试论外语教学中的“动态中心”模式

以教师为中心和以学生为中心的教学法在外语教学中既具有合理性,也有着明显的局限性。在“以学习为中心”的外语教学中,教师、学生和学习之间更为和谐,但实践中的可操作性差。“动态中心”———学习中心的转移模式可以更好地解释师生之间的主客体关系结构的转换,辩证地把握学习的主体性建构,是外语教学改革发展的趋势。

浅谈学习中心向动态中心的转移

“教师中心论”、“学生中心论”以及“学习中心论”教学法有其各自的理论基础及不足,动态学习中心的观点认为,学生的角色与教师的角色是动态的,二者相互促进、相互作用。

基于动态中心法的制动接触压力均匀性研究

针对盘式制动器,设计了台架试验、定速摩擦磨损试验、单轴拉伸试验,并根据试验结果建立了制动器对称有限单元模型,进行了静态加载和准静态旋转工况下制动盘和摩擦块接触压力的计算与分析。在此基础上,设计正交试验研究推杆位置对接触压力的影响规律,建立接触压力均匀性优化响应模型,通过优化计算,使得动态压力中心与摩擦块形心趋于一致。结果表明,通过优化计算,动态压力中心更接近摩擦块形心,其距离为2.4mm。优化最优结果与原始方案对比,最大接触压力降低4.8MPa,降低31.2%,力矩增大1.4%,接触面积增大279.2mm2。优化最优结果与正交试验最优结果对比,接触压力均匀性大幅提升,1、2摩擦块接触压力分布趋于相同。

动态分配聚类中心的改进K均值聚类算法

K均值算法(KMEANS)是一种应用广泛的经典聚类算法,但其有两个缺陷,即对初始聚类中心敏感及需要人工确定聚类的个数,因而聚类结果的准确率较低。针对K均值聚类算法现存的两个缺陷,为提高算法的精确性与稳定性,以及改善聚类性能,提出了一种改进的K均值算法。该算法通过定义的平均类间最大相似度指标值来确定最佳的K值,将所有数据点中密度较高的点作为备选聚类中心,将备选点中密度最大的两个点作为聚类中心进行初步聚类计算并更新当前聚类中心。当计算得到的平均类间最大相似度现值小于前次计算值,则依据相对距离原则从备选点中动态选择下一个聚类中心;否则,将当前的聚类中心作为最佳初始聚类中心进行K均值聚类计算。实验结果表明,改进后的算法不仅能够有效地提高聚类计算的精确性与稳定性,而且还能缩短聚类计算时间,具有一定的技术优势和应用前景。

解决动态多中心问题的自学习差异进化算法

为解决动态环境下的多中心优化问题,提出自学习差异进化算法。通过评估特定个体检测到环境变化,自学习算子将群体引至新的环境,并保持群体的拓扑结构不变,以继续当前的进化趋势。采用邻域搜索机制加快算法的收敛速度,引入随机个体迁入机制增加群体多样性。实验以周期动态函数为测试对象,比较自学习差异进化算法与部分智能优化算法的性能,结果表明,新算法有更快的收敛速度和更好的环境适应能力。

基于实时交通流信息的中心式动态路径诱导系统行车路线优化技术研究

近年来,世界各国纷纷致力于新兴交通科技,如智能运输系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)的研究和应用,以应对目前严峻的交通环境。笔者综合应用道路检测器检测的交通流量数据以及路段交通流量与路段行程时间的内在联系,运用增量加载最短路优化的方法对智能运输系统的核心技术—城市交通流诱导系统(UTFGS)中的中心式动态路径诱导系统中的行车路线优化技术展开研究。

基于中心控制动态域模型的资源共享方法

网络资源的安全管理问题日益受到社会各界的广泛关注。在分析当前资源共享所面临的新特点、新要求的基础上,提出了基于中心控制动态域(中心域)模型的网络架构,构建了中心域创建与配置、资源和用户管理机制,并给出了基于共识的中心域管理方法,采用基于.NET技术初步实现了需求。该模型采用集中控制模式,弥补了P2P(Peer-to-Peer,简称P2P)分布式网络在数据隔离、数据访问限制等方面的不足,为网络资源整合、共享提供了很好的框架,对网络技术发展具有重要参考价值。

基于核函数动态分配聚类中心的DGK-Kmeans算法

Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据,得到备选聚类中心,依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数,直至平均类间相似度大于前次计算值时,选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心,进行Kmeans聚类计算。采用UCI标准数据集进行实验,证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高。

宝钢铁水运输动态监测系统中心站大屏幕控制显示系统设计

上海宝山钢铁集团公司是我国乃至世界知名的大型钢铁联合企业。根据企业发展的需要，1996年宝钢与信息产业部电子第二十研究所签定“宝钢铁水运输动态监测系统”工程建设俣同，合同总金额三千多万元，经过五年努力，系统现已投入中试试运行，效果良好，作者有幸参加了工程从研究设计到开发建设的全过程，并主管中心站大屏幕控制显示分系统研究设计开发工作，本文着重介绍了中心站大屏幕控制显示分系统的主要功能，设计思想和关键问题处理方法。本文对相关的系统研究发人员具有较大的参考价值。

基于ArcGIS的动态路径诱导系统研究

在分析中心式动态路径诱导系统、ArcGIS、Web服务和GIS Web服务等关键技术的基础上,设计了基于ArcGIS的动态路径诱导系统方案和仿真系统的总体框架,并对系统采用的方法、技术进行分析和研究。

一种改进的动态聚类非线性系统辨识算法

对RBF网络中几种常用的聚类算法进行比较,分析了各种方法的优缺点,针对动态聚类法进行了改进,其最突出的缺点是距离门限值固定不变,不适于样本分布密度差异较大的数据集。在改进算法中,首先定义所有样本间的平均距离为聚类门限初值,按照奖罚制度动态调节各中心的距离门限值,然后对所有样本进行动态聚类,以输入样本的平均值作为聚类中心,用最小二乘法求的输出层权值。该算法具有在线自适应聚类能力,所得到的RBF网络是最优的。最后通过著名的煤气炉数据验证了该方法的有效性与实用性。

非线性转子系统稳定性量化分析方法

转子轴承系统是一类多自由度非线性动力系统,广泛应用于工程实际.设计观念和维修体制的变革提出了稳定性量化分析的要求.本文利用轨线保稳降维方法提出了转子系统稳定性的量化分析方法.首先,对高维非线性非自治转子系统进行数值积分,将n维空间的轨线映射为一系列一维的映象轨线,并将各自由度的运动方程中除该自由度外的所有状态变量用积分结果代换,得到n个互相解耦,含有多个时变参数的单自由度方程.然后,在一维观察空间的外力位移扩展相平面上定义了动态中心点,研究转子系统中常见的几种运动的动态中心点动能差序列的特点,给出了上述典型运动形式的轨线稳定裕度的定量评估指标,应用灵敏度分析技术快速有效地预测周期运动的倍周期分岔点和Hopf分岔点.以一个具有非线性支承的滑动轴承柔性转子模型为例,证明了该方法的有效性.

一种基于日志聚类邮件网络社区划分挖掘算法

针对现有的网络社区挖掘算法在社区划分的质量不高及执行效率低的问题,提出了一种基于日志聚类的邮件网络社区挖掘算法LENCM(the log clustering based e-mail network community mining algorithm),算法根据日志聚类节点的密度变化确定核心节点,构成日志连通子图并确定邮件网络社区划分的初始社区中心点和个数,采用错误注入的方式构造算子,并把执行后的日志与关联规则进行比较,借助社区中心动态调整方法将非核心节点划分至所属社区。实验证明基于日志聚类的邮件网络社区划分挖掘算法有较高的划分质量和较快的执行效率,具有一定的有效性和可行性。

一种面向数据抗毁性的对等网络数据存储策略

现有评价机制不能准确评估结构化对等网络冗余存储策略,因此,引入数据抗毁性这一评价指标,从全复制、分块复制和有中心节点的分块复制三个角度对数据抗毁性进行建模分析。在此基础上,提出了一种基于动态中心确认机制的数据存储策略(DCDS)。实验证明,该策略在网络节点不断失效的情况下,对提高网络中可用数据的数量是有效的。

和谐教育对大学学科教学的启示——论多元智能的培养

在全球教育一体化的趋势下,多元文化的兴起促使人们尝试将艺术教育融入大学学科教学中去,以期打破大学传统教学单一的思路,探索一种令学生的智商与情商都能够得到充分发展的和谐教育课程。

艺术教育与大学外语教学

介绍了外语教学和审美教育的相关理论,通过利用多媒体设备将艺术教育融入课堂教学的实践论证外语教学艺术化的合理性和可行性。

基于核心图聚类的邮件网络社区发现

根据图聚类节点的密度变化确定核心节点,构成连通子图并确定邮件网络社区划分的个数及初始社区中心点,通过社区中心动态调整的方法将非核心节点划分至所属社区。实验证明了该邮件网络社区划分的有效性和可行性。

考虑不确定性的医疗中心动态选址方法

考虑到医疗需求随时间动态变化而具有不确定性的特征,提出一种医疗中心动态选址方法。在该方法中,首先将选址规划期划分为多个阶段,使用指数平滑法对各阶段的医疗需求进行预测;进一步的,以整个规划期内患者与医疗中心的成本要求为目标,同时考虑医疗中心的容量限制、患者可接受路程距离的限制以及建设医疗中心的投资金额的限制,建立动态选址优化模型;通过使用Matlab求解该线性模型,可得到医疗中心的优化选址方案以及医疗中心与患者之间的分配关系。最后,通过实例分析表明了给出方法的可行性与有效性。

句子加工中的语义P600效应

句子加工领域的研究中,一般认为,N400效应与语义加工有关,句法违反通常引发P600效应。然而近年来一些研究发现,句子语义违反时也引发了P600效应,即语义P600效应。对语义P600效应的诱发原因及其功能意义,目前有三种代表性的解释:监控说认为,P600效应是由语言理解过程中的认知冲突引发的,反映了认知监控系统对可能出现的加工错误的检测与解决;而非句法中心动态模型认为语义P600效应反映的是句子理解过程中两条通路之间出现冲突时的持续分析;扩展的论元依赖模型则用新的句子加工模型来解释语义P600效应,认为语义P600效应与句法违反引发的P600效应产生于句子加工的不同过程。