材料加工原理类课程本研贯通教学资源数字化设计探索

论述目前教学资源数字化建设动向及材料类课程资源建设现状,根据课程概念和公式密集、知识脉络高度关联、解析计算复杂、理论与应用兼顾等特点和需要综合集成多元化教学手段的教学设计特点,该课程适宜作为全面数字化教学资源建设试点,并通过数字化建设解决学习者的各类困难。以哈尔滨工业大学(威海)材料加工原理类课程本研贯通教学资源数字化设计为例,提出课程体系模块化、知识脉络工程化、工具软件国产化、本研主线贯通化的建设思路,形成“理论+方法”的基础知识及解析方法的开放式数字资源模块化设计和基于国产化工具软件以内化领域前沿成果、国家重大工程技术为主要素材的本研贯通教学的主题案例数字资源设计。

军队院校任职培训原理类课程混合式教学模式改革探索

为适应新形势下对机务技师不断提高的岗位要求,提升机务技师任职培训质量,航空发动机原理课程组开展混合式教学改革,从开展精准学情分析、延伸学习时空和培养知识迁移能力等方面进行探索与实践。结合问卷调查与教学实践,对任职培训混合式教学效果进行总结与反思,指出应在基础补差、内容结合工作实际、教学形式选取和网络保密工作等方面予以重点关注,为类似课程开展混合式教学提供借鉴和参考。

地方高校社会科学原理类课程:教学困境、基本定位与改革路径

地方高校社科原理类课程教学普遍存在着教学内容常识化、教学方式碎片化、教学过程单向化等问题,无法充分体现课程的原理性、专业性,不能对高校专业形成有力支撑。要走出当前困境,社科原理类课程教学应当回归社会科学原理的本色,在原理中有机融合高校专业特色,并始终保持社会科学原理发展的彩色。为此,需要在经典文献库、阅读-思考—辨析-评价教学法、特色案例库、教学团队等维度展开一系列教学改革。

共词分析法研究(三)——共词聚类分析法的原理与特点

共词聚类分析法采用聚类的计算方法,对文章中共现的词对(主题词或关键词)的关联性进行运算,将关系密切的词聚集归类,从而达到挖掘隐含信息的目的。通过对聚类原理的分析,认为该方法具有客观性、科学性、敏感性的特点。并讨论了共词聚类分析法的不足以及其解决办法,最后介绍了共词聚类分析法的最新研究进展。

情报检索语言中聚类的原理和方法

情报检索语言中聚类的原理和方法张琪玉聚类原理和作用进行“聚类”，目的是使情报检索语言具有“对内容相同及相关的情报加以集中或揭示其相关性”这项功能。各种情报检索语言所采用的显示概念之间关系的一切方法，都是聚类方法。聚类原理，也正在于通过一定形式揭示情报...

用聚类原理评价经济综合效益及软件设计

本文就评价宏观经济的若干方法进行介绍和比较，提出用聚类分析原理建立经济效益综合评价方法，并对该方法进行了计算机程序的设计，最后利用这一软件系统对全国和广西工业综合经济效益进行了实证分析。

基于蚁堆原理的聚类算法在数据挖掘中的应用研究

基于蚁堆原理的聚类算法是一种新的仿生算法,该算法已经在当前的数据挖掘研究中得到了多种应用。本文在介绍回顾该算法发展历史的基础上,简要评述了部分具有代表性的该算法改进模型及其应用情况。最后,对该算法在今后的研究方向作了展望。

有限位移理论线弹性力学二类和三类混合变量的变分原理及其应用

提出了有限位移理论线弹性力学二类混合变量和三类混合变量的变分原理.考虑已知边界条件的变化并应用有限位移理论的功的互等定理,在导出上述两类变分原理的过程中起到了关键作用和桥梁作用.首先,考虑已知位移边界条件的变化和应用功的互等定理,导出了二类混合变量的最小势能原理.用类似的方法,导出了二类混合变量的驻值余能原理.应用应变能密度和应力余能密度的关系式于上述两个变分原理,得到三类混合变量的变分原理.然后,给出了二类和三类混合变量的虚功原理和虚余功原理.同时,应用拉氏乘子法导出了广义变分原理.以一个算例说明了在某些情况下拉氏乘子法会失效,介绍了构成广义变分原理泛函的半逆法.最后,应用二类混合变量最小势能原理计算了一大挠度悬臂梁的弯曲.

弹性薄板大挠度问题两类变量的广义变分原理

应用变积方法,按照广义力和广义位移之间的对应关系,将弹性薄板大挠度问题的平衡方程和几何方程乘上相应的虚量,然后积分,代数相加,代入本构关系,建立弹性薄板大挠度问题两类变量的广义势能原理。通过代入另一类本构关系,再应用类似如上的方法,建立弹性薄板大挠度问题两类变量的广义余能原理。再将这两种两类变量的广义变分原理分别退化到弹性薄板大挠度问题的势能原理和余能原理。

把握特征 引导探究——“两类计数原理”课堂节选与点

有效的数学学习活动不能仅仅单纯地依靠模仿与记忆,只有亲自动手实践、深入自主探索和积极的合作交流才是学生学习数学所提倡的重要方式与手段。只要老师能够用心地来对探究问题进行科学的设计并且采用恰当的探究方式,我们的课堂就一定会产生意想不到的结果。

问题驱动教学法及其在计算机原理教学中的应用

现阶段我国高等教育"教"与"学"矛盾突出,高校学生到课率普遍很低,特别是原理类课程。针对计算机专业的课程设置特点-"先学习使用,再学习原理",提出问题驱动教学方法。该方法能调动学生积极性,培养学生分析问题解决问题的能力,且简便易行,适应现有的教学模式。笔者在自己的课堂上坚持应用,取得较好的效果。

网络入侵的聚类算法研究与实现

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大。据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法。该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好。实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的。

基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型

为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。

基于ML-Ⅱ原理的多源验前信息融合方法研究

在Bayes小子样理论中,验前分布的获取和表示是一个关键问题。针对反舰导弹靶场试验中遇到的验前信息的多源性,给出了一种基于第二类极大似然估计原理(ML-Ⅱ)的多源异总体验前分布的融合方法,并通过仿真实例证明了该方法的有效性。

“双碳”背景下建筑工程管理废料处理技术

随着国家“碳达峰、碳中和”战略目标的提出,作为碳排放大户的建筑领域开始积极进行技术变革、发展绿色经济。因此,为了解决建筑工程在施工前、施工中、竣工后以及装修、维护和拆除等阶段产生的废料处理问题,提出了一种基于POSC技术的建筑废料处理新途径。该技术以建筑废料处理装置为依托,通过对设备已有部件的科学设计与合理组合,将筛分、聚类原理灵活运用到建筑废料处理的各个阶段中,达到对废料分速、分层、聚类的目的,实现建筑废料处理的高效化、能耗最低化、有效寿命最长化和处理成本最低化,减少建筑领域相关技术活动的碳排放,达成科学工程管理,有效推动建筑行业的低碳发展,响应国家“碳达峰、碳中和”号召。

AlGaAs∶Sn混晶中的两类类DX中心

在测得Ａｌ０．２６Ｇａ０．７４Ａｓ:Ｓｎ混晶中两类类ＤＸ中心的电子热俘获势垒精细结构后,研究和确定了其相关的束缚能、晶格驰豫能和光离化能．采用第一原理赝势法的计算和分析结果表明,Ｓｎ施主杂质次近邻Ａｌ/Ｇａ原子的不同局域组分所引起的Ｓｎ杂质及其最近邻Ａｓ原子的不同晶格驰豫,是产生两类类ＤＸ中心能级精细结构的主要原因．

基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法

采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。

金川矿山岩体稳定性的动态聚类评价

通过对金川矿山工程地质的研究，论述了矿山岩体稳定性的主要因素，运用动态聚类分析的原理，对之进行了稳定性评价，并评估其岩体力学参数和变形指标，为采矿生产，支护设计及模拟分析提供了科学的依据。

基于K-Means聚类算法的苹果分等研究

为解决苹果在果园分等过程中的准确性以及需要大量劳动力的问题,以K-Means聚类算法为基础,根据苹果等级分级的标准,对苹果大小、圆形度、颜色以及表面是否有缺损4个方面进行分析,借助K-Means聚类算法对苹果图像进行轮廓的分割,从而计算出苹果大小以及圆形度,并通过色调-饱和度-亮度(hue saturation intensity,HSI)模型判断苹果的颜色是否达标,利用K-Means聚类算法分析表面是否缺损。最终通过该方法分等的苹果与人为分等的苹果情况大体相同,准确率可以达到95%以上。