对第27届奥运会游泳成绩的灰色预测

以单序列一阶线性动态模型为灰色模型,用微分动态建模法进行单序列残差辨认预测。结果显示,对第27届奥运会游泳成绩的预测值,与美国、前苏联、前西德等国的专家用不同方法预测的2000年游泳纪录非常接近,有的完全相等。其逐点精度检验效果较好。     

科学是如何成为认识工具的?

科学成为认识工具的三个要素是 :个人经验变为集体经验 ;具有一套精密的推理规则 ;心理上的感觉材料与实体事物是有差别的。本文认为三要素可为我们理解科学的本质、科学的形成与发展提出思考的前提。     

基于组合神经网络的聚合物质量预测

介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法．由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力，而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力．由于在建立组合神经网络模型过程中，合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的，因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重．所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明，与单一神经网络模型相比，组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性．     

渔船备件费用的灰色预测模型及应用

备件是渔船的必需品,渔船备件费用预测是渔业公司管理的难题之一。本文基于灰色理论对渔船备件费用进行了预测,计算结果表明,灰色预测模型算法简单,精度较高,是一种较为理想的预测方法。     

高浓度污染气象条件分析和预报

CAPPS预报系统对一、二级空气质量预报效果较好，但高浓度污染预报能力较差．从天气系统和气象条件入手，分析了高浓度污染日的成因，提出将气象条件判别方法、天气学方法和CAPPS等几种预报方法的结果进行集成预报，可以有效地提高高浓度污染预报能力。     

只业教育的春天离我们还有多远

近几年,国家对具有战略地位的职业教育重视程度日益凸显,为了避免“技工荒”,增加劳动技术含量,许多企业也对职业教育倾注了少有的热情。随着各种投入的不断加大,各项保障性法规的相继出台,使人们感觉到冰封已久的职业教育终于迎来了蓬勃发展的春天。然而由于各地政府对职业教育重要性认识的差异、职业教育院校本身的专业结构、培养人才模式等方面存在的偏差,以及农村职业教育和农村劳动力培训面临的诸多困境,致使职业教育的发展步履艰难,任重而道远。     

Predicting citation counts based on deep neural network learning techniques

With the growing number of published scientific papers world-wide, the need to evaluation and quality assessment methods for research papers is increasing. Scientific fields such as scientometrics, informetrics, and bibliometrics establish quantified analysis methods and measurements for evaluating scientific papers. In this area, an important problem is to predict the future influence of a published paper. Particularly, early discrimination between influential papers and insignificant papers may find important applications. In this regard, one of the most important metrics is the number of citations to the paper, since this metric is widely utilized in the evaluation of scientific publications and moreover, it serves as the basis for many other metrics such as h-index. In this paper, we propose a novel method for predicting long-term citations of a paper based on the number of its citations in the first few years after publication. In order to train a citation count prediction model, we employed artificial neural network which is a powerful machine learning tool with recently growing applications in many domains including image and text processing. The empirical experiments show that our proposed method outperforms state-of-the-art methods with respect to the prediction accuracy in both yearly and total prediction of the number of citations.     

体育专业大学生心理和谐问卷的编制

自我和谐是个人心理健康的标志,和谐心理能有效地激励个体发展。基于和谐理念,探讨体育专业大学生心理和谐的内涵与层次结构。采用文献资料法、归纳法、问卷调查法、专家访谈法等研究方法,定量和定性研究相结合,提出体育专业大学生心理和谐包括情绪控制力、沟通愿景、自尊与支持、忠诚亲密、心灵自我等五个因素,反映体育大学生心理和谐的系统特征,并开发体育专业大学生心理和谐的测量工具,构建专业体育大学生心理和谐测评工具,完善大学生心理健康的引导、咨询与指导,将有助于推动我国大学生心理健康的评价研究。     

Matlab仿真在舰艇水下辐射噪声数值预报教学中的应用

搭建一种基于Matlab仿真的多极子声源和螺旋桨辐射噪声动态可视化教学演示平台。该平台能够动态显示单个和多个多极子声源辐射声场、墙面反射下的多极源辐射声场、有限长导管中的多极源辐射声场、螺旋桨促动盘辐射声场、真实螺旋桨脉动力源辐射声场及其线谱谱级值,是舰艇水下辐射噪声四大类噪声源数值分析平台之一。借助该平台,研究生学员可以直观、动态地了解简单和复杂声源的辐射噪声空间分布特征及其声波的传播规律,并能直接分析不同声源参数对辐射声场的影响作用。教学实践表明,该平台可以有效弥补动力工程专业学员噪声背景知识较少的不足,加深了学员对舰艇水下辐射噪声的理解,也调动了学员借助专业噪声分析软件预报方案设计阶段舰艇水下辐射噪声性能的积极性,为进一步深入研究低噪声舰艇设计奠定了基础。     

基于LM—BP神经网络的GDP预测模型及其应用

讨论了基于Levenberg—Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。