一种非参数的多策略方法:多策略的海明距离判别法

将单策略汉明距离判别法(SS-HDD)拓展至多策略情境(MS-HDD),并通过多因素的模拟设计及与已有研究的比较,考察其精确性与适宜性.研究结果表明:1)MS-HDD构建思路简洁,无需前提假设和参数估计,计算简便;2)单策略情境:MS-HDD与SS-HDD具有等同的判别效果,且判准率均高于相同条件下的广义距离模型(GDD)和多策略广义距离模型(MSCD);3)多策略情境:MS-HDD具有与MSCD相当的PMR和SMR,MS-HDD可适于多策略测验情境.

KNN认知诊断法及其应用

将机器学习中的KNN算法迁移至认知诊断评估中,提出了KNN认知诊断法,并通过模拟和实证研究考察了KNN认知诊断法的效果和特征.结果表明:KNN认知诊断法具有较高的判准率,与PNN和MDD-R诊断法不相上下,甚至在某些情境下更高;KNN认知诊断法不受样本容量和被试知识状态分布形态的影响,体现了KNN算法作为非参数方法的特征;KNN认知诊断法具有较好的实证信效度.

4种多级计分非参数认知诊断方法的比较

本研究在已有研究的基础上,提出了2种更为简化的多级计分非参数认知诊断方法:简化多级聚类诊断法(S-GRCDM)和欧式距离判别法(EDD)。通过2个模拟设计,与多级聚类诊断法(GRCDM)和概率神经网络(PNN)2种已有方法进行了比较,结果表明:1)相较S-GRCDM,GRCDM更为简洁,而且判准率更高、更为稳定;2)在4种方法中,PNN和EDD判准率明显高于S-GRCDM和GRCDM,而且相较PNN,EDD在判准率和稳定性上更胜一筹,不易受属性个数和属性层级的影响;3)Q矩阵误设时,相较GRCDM和S-GRCDM,PNN和EDD敏感,S-GRCDM最为稳定。

以需求为导向的研究生教学改革探索--以高等岩石力学课程为例

研究生专业课教学是研究生阶段能力培养的重要环节,如何提升教学质量,满足社会快速发展的用人需求,是需要探索解决的重要课题。随着隧道工程、桥梁工程、港口水利工程和地质工程等行业的飞速发展,工程建设趋向于深地层与大规模,对从业者应用岩石力学理论知识解决实际工程问题提出了新挑战,同时对研究生教育提出了更高的要求。高等岩石力学课程作为一门理论与实践紧密结合的专业基础课程,在研究生专业素养的培养过程中占有举足轻重的位置。通过分析高等岩石力学课程的教学特点与现存问题,考虑工程实践、研究生培养及教育改革等实际需求,提出针对课程教学改革的指导思路与实际举措。在同济大学建筑与土木工程专业研究生高等岩石力学课程中进行教改实践,取得了较好的效果,可为今后研究生课程教学改革提供借鉴。

浅谈电话号源的损失及对策

分析了因人们追求吉祥号码，不欢迎非吉祥号码而造成的电话号源的损失情况，并提出了充分利用号源的对策。

矿物掺合料对混凝土早期强度及抗氯离子渗透能力的影响

按照C40、C60的抗压强度要求设计不同配合比的混凝土,在标准实验条件下测定其28天后的抗压强度并利用氯离子扩散系数快速测定法（RCM法）测定28天后不同配合比的混凝土Cl^-渗透系数,分析矿物掺合料类别和掺量对混凝土抗压强度和Cl^-渗透系数的影响,研究结果表明：在相同的胶凝材料体系下,矿物掺合料会降低混凝土早期抗压强度,且对粉煤灰更加敏感。矿物掺合料能够提高混凝土的抗氯离子渗透能力,单掺矿粉、混掺矿粉粉煤灰（1：1）相比单掺粉煤灰对混凝土抗氯离子渗透能力提高较多。