基于个性诊断的路段缺失速度值估计

针对基于GPS的浮动车技术因无法做到对路网的时空间全覆盖导致部分路段实时交通状态缺失问题,提出基于热门路段个性化诊断(personality diagnosis base on popular road,PDPR)模型对各路段上的缺失速度值进行估计。使用K均值算法对所有原始数据作离散化处理,根据数据覆盖率对路段进行分类;以高覆盖率路段的速度数据为辅助,使用个性诊断算法(personality diagnosis,PD)对低覆盖率路段进行缺失速度估计,把估计值映射到连续型空间。实验结果表明,PDPR模型估计误差比PPCA(probabilistic principal component analysis)算法低32.84%,比滑动平均法低5.70%。

基于改进个性诊断和热门路段的路况估计

个性诊断(Personality Diagnosis,PD)算法只适合应用于离散型空间,应用到连续型空间时需要先进行离散化处理,导致其应用范围受限。对个性诊断算法进行改进,并应用到实时路况估计中,提出基于连续型的个性诊断和热门路段的路况估计模型(Improved Personality Diagnosis and Popular Road Model,IPDPR)。首先根据数据覆盖率提取高覆盖率路段作为基准个性类型;然后判别路网中所有路段的类型,即计算相似性概率;接着根据相似性概率获得缺失项的取值概率分布;最后计算概率最大值作为估计值。实验结果表明,本文所提IPDPR模型估计误差比概率主成分分析(Probabilistic Principal component analysis,PPCA)算法小53.88%,比滑动平均法小11.47%.

优秀短距离蛙泳运动员个性化体能诊断与训练的实证研究

根据现代功能性体能训练的理念和短距离蛙泳的专项特点,对运动员王×进行个性化体能诊断,通过对体成分、FMS、Y型平衡、CMJ垂直纵跳、最大功率、攀爬机等测试结果的分析,发现运动员的左右下肢的灵活性存在不对称,右下肢后群肌肉柔韧性较差,左侧髋关节和右侧肩关节的稳定性相对偏弱。确定运动员的薄弱环节和训练初始能力后,根据诊断结果和比赛时间设计12周的个性化体能训练计划,将训练划分为基础能力训练期、最大力量训练期、爆发力训练期和连续功率训练期4个阶段,在距离比赛一周时对运动员重新进行各项体能测试,通过数据分析发现运动员的薄弱环节得到改善,同时爆发力、速度和专项耐力均得到提高。运动员在训练结束一周后参加全国游泳锦标赛,在50 m和100 m蛙泳比赛中均获得金牌,专项成绩均得到较大幅度提高。

基于知识点的个性化诊断学习实践活动设计及效果

目前,尽管教育体制和人才培养方式很完善,但是随着高等教育的大众化,出现了人才难求和毕业生过剩的矛盾。以社会需求为导向,利用大数据技术发掘每个学生的学习潜能,给学生推荐个性化学习资源,发挥学生特长,满足社会需求。自2018年开始在我校大学一年级新生中《计算机应用基础》课程中开展了“基于大数据的个性化学习模式构建及实证研究”实证研究。实践效果显示不仅改善了学生学习效率和大幅提升学生的学习能力,而且教师的教学素养也得到了提高。

艾森克个性计算机诊断分析系统的研究

本研究以艾森克个性问卷为蓝本,引入专家经验,并借助计算机技术,研制出既适合于临床应用又能满足科研要求的艾森克个性计算机诊断分析系统。经300例临床验证,诊断符合率100％,分析符合率97％。

对我国优秀男子公开水域游泳运动员安家葆个性化体能诊断与训练的实证研究

从公开水域游泳项目专项特征与功能性体能训练的角度出发,完善我国优秀公开水域游泳运动员安家葆的个性化体能诊断与训练过程。经过功能性动作筛查、Y—平衡测试,以及专项体能素质和竞技成绩等方面的测试,发现安家葆个人力量较差,两侧上肢灵活性存在较大差异,左下肢后群肌肉柔韧性和绝对力量不足,左侧髋关节和左侧肩关节的稳定性急需加强。根据诊断结果、运动员自身特征和比赛时间安排,为其在2017年全运会前设计了16周的个性化体能训练计划,在训练结束后2周对安家葆重新进行了各项体能评估,结果发现安家葆的双侧上肢活动度得到明显改善,其他弱链环节得到修正,同时专项耐力、绝对力量、动作速度及肢体柔韧性均显著提高。安家葆在本研究结束后参加的第13届全运会公开水域游泳比赛中,获得亚军,并创造了个人最好成绩,专项运动能力获得较大幅度提高。

对中国优秀男子自由泳运动员杨金潼个性化体能诊断与训练的实证研究

根据现代功能性体能训练的理念和自由泳的专项特点,对我国优秀青年运动员杨金潼进行了个性化体能诊断,通过对FMS、Y-Balance、专项能力、专项成绩等方面测试结果的分析,发现杨金潼左右上肢的灵活性存在不对称,右下肢后群肌肉柔韧性相对较差,右侧肩关节和左侧髋关节的稳定性偏弱。我们在明确杨金潼的训练初始竞技能力和薄弱环节后,根据诊断结果和比赛安排为其设计了12周的个性化体能训练方案,并且将训练划分为基础能力训练期、ESD能量代谢期、爆发力训练期和专项竞技能力训练期4个阶段。在本研究训练结束时对杨金潼重新进行了各项体能测试,通过数据分析发现杨金潼的薄弱环节得到改善,同时速度、爆发力和专项耐力均得到显著提高。运动员在本研究结束后参加世界青年游泳冠军赛,在800m和400m自由泳比赛中获得1金1银的佳绩,且均创个人最好成绩,专项成绩得到较大幅度提高。

动力学小波字典驱动的轴承故障个性化稀疏诊断

针对轴承信号稀疏分解方法中因轴承个性化振动行为导致稀疏分解字典与故障信号适配性差,以及因字典参数设置、选取不当而使其在实际应用中稀疏分解效果不佳的问题,提出一种基于动力学小波字典的个性化稀疏诊断方法。该方法基于有限元技术和稀疏分解的思想,根据轴承所处运行工况的不同,建立个性化动力学仿真模型,仿真出振动信号,并从中提取出单个瞬态冲击作为字典原子,将原子进行拓普利兹(Toeplitz)延拓生成动力学小波分析字典,结合正交匹配追踪算法(OMP)对信号进行稀疏分解并重构,提取轴承故障特征频率。动力学模型仿真信号和试验台信号的分析结果表明,相比常用的相关滤波算法(CFA)构造的参数字典、K-SVD自学习字典和快速谱峭度方法,所提出的方法可以更加准确有效地提取故障特征成分,且具有较好的的稳定性和可拓展性。

基于教育测评数据的个性化认知诊断研究

教育测评是教学中的一个重要环节,对教育测评数据进行深入挖掘可对学生学习状况开展多角度、多层面的教学诊断。以教育测评数据为基础,以教学目标达成情况和知识点掌握情况为研究目标,以布鲁姆教学目标分类学和Q矩阵理论为理论支撑,通过计算面向教学目标和知识点的属性掌握概率,建立个性化认知诊断模型。以西安邮电大学65名学生教育测评数据对模型进行检验,实验结果表明,模型能基于测评数据对学习者进行个性化认知诊断,发现学习课程认知能力和知识点薄弱之处,从而更好地改善教与学。

“三诊定案”:名校长工作室个性化培养方案的研制策略

如何精准研制针对入室校长的个性化培养方案,是名校长工作室培养工作中需要深入研究的问题。基于多年参与名校长工作室培训指导工作的实践与思考,提出“三诊定案”的研制策略。首先是诊个人,基于对校长个性特长的充分了解形成培养初案;其次是诊学校,基于现场诊断全面把握学校特征及优势,调整培养方案;最后是专家会诊,基于专家视角催生新的理解和思考,最终形成一人一案。

基于系统科学的错题管理实践与思考

针对错题管理效率不高的问题,基于系统科学建立错题管理体系,将信息技术与教育教学有机结合,通过分类归纳、精准剖析及反思整合等三个路径,对学生进行个性化诊断,有助于提高学生解决问题的效率,发展学生的学科素养,为“双减”背景下的“减负增效”提供借鉴。

基于化学学科核心素养的课程学习诊断

化学学科核心素养包含宏观辨识与微观探析、变化观念与平衡思想、证据推理与模型认知、科学探究与创新意识以及科学态度与社会责任五个方面，阐述这些方面的化学含义和价值，并使之具象化，为基于化学学科核心素养的课程学习诊断奠定了基础。基于化学学科核心素养的化学课程学习诊断从课程学习态度、课程学习能力、课程学习方法、课程学习进程和课程学习效果五个维度对学生的化学课程学习进行诊断，旨在提升学生素养水平，促进学生全面发展。

计算机多相个性测查的临床应用

对310例精神病人进行CMCIS测试，发现其诊断与临床诊断的符合率为83.7%，表明CMCIS是一种准确可靠的标准化定量心理测量工具，对临床诊断、治疗及预防工作具有重要的指导作用。

基于协同过滤技术推荐系统的探究

基于数据挖掘技术的推荐系统在互联网和大数据时代无处不在,它能够根据用户的兴趣和行为特征,为其推荐感兴趣的项目,具有深远的商业价值。协同过滤技术综合考虑用户的历史特征和用户之间的相似关系,为用户进行预测推荐,已经广泛应用于现有的推荐系统中。文中阐述了协同过滤技术的概念内容、前提假设、数据采集与过滤模式、数据结构、评价标准和算法分类,并着重分析对比了基于存储、基于模型和关联规则等三种推荐系统算法的不同实现方式及其优缺点。在此基础上,编程实现了向量相似性算法、个性诊断算法、奇异值分解算法和关联算法等典型常用算法,并在Movielens数据集和稀疏成绩单数据库上进行了验证与评估,实验结果可以为设计人员提供指导依据。

基于校本测试的大学英语阅读群体及个性化诊断研究

认知诊断评估在语言测试尤其是英语阅读领域的应用得到了越来越多的关注。该研究基于大学英语校本期末测试开展了认知诊断评估,运用认知诊断模型G-DINA对构建的阅读认知属性Q矩阵和6,242名被试在阅读理解部分的作答数据进行了诊断分析,得到了被试的认知属性掌握概率、潜质类型分布情况、试题答对概率等诊断信息,探索对被试进行阅读技能掌握情况的群体和个性化诊断,以期为教育管理者、教师和学生充分发挥大学英语校本期末测试的积极反拨作用提供启示。

数值模型驱动的传动系统故障个性化诊断原理

如何获得机械传动系统大量反映实际运行状态的故障样本,是制约人工智能诊断模型走向工程应用的瓶颈。基于个体差异的精准诊断需求,提出机械传动系统个性化故障诊断基本原理,通过建立机械传动系统数值模型,进行仿真分析,获得故障样本,解决故障诊断过程中故障特征信息缺乏的短板,从而激活人工智能诊断方法。以轴承、齿轮传动、转子系统等机械传动系统为例,构建完好结构有限元模型,开展模型修正,获得具有一定精度的仿真模型。预定义多类故障并添加至具有一定精度的有限元模型,计算生成故障样本集,作为人工智能诊断模型的训练样本,用于待诊断测试样本分类。任意选取的支持向量机、极限学习机、卷积神经网络等人工智能诊断模型故障分类实验结果表明:所提出机械传动系统故障诊断的个性化诊断原理,具有较强的普适性与可拓展性。

兴趣·自由·规范:国际学校图书馆阅读课程的实施经验

图书馆阅读课程正在走进我国中小学,但在阅读内容、组织形式、效果评价等方面存在诸多问题。解读北京多所国际学校图书馆阅读课程实施特点,为我国中小学图书馆阅读课程改进提供借鉴。国际学校图书馆阅读课程体现出"兴趣先导""自主选择""多元评价"的实施特点,阅读内容选择注重学生阅读兴趣与乐趣同行,阅读组织形式遵循自由与规范并重的原则,阅读评价注重对学生进行个性化可持续发展指导。

神经症患者心理CT临床子量表特点分析

目的 了解神经症患者与正常人人格特征的差异性。方法 采用邹义壮博士主持修订的计算机多相个性测量诊断系统 (简称心理CT)对神经症和正常人的临床子量表进行比较分析。结果 男女神经症与正常人的临床子量表比较 ,大多数项目的差异均有显著性。结论 神经症患者具有与正常人不同的、明确的精神病理性人格特征。

小心职场中33种危险人物

社会生活中最重要也是最麻烦的，非人际关系莫属，每个人都有每个人的个性，因此会出现“合得来”与“合不来”的人，或是“好对付”与“不好对付”的人，以及“喜欢”与“不喜欢”的人。遇到合不来、不好对付和不喜欢的人，几乎每个人都会觉得头痛。在现实生活中，一句“讨厌”是不能解决问题的，如果能学会“轻轻松松应对讨厌的人”的人际关系技巧，烦恼与痛苦必能减半，同时也能摆脱讨厌的情绪，减轻相处的压力。

“双减”视域下的教育精准测评:逻辑、框架与应用

“双减”政策与教育评价改革皆以高质量育人为根本旨归,精准化教育测评为减负与提质的耦合并进指明了新的方向。立足于“双减”重要理念与具体举措,从测评基点、测评路径、测评机制3个方面阐释教育精准测评的顶层发展逻辑,建构包括目标精准确立、测验精准布局、数据精准分析、结果精准应用4个核心环节的教育精准测评实施框架,以知识与能力双目标的映射统一为基础,联合项目反应理论与认知诊断理论实现兼具群体共性与个体特性的精准测评。以初中数学为例的应用分析表明,精准测评能够实现学生的个性化诊断,为个性化学习、补救式教学等提供有益参考,从而打造教育质量与效用协同提升的“双减”新生态。未来应进一步推进测评目标的过程性优化、多模态数据的互补式融合、智能技术的适配性应用,以实现“双减”导向下精准教-学-评的一体化发展。