基于R-R技术的腐败程度统计推断

本文借助于敏感性问题调查技术--随机化问题回答技术(R-R技术)对局部部门(领域)的腐败程度进行统计推断,客观评估部门(领域)腐败实际状况,对构建腐败治理的测评体系将会起到一定的作用.     

基于应用型人才培养定位的《数学分析》课程的教学模式研究与探讨

《数学分析》课程的传统教学模式单一,教学中强调理论轻视应用的做法直接影响到应用型人才的培养。本文基于应用型人才培养的定位,提出一种“兴趣——问题——解决——应用——兴趣”的全新教学模式,充分发挥学生的主体地位和参与意识,培养学生的学习兴趣。不断引导学生思考并提出新问题,教会学生方法,引导他们解决问题,让学生将所学应用到实际生活中去,体会到学有所用,并进一步强化学生学习的兴趣,从而形成良性循环,这将为更好地培养应用型人才奠定基础。     

基于广义回归神经网络(GRNN)的函数逼近

本文利用径向基网络的一种变化形式--广义回归神经网络(GRNN)提出了基于广义回归神经网络的函数逼近方法,利用matlab中的神经网络工具箱设计了GRNN模型,用于对非线性函数的逼近.通过网络的训练、测试达到了预期的效果,并与BP网络、RBF网络对比,说明GRNN网络的优势.