浅议英语课堂教学中学生主体地位的作用

新课程标准指出:在学习话动中,学生不只是单纯的被动接受者,也应是主动的探究者,他们具有主观能动性,是学习的主体,回归学生主体地位,已成为当前英语课堂教学的迫切要求.     

回归分析在漏磁定量检测中的应用

通过分析漏磁场,选取法向分量的峰峰值和峰峰值间距作为漏磁通信号的特征量。重点介绍了多元回归分析模型理论、参数估计方法和回归模型的假设检验,得到缺陷宽度、深度与峰峰值和峰峰值间距之间的回归模型,最后利用漏磁数据对回归模型进行了检验,结果表明预测缺陷宽度和深度的误差不超过10%,利用回归分析能够实现漏磁检测的定量化。     

黏弹性基体中挠曲电Timoshenko纳米梁振动特性分析

以黏弹性基体中的Timoshenko纳米梁为研究对象,综合考虑非局部效应、压电效应和挠曲电效应的影响,基于哈密顿原理建立了系统的振动控制方程和相应的边界条件,给出了两端简支边界条件下挠曲电纳米梁控制方程的求解方法,系统地研究了非局部参数、挠曲电系数以及黏弹性基体对挠曲电纳米梁振动特性的影响规律。结果表明:横向挠曲电系数能显著增加挠曲电纳米梁的结构刚度,而非局部效应和切向挠曲电系数则会降低系统的结构刚度。此外,通过研究黏弹性基体的影响规律,可得到挠曲电纳米梁不再发生往复振动时对应的黏弹性基体临界阻尼系数。相关研究结果可为挠曲电纳米梁在俘能器中的推广应用提供理论基础。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

一个监控式局部自主机器人控制器的实现与分析

本文介绍了一个严格监督控制（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙｃｏｎｔｒｏｌ）定义下的局部自主机器人控制器ＧＫＤ３的设计和实现，并从监督控制理论的角度，对ＧＫＤ３的体系结构和功能进行了分析和讨论。     

基于像素局部对比度的直线特征检测算法*

本文提出了基于像素局部对比度和全局虚警抑制的直线段检测算法。本文算法分为四步：第一步,计算像素点的梯度以及局部对比度;第二步,将方向大致相同的像素点分成直线支撑区域(像素方向为像素梯度方向的顺时针垂直方向),并对支撑区域进行矩形近似;第三步,在直线支撑区域内拟合直线段,计算直线参数;第四步,根据直线支撑区域信息验证直线段,抑制虚警。实验表明本文算法在复杂条件下,特别是光照影响条件下,具有更好的鲁棒性和效率。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。     

磁场环境下黏弹性基体中非局部纳米梁动力学特性分析

根据非局部Euler梁理论建立了外部磁场影响下的黏弹性基体上纳米梁的动力学问题分析模型。通过引入Kelvin黏弹性地基模型和洛伦兹力,得到了纳米梁的振动控制方程。基于Kelvin-Voigt黏弹性模型,给出了黏弹性基体上纳米梁在磁场影响下的固有频率解析解,并就多种典型情况进行了分析。在一般情况下,利用传递函数方法对振动控制方程进行求解,得到了纳米梁固有频率及相应振型的封闭解。以某单壁碳纳米管为例,计算得到了多种边界条件下纳米梁的前三阶固有频率,并详细分析了非局部参数、磁场强度、长细比、阻尼系数及边界条件等因素对纳米梁振动特性的影响情况。结果表明,文中所建的动力学分析模型对研究磁场作用下纳米梁在黏弹性基体上的动力学特性问题准确有效。     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

支挡结构嵌入段被动区抗剪计算

本文综合运用有限元分析和回归分析,对支挡结构嵌入段被动区抗剪能力与被动区岩土介质强度参数C、φ的相互关系进行了探讨,建立了相应的回归方程,并说明了其有效性。