高等数学课程分层分类教学的研究与实践--以成都信息工程大学为例

随着高等教育的快速发展,各专业对高等数学知识能力的需求和学生个体的数学能力都存在着差异性,为了使高等数学课程更好地为专业教学服务,满足学生个性发展的需求,提高学生解决问题的能力,我校对高等数学课程实施了分层分类教学改革。实践表明,分层分类教学改革提高了教学的针对性和科学性,激发了学生的学习兴趣,有效地引导了学生开展自主学习。本文结合我校分层分类教学改革的实践情况,介绍了分层分类教学的实施方案和效果,以期为高等数学教学改革提供借鉴参考。

大数据时代信息与计算科学专业的发展与探索思考——以成都信息工程大学为例

通过对教学应用型本科信息与计算科学专业发展的困境进行深度分析。结合大数据时代数学专业的优势、劣势及机遇,以成都信息工程大学信息与计算科学专业为例,从生源、专业方向优化、课程改革及师资整合几个方面给出了解决该专业发展困境的培养模式。

信息与计算科学专业人才培养模式探索——以成都信息工程大学信息与计算科学专业为例

国家“双万计划”为应用型本科院校信息与计算科学专业带来了新的机遇和挑战。在此背景下,成都信息工程大学应用数学学院信息与计算科学专业2020年度入选国家级一流本科专业建设点。以成都信息工程大学信息与计算科学专业为例,结合国家标准、国家一流专业建设目标、课程思政等多维度要求,从专业人才培养模式整体框架设计、课程体系设计、教学质量保障体系设计等多方面对国家一流专业背景下信息与计算科学专业人才培养模式迭代升级方案进行了深度探索。

改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用

针对正余弦算法在搜索过程中存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于正态变异自适应的改进正余弦算法(MSCA)。首先,将变异操作引入SCA算法,进行种群初始化;其次,引入惯性权重来修正位置更新方程,保留更多的信息和产生有前途的候选解;提出一种平衡勘探开发的非线性转换参数递减策略,在搜索过程中跳出局部最优解状态;最后,改进基于正态变异算子的位置更新策略,增加局部搜索空间。再选取26个国际标准测试函数对改进的算法进行测试,结果表明,MSCA算法在收敛精度、收敛速度和收敛稳定性上,更优于其他改进算法。除此之外,还将改进后的MSCA应用在城市公交排班中,通过实验仿真得到改进的MSCA的最优目标函数值优于原有算法SCA,以及公交排班符合客流的实际分布。

一般工科院校应用数学人才培养的探索与实践

本文分析了目前数学专业的现状,对一般工科院校应用数学人才培养作了某些探索,以作者所在学校的专业建设为例,展示了取得的成效。希望通过文章的分析,能够对相关工作提供参考。

高等数学教学中应用模型导向探究

将数学知识结合数学模型并展开实际应用,可以提高学生在高等数学中对数学概念的更深层次的认识与理解,进而改变学生在传统数学学习中的消极意识,并促成他们形成正确的数学观。

优质课程资源在高等数学课程教学中的应用初探

在综合分析一般本科院校工科类专业学生学情和新工科背景下高等数学教学现状的基础上,该文阐述了将优质课程资源有效应用于高等数学课程教学的必要性,给出了基于优质课程资源的高等数学混合式教学改革的实施思路以及具体实施步骤,分析了改革实践中得到的反馈数据,总结了改革实践中的经验教训,提出了后期工作的改进方向。

Krull整环的Gorenstein同调刻画

从Gorenstein同调代数的角度给出Krull整环新的阐述.应用w-算子,证明整环R是Krull的当且仅当对R的任何非零真w-理想,它w-商环的Gorenstein整体维数都为0.

优化逆序发生率的RED-TOPSIS模型

为解决TOPSIS模型中存在的逆序问题,本文提出一种基于纪录值的TOPSIS模型,称为RED-TOPSIS模型,该模型针对有纪录值数据的多属性决策问题,采用区间化公式或最大最小化公式作无量纲化处理,利用纪录值构造理想解。由于纪录客观存在且有不易打破的特点,以此确定的理想解具有近似于绝对理想解的稳定性兼具相对理想解的客观性,使得RED-TOPSIS模型理论上仅当纪录被打破时才可能产生逆序,从而在实际应用中易于操作且能大幅降低逆序现象的发生。

信息与计算科学专业多元化考核测评体系的研究

课程考核作为教学过程中的一个重要环节,如何进行合理的考核,如何通过考核提高教学质量,一直以来是很多教育工作者探索实践的重要工作。通过对信息与计算科学专业现有考核模式存在的问题进行分析,提出了信息与计算科学专业课程考核改革遵循的原则,建立了过程化、多元化的考核测评体系。这种考核测评体系有利于教学质量的提高,有利于应用型人才的培养。

组合结式理论的初步应用

利用组合结式方法的灵活性、快速消元和组合结式导出多项式的多样性等特点,提出了构造Bezout矩阵的改进算法,并把组合结式方法应用在求解非线性方程组、推导未知关系、参数曲线与曲面的隐式化、构造三角列等方面。通过实例验证,组合结式方法比原方法简单。

基于贴近度的模糊决策信息系统约简

传统的粗糙集约简理论对模糊决策信息系统不能直接属性约简。主要基于模糊贴近度讨论模糊决策信息系统的属性约简问题,首先引入模糊贴近度的概念,并根据距离贴近度分别定义分布协调集与分布约简集,然后利用属性可辨识集与属性可辨识矩阵探讨模糊决策信息系统的属性约简,得到由此提出一种基于贴近度的属性约简方法,并用实例对该方法进行说明。

基于优质课程资源的混合式教学在线性代数中的应用初探

本文就如何利用优质课程资源在线性代数课程中采用混合式教学进行了探究和总结。实践表明,该教学模式的合理运用对培养学生的实践能力和应用能力,提高其学习能力和学习积极性,提高其探索质疑、推广创新的精神等方面有极大的促进作用,并为分层次教学提供了基础。

基于层次分析法的房地产价格模型研究及应用

城市快速发展的同时,各大城市相继出现了严重的房地产泡沫现象,这成为社会密切关注的热点问题。本文首先通过比较、分析国内房地产价格数据,初步找出了影响房地产价格的九个影响因素;然后建立层次分析模型,确定了影响房地产价格的三个主要因素,并逐层进行一致性检验,验证了层次分析模型的合理性;之后,根据收集的房地产价格数据和层次分析法所得结论,建立了房地产价格的多元线性回归模型,用最小二乘法求解模型参数,进行模型检验,判断出所建立的模型具有高的精确度,能够很好地拟合房地产价格;最后,针对我国房地产市场现状以及建模结论,在土地资源相关政策、市场政策等方面提出建议,合理使用这些建议能够对房地产泡沫起到一定的抑制作用。

信息与计算科学专业课程设置的优化研究

文章针对信息与计算科学专业课程设置与人才培养模式间的现状以及存在的问题,从专业课程体系、专业培养目标、课程设置与人才培养模式间的相互统一等方面对专业课程建设设置的优化进行了探讨和研究。

针对新学习策略的弱小目标检测方法

基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能,然而,将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳;为了提高弱小目标检测速度和精度的性能,文章提出一种有效的弱小目标检测方法,使用改进的特征提取方法,利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测;同时在神经网络中设计自适应的融合模块,通过融合特征与接收域以增强目标环境特征;提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能;有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题,新的策略使用自适应参数确定检测框;特别针对海天背景下,检测海面船只问题,提出基于海天线智能分割的方法,进而进行背景处理检测的预处理方法;可以很大程度消除虚警,提高目标检测概率;实验结果表明,提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标,优于其它先进的目标检测方法。

一类改进的BFGS拟牛顿法及与其他几种拟牛顿法的比较研究

拟牛顿法是最优化中一种重要的求解无约束问题的方法,对拟牛顿算法的改进是一个重点研究内容。基于新拟牛顿方程B_(k+1)·s^((k))=(y^((k)))^(*)提出一个新的改进的BFGS算法,结合以往几种改进的BFGS算法,采用Wolfe线搜索准则对迭代步长进行搜索,并通过选取一些测试函数利用MATLAB工具对这几种改进的BFGS拟牛顿法的收敛效果进行对比分析。实验结果表明,提出的改进的BFGS算法相较于以往几种改进的BFGS算法,收敛效果更好。

关于f'(z)-af^(2)(z)的值分布探讨

运用Nevanlinna的亚纯函数值分布理论和正规族理论方法,研究了超越亚纯函数的值分布理论,进一步推广Hayman的结果,丰富了亚纯函数值分布理论。

基于GM(1,1)模型和BP神经网络的四川省用电量预测

随着中国经济的快速增长,人民对能源的需求也在逐步增长。电能作为居民基本的生活能源,其是否能够充足稳定的供应决定了社会经济的运行。当在面对突发事件无法及时满足供电需求时,对于用电量的预测就成为了一种未雨绸缪的重要方法。本文基于GM(1,1)模型和BP神经网络建立了一种新的GM-ABP模型。我们将GM-ABP模型用于预测中国四川省年用电总量。本文提出的模型在GM(1,1)模型的基础上加以修正,利用Adam算法优化的BP神经网络对残差进行拟合。预测结果显示GM-ABP模型的预测精度均优于GM(1,1)模型和Adam-BP神经网络模型,且预测精度有较大提升。最后通过GM-ABP模型给出了四川省2021~2023年用电总量的预测值。

BiCR算法求解Sylvester矩阵方程组的Perhermitian解

对于给定的矩阵X∈Cn×n,如果SXS=SH,其中S是给定的反射矩阵,即SH=S,S2=I,则称矩阵X为perhermitian矩阵。本文提出一种用于求解Sylvester矩阵方程组的perhermitian解的双共轭残差(BiCR)算法,并且证明了该算法的收敛性。通过选择任意初始perhermitian矩阵,可以在有限步求解出Sylvester矩阵方程组的唯一最小范数perhermitian解。最后,我们给出了一些数值算例来验证该算法的有效性和可行性。