大学英语分级教学模式下的学习策略培养

大学英语分级教学模式下对学生的学习策略培养非常重要。教师在整个教学过程当中,要研究和掌握学生的语言学习习得过程,研究其学习特点,认知风格,心理特征,加强对学生学习策略的培养和指导,帮助学生积极参与、探索、建构和使用学习策略,为学生掌握学习策略提供条件与平台,使学生自觉运用学习策略自我管理、自我调控、自我评估学习过程和学习效果,不断提高自主学习的能力。     

语言型EWAA算子的目标战场价值评估

从发现的多个目标中确定打击顺序,取决于各目标的战场价值.通过定义模糊语言形式的评估标度及其运算,采用语言型EWAA算子对模糊语言偏好信息进行了集结,从而对目标战场价值进行评估,符合战场环境的复杂性和人们思维的模糊性,使指挥决策更加快速、准确.实例证明模型有效,计算简单.     

一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架

在功能设计知识本体表示模型的基础上，提出了一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架。该框架分为两个部分，其中，基于Multi-agent的通信协作平台将OWL本体嵌入到FIPAACL中以实现产品设计Agent之间的设计知识通信；基于本体的功能建模方法则将本体表示与本体推理结合以支持功能设计本体的存储与检索。最后，对该框架所包含的协同功能设计本体语义推理模型进行了分析与实现，以证明所建议框架的有效性。     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

一种提升树算法在网络故障关联分析中的应用

针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%～10%。     

直流无声制动电磁铁的设计与使用

老式提升机的安全制动系统是采用MZS系列交流制动电磁铁来实现安全制动的,由于交流制动电磁铁运行中噪音大,对提升机司机判断提升机运行是否正常有很大影响,同时电磁铁铁芯发热,耗电量高,使用寿命短。针对这一情况,笔者设计制作了直流无声制动电磁铁,将电磁铁由交流运行方式改为直流运行方式,从几年的运行情况     

谈英汉翻译与文化的对等

从英汉文化对比的角度出发,探讨了由于两种文化不同而导致语言表达方式上的差异,论述了翻译需要克服语言及文化的双重障碍,简述了译者该如何解决翻译中文化对等的问题,并提出通过６种途径选择合适的翻译方法．     

军事语言规范化探要

军事语言的规范化在部队现代化、信息化建设中发挥着重要作用,本文从军事语言规范的意义和作用以及军事语言规范的内容等方面进行了分析探讨。     

基于PC机对多总线导航计算机软件开发方法的研究

对基于多总线结构的计算机传统软件开发方式的局限性进行了分析 ,对一种基于IBM PC机为开发平台 ,采用 C语言开发的软件开发方法进行了研究和探讨 .文章对这一方法在使用中所存在的主要问题和解决的主要技术手段作了介绍 .在实际开发过程中 ,该方法已被证明简便、可行、有效 ,这对于类似基于多总线结构的导航计算机的许多计算机的软件开发均有一定的借鉴作用