语文课程文本缺席现状及回归策略

在富有灵性的语文新课程中，阅读不能远离文本，远离作者，只有忠实于文本这一阅读中的特殊主体，以文本和作者的具体状况为基础的创造性阅读和个性化体验，才是语文新课程下真正的阅读。本文聚焦新课程小学语文阅读教学实践领域，分析随意肢解、拓展、歪曲、冲淡语文教材载体的文本缺席现状，从对文本价值的理解、文本处理规律的把握、教师引导阅读的作用和教师课程功力的提升四个角度，提出回归策略。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

航天型号参数—费用模型分析

本文用灰色关联理论分析了参数—费用模型 ,根据关联度大小取舍参数并进行了多元线性回归 ,然后对线性回归方程作了弹性分析     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

美国兵屡屡杀妻有战争阴影

阿富汗战争刚刚结束，美国人民终于迎来了自己亲人的回归，庆幸自己的亲人没有流血在疆场。不知道何时再出征，但现在可算过上一个短暂太平的日子了，可是这种短暂太平的日子被连续发生在军营的杀妻惨案给打破了。凶手中还有几个“战斗英雄”。应该是“对待敌人，就像秋风扫落叶一般“”，没想到，美国土兵对待他们的老婆也像“秋风扫落叶一般”，案件令人发止，事件令人深思。     

一种基于SVM的炮位校射雷达弹道外推新方法

SVM是一种理论依据充分的机器学习新算法,主要用于对有限个样本的分类识别和回归建模.将一条弹道视为一个训练样本,利用SVM回归方法在不同弹道之间归纳弹道落点的规律,从而可以对未知弹道的落点进行预测.将SVM引入弹道外推是重要创新,构建具有代表性的训练样本,以及统一样本空间维数等是技术创新.仿真实验表明,SVM可以提高弹道外推精度,同时缩短外推时间.     

军用飞机采购价格预测研究

分析了我国军用飞机价格预测中存在的困难,从我国国情出发,提出了我国军用飞机价格预测的两种方法:根据制造成本和期间费用预测价格方法与相似飞机预测价格方法.相似飞机预测法是指采用偏最小二乘回归、神经网络或灰色理论等方法,根据相似飞机的性能与价格数据建立价格预测模型,实例表明,相似飞机价格预测法具有较高的精度.     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。