对高中物理矢量教学的三点建议——从教材中矢量内容的演变谈起

矢量知识是高中物理的重要教学内容和学习方法.从1980年来,高中物理教材中有关矢量的教学内容也几经变化和修改,力求符合学生的实际能力,增加矢量知识的可接受性,但始终没有解决矢量内容难学难教的局面.通过对六种高中物理教材中的矢量内容和教法进行的分析比较,提出了高中物理矢量教学的三点建议.     

基于CS理论和BP神经网络理论的工程造价估算研究

在借鉴国内外相关理论和方法的基础上,利用显著性成本理论和神经网络理论相结合对工程项目的投资进行估算.运用显著性成本理论,通过寻找显著性项目,简化工程造价估算的操作难度,从而解决操作烦琐的问题;并依据BP神经网络在大量已完工程资料中提取类似CSIs和显著性因子csf,从非线性角度实现了对项目投资的准确预测,并进行算例分析,从算例可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,满足投资预测要求.     

基于改进的径向基函数神经网络水泥强度预测方法

通过将遗传算法应用于径向基函数神经网络参数设计中,提出一种基于遗传算法优化的径向基函数神经网络水泥强度值预测模型,实现径向基函数神经网络隐层节点函数的中心矢量、基宽向量和隐层与输出层之间权值的优化设计.以经归一化处理后的输入样本数据为模型输入,以水泥28 d强度值为模型输出,建立经遗传算法优化后的径向基函数神经网络预测模型.仿真结果表明,优化后的径向基函数神经网络能达到较高的预测精度,可用于水泥强度的预测.     

平面电磁波的电矢量■和磁矢量■关系的论证

我们知道,在远离波源的自由空间中传播的电磁波可近似看成平面波.这里指的自由空间是既没有电荷,也没有传导电流,空间可以是真空,也可以充满均匀介质,并且空间无限大.此时该波的电场强度矢量E(简称电矢量)和磁场强度矢量H(简称磁矢量)的振动方向、幅值和位相是怎样的关系呢?它们之间的关系又怎样用麦克斯韦的电磁理论来进行科学的论证呢?本文针对这个问题,结合教学实践作如下深入的探究.1电矢量E和磁矢量H相互垂直电矢量E和磁矢量H的振动方向之间的关系需要用自由空间的麦克斯韦方程组来论证.该方程组的微分形式为:E=0(Ⅰ)XE=-μμΟ…     

Q矢量在天气预报中的应用

上期作者介绍了准地转Q矢量分析的理论与方法,络出了一般形式的准地转Q矢量表达式,同时详细讨论了Q矢量的物理意义.本文以一次气旋快速发展过程为例,说明了准地转Q矢量在实际天气过程诊断分析中的应用.     

准地转Q矢量的分析

本文介绍了准地转Q矢量分析的理论与方法,给出了一般形式的准地转Q矢量表达式,同时详细讨论了Q矢量的物理意义.另文将发表以一次气旋快速发展过程为例,说明了准地转Q矢量在实际天气过程诊断分析中的应用.     

矢量值函数共轭解析的充要条件

根据复值共轭解析函数的概念,给出了一种与矢量值解析函数对称的矢量值共轭解析函数,首先证明了矢量值函数的弱共轭解析等价于强共轭解析,然后,利用这种等价性,分别从矢量值函数的共轭积分和共轭幂级数展式两个不同方面讨论了矢量值函数共轭解析的充要条件.     

地方电力需求量的灰色预测研究

电力需求量与地方经济发展关系密切,电力需求量的预测是地方电力部门一项重要的前瞻性工作。本文应用邓聚龙教授创立的灰色系统理论和预测方法,采用地方电力部门实际售电量作为地方电力需求量的观测指标,对黄冈市未来五年用电需求量建立灰色系统GM(1,1)预测模型,预测模型生成值与实际值拟合程度高,后验差检验,预测精度达到95%以上,预测结果科学可靠,可作为有关部门决策时参考。     

语域预测功能在英语听力教学中的运用

韩礼德的语域理论是系统功能语法的一个重要组成部分,其基本功能是预测语篇结构.预测手段对英语听力教学有着举足轻重的作用,通过结合实例分析论述预测手段在听力理解中的运用后不难得出:语域理论对英语听力教学有实践指导意义,理解和把握预测手段对学生提高其捕捉信息的能力,迅速而准确地理解篇章意义和交际意图.进而提高听力水平有很重要的作用.     

基于物联网的农业环境数据收集系统设计

设计了基于物联网的农业环境数据收集系统,该系统使用支持向量机回归(SVMR)算法来处理原始数据,并预测日常空气温度、相对空气湿度和风速值,以帮助预测有害病菌在农田的传播。结果表明:预测的平均空气温度值和实际测量值平均绝对误差为1℃;预测的平均相对空气湿度值和实际测量值平均绝对误差为5%;预测的平均风速值和实际测量值平均绝对误差为1 km/h。该系统通过物联网访问环境数据,有助于田间作物管理人员更好地管理和预防病菌蔓延。     

基于BP神经网络的SVPWM控制系统仿真研究

将SVPWM控制方法应用于控制系统的三相逆变器部分,通过BP神经网络得到SVPWM的调制波信号。在MATLAB/Simulink软件平台上,构建了神经网络仿真模型,在异步电动机控制系统中进行了仿真研究。结果表明基于BP神经网络实现SVPWM控制信号的正确性和可行性。     

基于BP神经网络的公交车辆实时调度

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。论文对神经网络模型-BP神经网络的结构及算法进行了描述,在此基础上提出了基于BP神经网络的实时调度预测模型。基于BP神经网络的实时调度预测模型的输入变量是相关站点同一时间段的客流量,输出变量为发车调度形式。     

BP神经网络在多维非线性函数拟合中的应用

为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。     

改进的BP神经网络在糖尿病危险因素分析中的应用

以某综合性医院收集的调查资料为基础,探讨改进的BP人工神经网络在2型糖尿病(DM)发病危险因素中的应用特点。用BP网络作为拟合模型,按网络输出的平均影响值(MIV)的绝对值大小对各危险因素进行排序,并与Logistic回归分析结果进行了比较。     

BP神经网络的非线性思想

BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,是目前应用最为广泛和成功的神经网络模型之一。它的最大特点是提供了一个处理非线性问题的模型,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题。     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的：探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法：153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果：人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100％,特异度为92．3％。结论：人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。     

基于神经网络的复合材料覆盖件电厚度设计方法研究

提出了基于人工神经网络的复合材料覆盖件电厚度设计模型和设计方法。影响复合材料覆盖件电厚度的多因素性使其很难得到精确的解析解。应用人工神经网络方法结合实验实测数据,模拟覆盖件各项参数与电厚度之间的非线性关系,以玻璃钢材料为例,对相近使用条件下的覆盖件电厚度进行设计,计算结果表明该方法计算速度快,精度高,为复合材料电厚度的设计分析提供了一种新方法。     

改进的BP神经网络方法在用电量预测中的应用

在借助BP神经网络模型的优异功能的基础上,对它的采用黑箱操作、收敛速度慢等不足之处进行了某些改进,并将该模型在广东汕头市某区用电量预测中进行了初步应用,取得了较好的效果,说明了对该模型的改进具有重要的实际意义.     

NFOA-BP融合算法及其在焚烧炉温度控制中的应用

污泥焚烧炉温度控制过程中,由于投入污泥块热值不均以及外界环境干扰,传统的PID控制不能快速稳定地将炉温控制在所需范围内。为适应环境变化,实现更高效的炉温控制,提出一种基于NFOA-BP算法的污泥焚烧温度控制方法。该方法将改进型果蝇算法与BP神经网络结合,通过NFOA算法优化神经网络的初始权重和阈值,进而提高神经网络的全局搜索能力。将NFOA-BP算法应用于污泥焚烧炉温度控制系统,与传统PID温度控制系统进行仿真对比实验。结果表明该系统响应平稳、迅速,超调减小,正确率达到95%以上,比传统PID调节方法提高5%左右。     

基于混合智能系统的设备故障诊断研究

为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。