信息化环境下冲压工艺与模具设计课程教学设计——以垫圈类零件冲裁模拆装为例

以冲压工艺与模具设计课程中垫圈类零件冲裁模拆装为例,采用任务驱动下的教学做一体化的教学模式,运用任务驱动、演示操作、小组讨论、分组指导等多种教学方法,从教学分析、教学策略、教学实施及教学效果等方面探讨如何运用信息化手段优化冲裁模拆装教学设计,解决教学重难点、提升学生学习的主动性,促进学生职业素养及能力提升,推动教学改革,提高教学效果,以更好地推动课程改革。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究

在计算机系统运行以及研究环节中,会存在大量的规模效应,此类状况难以避免,要想有效解决此类问题,就需要利用分布式的处理方式,开展对文件系统的分析。文章对分布式多维联机分析过程(MOLAP)的数据模型进行了分析,从维编码的算法、映射归约(MapReduce)算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。     

基于landset8遥感影像数据的森林蓄积量反演

文中以广东省南雄市森林二类调查数据为样本,结合langset8影像数据,以遥感因子,立地因子为自变量,以POS算法优化的BP神经网络和逐步线性回归为建模方法,对比两种模型反演精度,建立森林蓄积量反演优化模型。