聚焦核心素养 放眼学生未来——2022年山西省初中学业水平考试物理试题分析

2022年山西省中考物理试题以《义务教育物理课程标准（2011年版）》为依据,全面落实立德树人的根本任务,按照“考改促课改,课改推考改”的工作思路,进一步完善以核心素养为目标、科学思维为核心、多样化的情境为载体、层级化评分为标准的命题框架,科学实施命题。山西省中考物理试题秉承“一核·六维·四手段”理论,提高命题技术,引导山西省初中物理学科的教育教学朝着更有价值的“教”和更有意义的“学”的方向迈进,较好地发挥中考“指挥棒”的正面导向功能。     

基于Universum学习的核聚类方法

为解决原始核聚类(Kernel Clustering, KC)中模式信息不足、聚类结果不佳的缺点,以KC为基础,利用Universum学习带来的优势,提出基于Universum学习的核聚类(Universum learning based Kernel Clustering, UKC)方法.首先利用Universum学习生成相应的Universum模式,再利用KC算法把数据集分割成多个簇,最后利用每个簇中所包含的Universum模式和训练模式来更新该簇,从而使得这些簇更加合理.实验表明,该算法可以更好地改善聚类效果和分类器的分类性能、泛化能力和计算效率.虽然该方法的步骤比KC多,但是其较好的聚类性能可以帮助人们处理分类问题.     

构建高结晶TiO2@无定形TiO2同质核壳结构及光催化析氢性能应用

目前对于TiO2的研究主要集中在锐钛矿和金红石相上,对于非晶相TiO2和不同结晶度的混合TiO2的复合结构研究较少.因此,以NH2-MIL-125(Ti-MOF)衍生获得的高结晶TiO2为前驱体模板,钛酸四丁酯在其表面原位水解形成一层无定形TiO2纳米片,得到高结晶TiO2@无定形TiO2同质核壳结构(简写为C-TiO...     

纳米球形Ag2CO3/Ag3PO4核壳材料的制备及其光催化性能

在离子液体辅助下,采用两步水热法制备纳米球形Ag2CO3/Ag3PO4核壳材料.用XRD,SEM,TEM,EDS和UV-Vis spectrum对产物进行了表征,通过可见光催化降解甲基橙试验,对产物的光催化活性进行了考察.结果表明合成产物为纳米级球形Ag2CO3/Ag3PO4核壳结构,颗粒大小为50～200 nm.Ag...     

边疆本科院校农学专业实践教学体系构建研究——以普洱学院农学专业为例

为了加强地方院校农学专业的实践教学能力,提高人才培养质量,文章以普洱学院农学专业为例,深入剖析了该院农学专业实践教学存在的问题和不足,以问题为导向,提出行之有效的解决措施和对策,构建“四位一体”实践教学体系,培养既掌握扎实理论基础又具有实践技能的“新农科”应用型农业人才,以适应全面实施乡村振兴战略的人才需求。     

粒子群优化的加权核范数低秩矩阵补全算法

针对加权核范数最小化矩阵补全方法存在阈值决策函数单一、收敛精度不高等问题,提出一种粒子群优化的加权核范数最小化低秩矩阵补全算法。改进算法利用粒子群的启发式智能搜索能力,为待恢复矩阵的奇异值自适应地匹配恰当的阈值,以提升算法的收敛性能。改进工作主要包括：（1）设计多种奇异值阈值决策函数,为矩阵提供多种阈值分配策略;（2）改进粒子群的速度迭代公式,提出基于余弦函数的速度惯性调节公式以增强粒子群的全局搜索性能;（3）利用改进的粒子群优化算法为阈值决策函数搜索最优的参数组合,然后再通过阈值决策函数生成奇异值的阈值,重构恢复结果并提升算法的收敛精度。在人工数据和图像数据上的实验结果表明,与加权核范数最小化方法、奇异值阈值化方法以及低秩矩阵拟合方法相比,改进方法具有收敛精度更高、恢复结果更清晰等优势。     

基于核熵成分分析的工业过程故障诊断

针对实际工业过程数据往往具有高斯与非高斯共存、非线性的特点,及传统核主成分分析在特征提取时仅考虑变量方差最大化导致信息丢失,并且处理非高斯数据能力欠佳,因此传统核主成分在故障诊断分析中难以取得令人满意的结果的问题,提出一种核熵成分分析(kernel entropy component analysis, KECA)、余弦相似度K均值(K-means of cosine similarity, CSK)的故障诊断方法。首先将数据投影至高维空间,KECA方法根据Renyi熵大小选取投影方向,对数据进行降维;然后,基于KECA能够以角结构方式捕捉数据内部的集群结构信息,设计一种余弦相似度的K均值聚类器,对数据进行聚类并建立故障诊断模型;最后,将KECA-CSK方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程进行仿真实验。结果表明：与核主成分聚类分析相比,KECA-CSK方法具有更好的诊断结果,验证了所提方法的优越性。     

融合共现统计与fhog特征的目标跟踪方法

针对复杂场景目标跟踪过程中难以完全有效利用特征对目标信息进行完备表达的问题,提出了一种融合共现统计与fhog特征的目标跟踪算法。在fDSST跟踪算法的基础上,引入了一种基于图像共现统计的像素滤波模块,利用图像中经常出现的像素值在共现矩阵中的权重较高的特性,与原始跟踪算法中fhog特征进行融合,增加了基于纹理相似性的共现统计信息。将输入跟踪图像映射到嵌入图像中,使得嵌入图像空间中像素值之间的欧氏距离类似于原始空间中的共现统计量,从而得到更优的跟踪结果。在OTB50和OTB100两个跟踪数据集上的实验表明,本文算法相比原算法在跟踪精度和成功率上有所提升,性能较优。     

利用非参数核回归的船舶油耗预测与碳排放分析

为了更精准预测船舶油耗,以某远航船舶午时报告油耗数据为例,将非参数核回归方法与船舶油耗相结合,构造预测模型。并基于标准化均方误差、平均绝对误差、决定系数与均方根误差4个性能指标,与Bagging回归、随机森林回归、支持向量机回归、广义可加模型、梯度提升决策树模型进行对比,验证该方法的预测效果,据此进一步进行实证分析与碳排放分析,并对船舶减排措施进行探究。     

三种除草剂微核效应的比较研究

应用除草剂新农乐、高盖、骠马对蚕豆根尖细胞进行微核诱变试验．结果表明．随着3种除草剂浓度的增加诱发蚕豆根尖细胞微核率增高；对其进行剂量和时间效应测定，结果表现良好的剂量和时间效应关系。显示了3种除草剂均具有一定程度的诱变活性。