基于WOA-ELM算法的矿井突水水源快速判别模型

我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤。基于河北开滦赵各庄矿的67个水样实测数据,将Na^(+),Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^(-),SO_(4)^(2-),HCO3^(-)六种离子的物质的量浓度作为输入项,突水水源类型为其输出项,应用鲸鱼优化算法(WOA)改进极限学习机(ELM)形成WOA-ELM判别模型实现突水水源判别。研究结果表明:以往的单一极限学习机具有稳定性差的缺点,采用鲸鱼算法对其权值和阈值进行迭代寻优,通过环形包围、气幕袭击、随机搜索3种方式的鲸鱼优化算法对最优参数进行搜索,收敛速度快、全局搜索能力强。根据座头鲸捕食行为建立的数学模型,由于猎物(突水)位置不确定,WOA算法首先假设当前的最佳候选解是目标猎物位置或最靠近猎物的位置,然后通过随机产生向量A和概率p来决定鲸鱼更新位置的方式。当|A|>1时随机搜索猎物;当|A|<1时,以0.5为分界点,p<0.5选择环形包围模式,p>0.5则通过螺旋运动来更新位置。依据最低适应度值得到最优个体的位置,最终将输出的42个最优权值和阈值赋给ELM模型,对待测样本进行判别。通过对比,WOA-ELM判别模型在矿井突水水源识别中的准确率高达95%以上,与单一ELM模型相比,准确率提升了15%左右。与支持向量机模型(SVW)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)模型以及灰狼优化算法改进的极限学习机(GWO-ELM)模型等相比,该模型具有更快的收敛速度与更高的精度,稳定性和泛化能力也均得到提升。

生本教育理念下小学语文阅读教学探讨

随着新课改的逐渐深入,小学语文阅读教学也面临着一系列的改革要求。阅读教学作为小学语文教学中不可或缺的组成部分,不仅可以提高学生的阅读素养,还有利于学生综合素质的提高。在小学语文阅读教学课堂中,语文教师要注重运用生本教育理念,突出学生在教学中的主体地位,以此促进学生的全面发展。

小议小学中低段群文阅读教学文本的选择

在小学语文教学中,教师比较重视学生的阅读能力,因为学生阅读能力的提升不仅仅可以提高学生对于语文知识点的学习兴趣还可以给学生日后的写作提供素材.主要从两个方面来阐述:第一个方面就是小学中低段群文阅读教学中需要多角度确定文本的主题;第二个方面就是小学中低段群文阅读教学中需要内外结合确定文本的篇目.

微课对提高小学生语文学习能力的作用探讨

小学教学对培养学生知识及能力基础具有重要意义,分析小学生这阶段的成长需求及思维特点,微课是十分有利的教学方式。而且小学阶段的语文课程教育与其他多个科目都是融会贯通的,影响着学生对其他科目的理解。为了让学生有更好的学习成果,教师需要深入地讨论微课的应用方法,思考如何利用微课培养学生的学习能力。