超声挤压轴类零件表面粗糙度预测模型分析

为实现对超声挤压轴类零件表面粗糙度的合理预测,采用多元回归法、MLP神经网络法以及支持向量机回归法进行预测分析研究。将模型预估时所得数值与实际检测值进行比较分析,结果表明：相比于其他学者借助径向基神经网络构建的模型,其预测的相对误差为5.2%;借助多元回归法构建的模型具有更高的预测准确度,其预测的平均相对误差最小,最小值为4.92%。该预测模型可以进行不同参数下零件表面粗糙度的预测。     

职业院校信息化教学实践研究——以“高尔夫运动技术”课程为例

为深入贯彻落实党的十九大精神,办好网络教育,积极推进“互联网+教育”,加快教育现代化和教育强国建设,我国研究制定了《教育信息化2.0行动计划》[1]。随着我国高等职业教育的转型,信息化教学已经成为发展职业教育的重要途径。本研究采取文献分析、专家访谈、实地调研等方法对职业院校高尔夫运动技术信息化教学的实践现状进行调查,分析信息化教学的过程中存在的问题并提出信息化教学的相关对策：教师和学生应该转变思维,合理融入信息化教学;完善职业院校信息化教学平台建设,强化对教师信息化教学能力的培养;优化信息化教学手段,提升信息化教学效果;教授学生信息化学习的方法,培养良好的学习习惯;优化信息化职业院校教学的评价机制,激发学生运用信息化进行学习的兴趣。职业院校教师应该合理利用现代信息技术为职业教学服务,优化职业教育信息化教学水平技术,为职业教育的信息化发展提供相关理论参考。