基于信息熵不一致决策信息系统属性约简算法

针对不一致决策信息系统提出了一种基于信息熵的不一致决策规则删减技术,在此基础上发展了不一致决策信息系统的属性约简算法。本算法可以有效地消除不一致信息系统中的噪声,获取一致性决策表及最优化的约简决策规则集。本算法只依赖于系统本身的性质,不需要任何外加的附加知识。     

三岔河流域坡耕地垄向与侵蚀沟分布耦合分析

黑土区坡耕地的侵蚀沟发育发展与耕作措施密切相关,垄向分布对沟蚀的影响机制研究能够为黑土区采取更合理有效的耕种措施提供科学依据。本文以东北典型黑土区的三岔河流域为研究区,基于2013年地理国情普查提供的高精度基础数据获取耕地垄向和侵蚀沟数据,对沟蚀密度和裂度与耕地垄向角之间的关系进行定量分析,并研究了不同垄向下沟蚀与地形的耦合作用。研究结果表明：①研究区坡耕地横坡耕作的趋势非常明显;②研究区耕地沟蚀强度为中度侵蚀;③耕地垄向角与沟蚀密度和裂度显著负相关,即随着垄向角的增大,研究区耕地的平均沟蚀密度和裂度呈线性下降趋势,横坡垄中的侵蚀沟密度和裂度最大,其中垄向角和沟蚀密度的线性拟合效果最好,沟蚀裂度稍差;④不同耕地垄向中的侵蚀沟分布具有明显的地形分异特征：当海拔大于280 m时,各垄向耕作都不能有效地抵御侵蚀沟的产生;当坡度大于15°时,横坡垄中的沟蚀裂度最小,但仍高于缓坡各垄向耕地中的沟蚀裂度;各耕作垄向在阴坡对侵蚀沟面积的影响无明显差异。     

计算智能的研究与思考

通过对近20年来基于连接机制和基于进化机制的人工智能形式体系所 取得的成就和存在的问题进行了系统的回顾,就目前引起学术界广泛关注的一些热点问题进 行了剖析,探讨了这些热点问题产生的根源,并提出了一些新的研究思路和解决方案。在此 基础上,对该领域的未来发展趋势进行了预测。     

非生物专业开设《现代生命科学导论》课程的探讨

生命科学的研究迅猛发展,生命科学与人类社会关系密切,文章阐明了非生物专业开设《现代生命科学导论》课程的重要性和必要性,就开设《现代生命科学导论》课程的教学内容和教学方法进行探讨。     

中国抗战对世界反法西斯战争胜利的突出贡献

中国是世界反法西斯国家四强国之一,中国抗日战争在世界反法西斯战争中爆发最早,结束最晚,遭受的战争灾难和牺牲最为深重.中国人民在14年的长期抗战中,浴血奋战,牵制并消灭了日本军国主义势力的大量兵力,削弱了它的经济实力,对欧洲和太平洋其他地区的反法西斯战争做出了巨大贡献,中国抗日战争是打败日本法西斯的决定性因素.     

适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制

高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题.传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用,但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化.针对上述问题,提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制,使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后,能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新,从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理,以适应用户兴趣的变化.实验结果表明,本文提出的项目相似性增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性.     

论高职教育的教学思想

本文结合高等职业教育的改革与实践,提出了"德为先、能为本、用为径、创为魂"的教学思想。     

网络群体性事件的源信息获取研究初探

随着我国互联网的飞速发展,特别是以SNS、微博为代表的Web2.0应用的兴起,已经形成了一个虚拟信息社会,并逐步演化为一个全新的开放信息传播空间。信息传播更为便捷,为网络舆情的产生提供了现实环境基础。同时,我国正处于机制转轨、社会转型的过程中,各类群体性事件的不断发生,且呈现出线上线下的联动的特点,对社会、经济的稳定与发展都产生了不良影响。本文在论述由网络群体性事件及其研究现状的基础上,对基于主题爬虫的网络群体性事件的源信息获取的框架进行了深入探讨,为舆情治理提供重要依据。     

学校体育、社区体育的发展趋势及关系——学校与社区共建体育俱乐部研究之三

文章采用理论研究与实地调查的方法,通过对学校与社区体育的发展需求及发展趋势研究,从学校体育和社区体育发展视角分析了学校与社区体育的互补关系和相互特点,提出了资源共享、优势互补的设想和意义,促进学校与社区体育的合作与发展。     

孔繁锦在天水铸造的砂版铜元

甘肃天水砂版铜元大致可分12种版式20多个品种，如将重文、名称、大小与中英文写法的不同加以细分，则品种更多、更复杂。民国9年（1920年），陇南镇守使孔繁锦在天水开始用土法翻铸铜元，俗称“砂版”。首先仿铸四川篆书“汉”字壹百文，尔后，所铸民国10年、“都”字、“文”字，五十文、二十文砂版相继出笼，品种繁多，粗制滥造，以致民间私铸蜂起，各种砂版一度充斥陇南各地街市，造成物价暴涨，人民深受其苦。