新时代背景下地方行业特色高校人才培养方案要素重构及其内在逻辑——以采矿工程专业为例

新时代对我国高校人才培养提出更高要求,制定科学的人才培养方案对提升高校尤其是地方院校的人才培养质量至关重要。传统人才培养方案的构成要素难以满足当前本科教育教学改革需求,且要素之间的内在逻辑关系有待进一步研究。为此,该文结合地方行业特色高校特点,对新时代背景下人才培养方案的要素进行重构,并系统分析其内在逻辑,最后结合东华理工大学采矿工程专业新版人才培养方案修订阐述具体措施,以期为我国地方高校人才培养提供有益借鉴。

基于主成分分析与BP网络的锚杆支护方案优选

巷道特征与锚杆支护之间可以看作是一种非线性映射关系,用一般的数学方法难以表达巷道支护方案与其影响因素之间的非线性映射关系.神经网络已广泛应用于锚杆支护方案优选,并取得较好的效果.基于单一神经网络预测锚杆支护方案存在一些不足,构建了主成分分析与BP网络相结合的巷道锚杆支护方案优选模型.利用主成分分析对神经网络的输入数据进行预处理,使输入数据减少且不相关,加快网络的收敛速度,并且预测精度均在90%以上.研究结果表明:将主成分分析与BP神经网络结合优选巷道的锚杆支护方案,具有很高的预测精度;与单一BP神经网络相比,提高了预测精度.

直觉模糊集TOPSIS的露天矿岩体质量评价

为了解决实际工程岩体质量评价时评价指标权重难以准确确定的问题,提出将直觉模糊集逼近于理想解的排序法(TOPSIS)用于工程岩体质量评价。直觉模糊集TOPSIS是将TOPSIS引入直觉模糊集多属性决策问题中,利用直觉模糊集表示工程岩体质量的评价指标权重,降低确定指标权重的难度;然后,采用直觉模糊集TOPSIS对新疆东戈壁露天矿的10处岩体进行工程岩体质量评价;最后,将评价结果与RMR法、Q法和可拓学法的评价结果进行比较。研究结果表明:直觉模糊集TOPSIS的评价结果与实际工程岩体质量相吻合,并且比可拓学的评价结果更准确,为露天矿工程岩体质量的评价提供了一种新的可靠方法。

直觉模糊集TOPSIS在边坡地震稳定性评价中的应用

为准确评价岩土边坡地震稳定性,建立基于直觉模糊集逼近理想解排序(TOPSIS)法的边坡地震稳定性评价模型。首先综合考虑定量与定性指标,选取岩土体特征、新构造运动特性、坡高、坡角、年降水量、场地地震烈度等6个因素为边坡地震稳定性评价指标;然后针对定性指标与指标权重的模糊性,利用直觉模糊集对其进行表示,并结合TOPSIS构建边坡地震稳定性评价模型;最后利用模型对16处边坡地震稳定性进行评价,结果与实际相符。研究结果表明:基于直觉模糊集TOPSIS法的岩土边坡地震稳定性评价模型可用来处理指标权重和定性指标的模糊性,与突变级数法、属性数学、灰色聚类法、综合指标法、模糊因素法等方法相比,用其得到的评价结果更准确。

约简概念格与模糊优选在地下工程岩体质量评判中的应用

为了对地下工程岩体质量进行正确评判并提高评判效率,利用约简概念格对影响地下工程岩体稳定性的5项指标进行约简。5项指标分别为岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量。以广州抽水蓄能电站1期地下工程岩体17组实测数据和8组插值数据作为学习样本,利用约简概念格对指标约简后得到岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度和结构面强度系数这3项指标,用模糊优选法对约简后样本进行岩体质量评判,评判结果与实测结果吻合,然后将该模型用于该电站2期地下工程岩体质量评价。研究结果表明:利用约简概念格与模糊优选构建的模型的评判结果和粗糙集-逼近理想解的排序法(RS-TOPSIS)、突变级数法、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的评判结果一致。利用约简概念格与模糊优选构建的模型减少了评判所需的指标,提高了评判效率。

“大思政”背景下高校教师“课程思政”教学能力提升研究——以地矿类专业为例

“课程思政”建设是落实立德树人根本任务的重要举措,深化“课程思政”教学改革、构建“大思政”教育格局,是摆在所有教育者眼前的一项重要任务。当前,高校教师对“课程思政”教学的理解并不全面、透彻,对专业课程中“课程思政”元素的挖掘也不够充分。强化高校教师“课程思政”教学的意愿,提升高校教师“课程思政”的教学水平,营造高校“课程思政”教学的良好环境,是高校教师“想做、能做、做好”“课程思政”的根本保障。

理工科专业课程思政建设的专业教师主体作用研究

加快推进课程思政建设,是高校落实立德树人、推进三全育人的重要行动。基于专业教师视角的课程思政建设机制研究,对进一步发挥专业教师在课程思政建设进程中的主体作用尤为重要。首先,根据课程思政的建设要求,深入分析课程思政的价值与意义;其次,从教师队伍建设角度出发,探讨专业教师与思政教师之间的协同育人关系,分析目前专业教师在课程思政建设中存在的不足;最后,从教育理念、教学能力、工作制度三个方面,研究专业教师课程思政能力的建设路径。专业教师应提高课程思政建设的意识与能力,充分发挥专业教师的主体作用,为全面推动高校课程思政建设高质量发展。

基于概念格粗糙集的采矿方法优选研究

为了正确选择矿山初选的采矿方法,提出基于概念格粗糙集的采矿方法评价体系。综合考虑影响采矿方法选择的众多因素后,对指标进行分层处理,利用改进的粗糙集建立采矿方法评价体系,生成最少决策规则集。属性约简是粗糙集中的核心问题,选择概念格作为约简工具,对条件属性进行约简。将模型用于15种采矿方法的优选,得到了最大可约简属性集,决策规则集的分类质量为100%。最后,将约简概念格与传统粗糙集中的分辨矩阵进行对比,结果表明:概念格在属性约简方面比分辨矩阵更有效,利用概念格的粗糙集构建采矿方法评价体系对矿山生产具有一定的理论指导意义。

基于直觉模糊集逼近理想点法的膨胀土胀缩等级分类研究

为了对膨胀土胀缩等级进行正确分类,提出直觉模糊集逼近理想点法(TOPSIS)的膨胀土胀缩等级分类模型。综合考虑影响膨胀土胀缩等级的因素,选取液限、胀缩总率、塑性指数、自由膨胀率4个因素作为膨胀土胀缩等级分类的评价指标。鉴于指标权重具有模糊性且难以准确确定,将指标权重用直觉模糊集表示,并利用直觉模糊集TOPSIS对膨胀土胀缩等级进行分类。将该模型用于15个实际膨胀土样本的胀缩等级分类,并将分类结果与其他5种方法的分类结果进行对比。结果表明,直觉模糊集TOPSIS对膨胀土胀缩等级的分类结果与其他5种方法的分类结果相吻合,可为膨胀土胀缩等级分类提供新方法和思路。

基于灰色Elman神经网络的爆破飞石距离预测研究

针对单一神经网络预测方法存在一些不足,将建立灰色关联分析法与Elman神经网络的耦合模型,对爆破飞石最大飞散距离进行预测研究。首先,利用灰色关联分析方法对数据进行预处理,确定各影响因素与爆破飞石距离之间的关联度;然后,根据关联度的大小,选择关联度较大的影响因素作为Elman神经网络的输入层数据;最后,用神经网络的功能对数据进行训练和预测。研究结果表明:利用灰色关联分析方法确定主要影响因素作为输入层,比单一使用Elman神经网络的预测精度更高,达到95%以上。

地方高校非优势学科专业建设的问题与对策——以东华理工大学采矿工程专业为例

我国地方高校非优势学科的采矿工程专业特色建设存在专业设置盲目跟风、人才培养与社会需求脱节、专业特色不鲜明、师资队伍建设困难和教育经费投入不足等问题。为此,高校应把有限的资源集中在发展专业特色和深化专业内涵方面,并从专业建设定位、人才培养方案、师资队伍建设、实践高校应教学条件和创新创业教育等五个方面入手,采取相关措施以解决上述问题。相关研究可为我国地方高校非优势学科的专业建设提供借鉴。

工程教育专业认证背景下采矿工程专业露天开采课程教学

基于工程教育认证的三个基本理念,以产出为导向编写课程教学大纲,以学生为中心革新教学方法,以反馈闭环实现露天开采课程的持续改进,形成以学生为中心,教师为主导的教学模式,为实现培养目标、达到学生毕业要求提供有力支持撑。

地下气化热-力耦合作用下短壁工作面长度的确定方法

为控制燃空区顶板稳定性,提出了煤炭地下气化短壁开采设想。针对燃空区顶板处于高温和地应力耦合环境的特点,构建了地下气化短壁工作面的合理长度确定方法,并以贵州盘江某矿地下气化工程为例,对其短壁工作面合理长度进行了计算分析。结果表明:随着火焰工作面的推进,靠近顶板下表面0～3m处岩体温度先迅速上升、后逐渐下降,而3～10m处岩体温度则缓慢上升,温度在覆岩中的传播范围约为10m;燃空区直接顶承受的载荷和热应力在稳定了一段时间之后迅速上升,抗拉强度则先下降、后上升,导致直接顶的极限跨距先小幅下降、后急剧上升;气化短壁工作面的合理长度应小于直接顶极限跨距的最小值,由此确定贵州盘江某矿气化短壁工作面的合理长度为12m.该方法可为地下气化工作面长度设计提供理论指导。

改进未确知测度理论的隧道塌方风险评估及控制

为确保隧道施工安全,建立了改进未确知测度理论,并应用置信度识别准则来确定隧道塌方风险等级。风险评估步骤如下:首先,选取围岩等级、隧道埋深、地下水、偏压角度和不良地质因素作为静态孕险指标,大气降水、开挖跨度、支护措施和监控测量作为动态致险指标;其次,采用物元分析代替熵权分析来确定静态和动态组合权重;最后提出风险规避方法,从而有效降低风险等级。将改进未确知测度理论风险评价方法成功应用于关口垭部分隧道风险评价中,既能准确判断风险等级,又能有效控制风险因素,为隧道风险评价提供了新方向。

优势变精度粗糙集构建采矿方案评价体系的研究

影响采矿方案的因素错综复杂,为了建立科学合理的采矿方案评价体系,首先将影响因素进行分级,利用模糊数学确定各级影响因素的权重.由于噪声数据的存在,采用优势变精度粗糙集构建采矿方案评价体系,可以辨识规则间的不相容性,对条件属性进行约简,并生成最少偏好规则集,分类质量为100%.然后利用灰色关联度理论对约简后的属性进行优势分析,得到各属性对于方案的重要程度,完善采矿方案评价体系.研究结果表明:优势变精度粗糙集相对于经典粗糙集更具规则性,构建采矿方案评价体系是科学有效的.

基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法

根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合模型性能最佳,其决定系数(R2)为0.85,校正均方根误差(RMSEC)为0.09,预测均方根误差(RMSEP)为0.06,相对分析误差(RPD)为2.41,满足实际土壤中Cd的检测需求。该方法准确可靠,可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考。

约简概念格的粗糙集在岩爆烈度判别中的应用

为了对岩爆烈度进行高效判别,综合考虑影响岩爆的主要因素,包括最大切向应力ρθ、岩石抗压强度ρc、岩石抗拉强度ρt和弹性能量指数Wet,并以ρθ/ρc,c ρc/ρt和Wet作为岩爆烈度的最初判别指标。利用概念格为约简工具对判别指标进行约简,得到最大可约简属性集,并与传统粗糙集中的分辨矩阵约简结果进行对比,然后利用粗糙集建立岩爆烈度判别模型,生成最少偏好规则集,判别对象的分类质量为100%,最后将该模型应用于国内几处工程的岩爆烈度判别。研究结果表明:约简概念格的粗糙集用于岩爆烈度判别结果与实际情况及其他利用3项指标的评判模型所得的结果一致,该模型减少岩爆烈度判别所需的指标,提高了判别效率。

基于未确知测度–直觉模糊集的岩爆烈度预测研究

岩爆是深部地下工程主要安全隐患之一,为了有效处理岩爆烈度预测过程中的模糊信息,建立基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型。选取岩石的单轴抗压强度σ_c、岩石的压拉比σc/σt、岩石的应力系数σθ/σc、岩石的弹性变形指数W_(et)、岩体的完整性系数K_v为岩爆预测指标。首先利用未确知测度的单指标测度函数处理岩爆指标测度值,得到基于直觉模糊集的指标模糊隶属度,并构建单指标直觉模糊集评价矩阵。然后综合多种主、客观赋权法,构建多源权重的直觉模糊集权重向量,从而获得样本的得分值与岩爆烈度等级。最后,基于直觉模糊集对指标权重模糊性进行分析,得到指标权重变化对岩爆预测结果的影响。将模型应用于20组国内外典型岩爆案例,并将预测结果与实际岩爆情况及其他3种模型的结果对比。研究结果表明,基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型的预测结果与实际情况吻合,指标权重波动敏感性与权重大小无关。该模型提高了岩爆预测的模糊信息表示能力,降低了样本质量对岩爆预测模型的影响。

基于PCA与Elman网络的地下矿山岩层移动

由于地下金属矿床地质与开采条件的复杂性,影响岩层移动的因素错综复杂且相互影响,使得对岩层移动的预测具有很大的不确定性。大量的样本数据减慢了神经网络的训练速度,并且使得神经网络不稳定。将主成分分析(PCA)与Elman网络相结合构建模型,对地下矿山岩层移动角进行预测研究。利用主成分分析对原始数据进行预处理,提取原信息的主成分,将输入变量减少且互不相关,提高神经网络训练速度;用Elman网络对训练样本进行训练,进而利用训练好的网络对预测样本进行预测,与不采用PCA时的预测结果相比,采用PCA的预测结果更为准确,通过期望输出与实际输出的对比,相对误差都在5%以内,其预测的结果精度高,表明了PCA与Elman网络相结合对地下矿山岩层移动进行研究是可行的。

基于改进VIKOR的黄姜皂素生产工艺评价

为了对黄姜皂素产业主要生产工艺进行综合分析,找出最优生产工艺,建立了基于博弈论组合赋权的多准则妥协解排序(VIKOR)黄姜皂素生产工艺评价模型.首先,利用熵值法对原始数据进行分析,确定各评估准则的客观权重;然后,通过博弈论模型对主客观权重进行科学化组合,得到综合权重;最后,将该模型运用在黄姜皂素产业主要生产工艺的评价上,得到了4种生产工艺的综合排序.研究结果表明:博弈论组合赋权的VIKOR模型对4种生产工艺的评估结果与利用其他评估模型所得结果一致,该模型能全面考虑各项评估准则及评估对象与最优工艺和最劣工艺的关系,评估过程更为科学、完整;同时,其计算过程简洁,提高了评估效率.