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针对应用型本科院校大班教学中存在的学生自学能力差、课堂有效讨论少、课外学习时间长且效率低等问题,在以学生为中心的教学范式下,融合认知科学和学习理论,提出构建以学生为中心的大班教学模式,实践和统计数据表明该教学模式能充分发挥教师和学生的双边优势,促进学生深度学习,满足个性需求,并达成课堂有效投入。 相似文献
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为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析( PCA) 和径向基( RBF) 神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型( PCA - RBF) 。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点 的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分别提取出主元位移和主元影响分 量。然后,把主元位移和主元影响分量输入径向基神经网络并构建模型,对提取出的主元位移进行预 测。最后,将本法应用于某混凝土坝,结果表明,PCA - RBF 模型的均方根误差( RMSE) ,平均绝对 误差( MAE) 和平均绝对百分比误差( MAPE) 分别为 2. 037 8 mm,1. 698 6 mm 和 3. 32% ,显著低于传 统的多元回归统计模型、径向基神经网络模型( RBF) 和利用经主成分分析进行因子处理的 BP 神经网 络模型( PCA - BP) ,说明 PCA - RBF 模型有着良好的预测精度。 相似文献
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变形是反映大坝动态演化的重要效应量。为了提升统计模型预测能力,借助极限学习机(ELM)处理非线性问题的优势,对大坝位移的统计模型残差进行数据挖掘。而极限学习机欠缺对混沌动力特性的考虑,为了解决这个问题,采用混沌理论对统计模型残差进行了混沌动力学特性分析,揭示其混沌特性,并据此重构相空间,从而为混沌优化极限学习机提供先验知识。基于统计模型,结合极限学习机和混沌理论的优点,建立统计模型与混沌优化ELM的组合模型。将该组合模型应用于工程实例,由多个定量评估指标对模型进行性能评价,结果表明,组合模型建模合理,预测精度高于统计模型、统计模型与混沌优化BP神经网络组成的组合模型,在大坝变形监测中具有一定的应用价值。 相似文献
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为实现危化品仓储安全预警,采用激光测距、编码器等进行库内五距的监测。针对测距数据的噪声问题,设计了一种分层去噪、反馈补偿的自适应调节阈值的聚类去噪算法。针对噪声特点及距离的不同,以被测实物为中心将其由远及近划分为3类,第一层、第二层使用峰值去噪,第三层使用夹角分段拟合,同时进行层间的反馈纠错实现闭环去噪。实验表明,与拟合去噪算法相比,所提方法的方差降低了0.83;与差值去噪算法相比,所提方法解决了小部分噪点集中出现而不能去除所带来的灾难性影响的问题,方差值降低了1.93。该算法可准确去除噪点并还原监测物体位置。 相似文献
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对长输管道内检测器的机械结构、超声检测、检测定位、检测数据及信号处理等进行了分析,短时间序列、高分辨率、强抗噪能力的功率谱估计是管道超声内检测的关键技术,针对Burg最大熵谱估计存在的问题,从减小递推算法初始阶段误差出发,提出二阶预测误差滤波器系数倒推法,由二阶滤波器系数修正一阶反射系数,保证递推初始阶段最大熵原则,以适应短时间序列谱估计,研制了长输管道内检测器样机,经试验管道检测证明,腐蚀缺陷检测精度较高,内外定位较准确,应用前景很好. 相似文献
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管道腐蚀内检测中超声回波信号具有周期性特点,功率谱估计是重要的数据处理方法之一。基于分裂基的FFT算法具有较小的乘法次数和加法次数,且算法结构较好。采用频率抽取分裂基2/4 FFT算法对管道腐蚀超声内检测回波信号进行了处理.得到管道壁厚数据,经分裂基FFT算法和基2 FFT算法比较,分裂基FFT算法明显减少了数据处理时间,提高了检测速度。理论分析和实验结果表明,该分裂基算法精度高,数据处理速度快,满足管道腐蚀内检测的实时性要求。 相似文献
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