高中思想政治课教学中情商教育探析

当今社会培养高素质人才离不开两个重要方面,即思想政治教育与情商教育.如何在思想政治教学中丰富情商教育的内容,通过合理合适的方法正确树立情商教育的理念,帮助中学生在成长的过程中形成健全的人格,是高中思想政治教学需要探索和研究的重要课题.     

助飞鱼雷机动区域射击法攻潜能力研究

以飞航式助飞鱼雷为例,在分析助飞鱼雷攻潜过程的基础上,针对机动目标提出了在无指令修正情况下助飞鱼雷的机动区域射击法,并运用解析法对射击诸元进行解算。在建立助飞鱼雷作战能力仿真模型时,围绕捕获概率、鱼雷仿真和目标仿真等方面进行模型的构建,并采用蒙特卡罗方法进行仿真计算,分析采用机动区域射击方法时影响助飞鱼雷攻潜能力的主要因素及其规律,为更好发挥武器对机动目标的打击能力提供理论参考。     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

二次检测立方攻击改进与实现

对二次检测立方攻击预处理阶段的提取二次表达式的算法进行了改进以优化攻击效率。将秘密变量的变化引入攻击中,使得攻击模型更加灵活;同时,利用时空折中的思想,通过存储常数项和一次项的计算结果,有效降低二次项的计算量。将改进的方法应用于简化版的PRESENT算法和Trivium算法上,攻击效率有显著提高。     

军事院校强化训练阶段学员训练损伤的分析与预防

军事院校强化训练期间学员承受着大强度的训练任务,从生理机能角度来说,伤病难以避免,严重的损伤会造成训练的滞后,对学员的身心造成一定的负面影响.研究这一阶段训练损伤发生的机理、特点以及预防措施,成为近年来军事院校军事训练探索的一个重点.通过归纳分析强化训练阶段学员常见损伤的原因、类型,提出了有效的预防措施,以期达到减少学员训练损伤的目的。     

关于新疆高校法学教育建设的思考

近年来新疆高校法学教育改革和发展取得了显著成绩,为新疆社会发展特别是民族地区法治建设,提供了强有力的法律人才保障。与此同时,新疆高校法学教育与发达地区高校有着一定的差距。新疆高校法学教育的人才培养工作还存在一些亟待解决的问题。由于新疆社会发展阶段、边疆民族地区等方面的特点,决定了法学教育具有一定的特殊性,需要从强化基础、突出特色、注重实践等方面加强建设。     

建构、人本教学模式在《体育保健学》课程中应用研究

目的研究建构、人本教学模式在体育保健学授课过程中对学生学习兴趣和教学效果的影响。方法以建构、人本教学相结合的理论模式为研究对象,以传统教学模式为对照,通过测试获得学生平均成绩进行统计学分析,并以问卷调查方式获取实验班学生兴趣水平构成比的变化资料。结果传统教学模式授课后,2组学生首测成绩无显著性差异(S1=81.5±3.92分,S2=79.23±2.78分,P=0.071);对实验班采用建构、人本教学模式授课后,2组学生的平均成绩有显著性差异((T1=82.96±3.62分,T2=71.39±4.21分,P=0.001);并且,实验班学习兴趣的构成比有显著提高,兴趣高的比例由39.73%提高至56.76%。结论建构、人本教学模式理论能提高体育保健学的教学效果和激发学生的学习兴趣。     

高架索的多体动力学模型

针对目前海上补给装备研制中尚无可用的高架索模型的现状,从多体动力学角度入手,研究了绳索多体系统动力学模型的建立方法,将绳索均匀划分为若干刚体单元,各单元之间采用球铰连接。用该方法建立了绳索的多刚体系统动力学模型,并在此基础上,应用仿真软件 ADAMS 对海上横向干货补给过程进行仿真计算。结果表明：海上补给高架索多刚体系统动力学模型完全可以模拟实际的高架索,且仿真计算结果与高架索力学振动模型的计算结果相比更贴近实际情况。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。