数学教学,枣庄学院数学方法论教学团队潜心研究,在教学中实践和探究,取得了一系列的研究成果.本文总结了近年来数学方法论教学团队发展经历的各个阶段,并结合案例说明数学思想在大学数学教学的贯彻与实施,提出了大学数学教学今后研究的方向.

统计方法在大学生垃圾分类调查分析中的应用

针对高校垃圾分类处理存在的问题,通过调查问卷收集数据,并运用统计方法及统计软件SPSS和R等进行数据分析.通过逐步回归的方法筛选影响大学生进行正确的垃圾分类的主要因素,分析表明影响大学生进行正确垃圾分类的因素主要包括大学生对垃圾分类知识的储备程度、大学生周围环境影响及大学生对于垃圾分类的态度等.根据分析结果对大学生垃圾分类存在的问题提出了改进方法与建议.

关于有限群的自中心的非亚循环子群的TI-性和次正规性

对于自中心的非亚循环子群,本文把它们的TI-性和次正规性结合在一起证明了:如果有限群G的每个自中心的非亚循环子群皆为TI-子群或次正规子群,则G的每个非亚循环子群皆次正规于G,而且这类群是可解的.此外,本文还证明了如果有限群G的每个自中心的非亚循环子群皆为TI-子群,则G的每个自中心的非亚循环子群皆在G中正规.

求解常微分方程的两类零化神经网络

设计了两类求解常微分方程的零化神经网络.把常微分方程重写为向量值不确定误差函数,将向量值不确定误差函数代入零化神经网络设计公式中,提出了一类求解常微分方程的连续时间零化神经网络,其指数收敛于零.针对潜在的数字硬件实现,通过对连续时间零化神经网络进行离散化,设计了一类离散时间零化神经网络,给出了充要条件来保证离散时间神经网络生成的序列以截断误差为O(τ^(2))(τ>0表示采样周期)收敛到零.通过两个数值实验验证了连续时间零化神经网络和离散时间零化神经网络的有效性.

基于PRP共轭梯度的图像去噪算法

两阶段算法是去除椒盐噪声的一类非常有效的方法.该文设计了一类PRP共轭梯度法来求解两阶段法中的无约束最优化问题.该方法具有两个显著特点:搜索方向具有充分下降性;结合一类定制的Armijo型非精确线搜索,其点列的梯度趋于零,而不是通常共轭梯度法的下极限趋于零.将所设计方法及一些经典的共轭梯度法应用到两阶段算法的最优化问题中,数值结果表明该文设计的方法在收敛速度与计算精度方面都具有优势.

复杂适应系统理论视角下大学生资助管理模式创新研究

大学生资助管理研究遵循一种以复杂适应系统理论为基础的模式,并通过具体实践来实施。这一模式将资助管理的多方面复杂性纳入考量,包括利益相关者多样性、信息不对称挑战、管理效率问题以及对个性化资助的追求。同时,它注重资助管理的适应性,以应对学生需求变化、环境动态和技术进步。实践层面,该研究致力于运用创新策略提高资助管理的效率和满意度,进而推动教育公平和人才培养。然而,这一领域仍面临完善质量评价机制、协调推进机制、设计整体性建设策略、确立常态化育人理念等方面的挑战,需要各相关主体共同努力,优化资助管理体系,提升其育人效果。

求解广义周期Sylvester矩阵方程的有限步收敛算法

提出求解广义周期Sylvester矩阵方程的双共轭残差(biconjugate residual,BCR)算法。在理论方面,证明了该方法在不考虑舍入误差的情况下具有有限步内收敛性;在实验方面,对比数值结果验证了该方法的高效性。

具有高阶扰动的二维拟周期系统的约化性

通过寻找合适的拟周期变换,把高阶扰动二维拟周期系统变成简单的正规形。寻找拟周期变换序列,求解拟周期变换导出的同调方程,确定变换的具体形式;利用Diophantine条件克服变换时出现的小除数问题,进行范数估计;求变换序列的极限,得到原系统的约化性结果。用KAM中的迭代方法和5次多项式扰动的相关结论证明了相关定理。

新质生产力视角下大学生思政课的教学改革初探

本文以新质生产力理论为指导,结合当前大学生思想政治教育的实际情况,探讨了大学生思政课的教学改革。通过对传统思政课程的现状分析,发现存在诸多问题,如教学内容单一、教学方法陈旧等,这与当代大学生的知识需求和学习方式日益多样化的状况不相适应。新质生产力视角下,笔者提出了一系列的教学改革措施,旨在提升思政课的教学效果,激发学生的学习兴趣,培养他们的创新能力和社会责任感。这包括更新教学内容、改革教学方法、构建多元评价体系等方面。最后,本文通过案例分析验证了这些改革措施的可行性和有效性,为大学生思政课的教学改革提供了一定的借鉴和参考。

求解绝对值方程的不含逆矩阵ODE方法

本文给出了一类求绝对值方程的不含逆矩阵ODE方法.先通过变量分解,将该问题转换成一个非线性方程组;然后利用Fisher价值函数,将该非线性方程组转换成一个连续可微的非线性方程;设计了一个常微分方程(ODE)来求解该非线性方程,并从理论上分析了ODE状态变量的渐进收敛性.与其他ODE方法对比,本文设计的ODE的最大特点是不需要计算与存储逆矩阵,因此其非常适合求解大规模绝对值方程.最后,初步的数值实验表明了ODE方法的有效性.

较大亏格曲面嵌入图的线性荫度

通过度再分配的方法研究嵌入到曲面上图的线性荫度.给定较大亏格曲面∑上嵌入图G,如果最大度Δ(G)≥((45-45ε)^(1/2)+10)且不含4-圈,则其线性荫度为[Δ/2],其中若∑是亏格为h(h>1)的可定向曲面时ε=2-2h,若∑是亏格为k(k>2)的不可定向曲面时ε=2-k.改进了吴建良的结果,作为应用证明了边数较少图的线形荫度.