用最大信息熵原理求解教学点经费投入问题

最大信息熵原理作为一种信息处理统计方法可以被有效运用于不确定性信息处理和随机问题的解决。文章讨论了全国教师网联教学点经费投入的地区分布比例可能存在的不确定性和随机问题,运用最大熵原理对教师网联教学点经费投入的地区分布问题进行了分析,并提出了解决问题的思路和模型框架。

基于机器学习的5G无线传播模型的构建

针对5G无线传播模型的构建,使用Pearson系数量化特征与目标值之间的相关性,以此构造出新的特征。将这些特征送入到BP神经网络、决策树、随机森林中来建立无线传播模型,并且能够预测新环境下无线信号覆盖的强度。该模型为建立精准的无线网络提供技术支持,使网络建设成本降低,并提高建设效率。

基于数据中心的中小学数字化校园建设的研究与探索

立足于我国教育部关于建设数字化校园和基础教育的政策,分析了数据中心的结构,以数据中心为核心研究了我国中小学基于数据中心的数字化校园的建设模式和应用思路。并提出了中小学数字化校园下一步的建设方向。

基于GD-FNN的药物注射系统辨识

针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络(GD-FNN)应用于药物注射系统辨识。学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度。

基于虚实结合的远程单片机学习平台

目前社会对单片机的学习需求非常大,但学员自费学习单片机的成本相对较高,同时学校的单片机实验室无法做到想学就学,实验室设备场地投入无法与不断上升的单片机教学需求相适应。本文设计的基于虚实结合的远程单片机学习平台,单片机学员可以通过网络实现单片机的编程实验学习。该平台具有成本低,方便快捷,实验结果真实可靠的特点。