黑龙江垦区粮食产量影响因素研究

利用2003—2012年黑龙江垦区统计年鉴的粮食生产统计数据,选取9个对粮食生产影响比较密切的指标进行实证分析,运用灰色关联法对影响粮食生产因素进行关联度大小计算,研究了影响黑龙江垦区粮食生产的关键因素并进行了关联分析,为政府部门提供政策参考.     

C~(++)程序设计实验教学方法研究

针对信息与计算科学专业学生创新能力差及就业竞争力不足等问题,提出对C++程序设计课程的实验教学实施"启发——创新——实验"的教学方法,让学生在启发式教学中大胆尝试创新思路,在实验过程中更加灵活地掌握知识,逐步培养其主动学习、自主创新的能力,为后续的实践、实习和实训过程奠定基础.     

培养创新能力的教学质量评价体系研究

针对提高高校教学质量问题,对创客教育课程模式进行了设计,优化创新创业教学要素配置,融合"学、做、创"的学习活动内容,建立具备层次性、实践性、自主性和开放性特征的创新创业教育实践平台体系.构建创新创业人才培养的创客教育评价指标体系,提出了基于支持向量机的多类分类教学质量评价模型,并对该模型进行了性能分析.实验数据表明,基于支持向量机的高校教育质量评估模型训练和预测精度完全在可以接受的范围内,是一个合理、可行的预测模型.     

基于线性规划的K-SVCR支持向量机

在解决多类分类问题的新算法--K-SVCR算法的基础上,构造了一种基于线性规划的K-SVCR模型,采取解决线性规划的有效算法:不可行原-对偶内点法--Melirotra预测校正算法,对其进行求解.在UCI数据库上进行的试验结果表明,此算法在速度和精度上比基于二次规划K-SVCR的算法都有很好的表现.     

信息与计算科学专业研究性教学模式研究

结合我校信息与计算科学专业的教学培养特色,阐述了在专业课教学中采取研究性教学的重要性;在研究性教学的基本理念和方法指导下,对研究性教学方法进行了合理构建,提出以问题研究、学习资源、研究方法、组织形式和教学评价五个要素为主要研究对象进行研究;通过事实与应用过程加强学生对知识的理解,有助于充分运用学习资源,提高学生自学能力.     

基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法

支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性.本文构造了基于线性规划的一对一三类结构支持向量分类器,可以直接利用比较成熟的线性规划算法——预测-校正原对偶内点法,并在此基础上提出了基于预测-校正原对偶内点法的支持向量机的多分类学习算法,这种算法可用于比较庞大的多类别识别问题,并且克服了标准支持向量机的一些缺点,而且模型简单,容易实现.针对UCI数据库上数据进行了实验,结果证实该算法具有较高的可行性和实用性.     

在高等数学教学中加强素质教育的研究与实践

在高等数学的教学改革中,课堂教学改革无疑是一个重要环节。文章首先对高等数学教学中存在的问题进行了分析,并阐明了在高等数学教学中实施素质教育的必要性;其次从提倡素质教育的角度入手,针对如何培养学生的综合能力、提高教学效率进行了大胆的尝试。     

统合分层次与挂牌教学模式的实践及问卷分析

在黑龙江八一农垦大学概率论与数理统计课程中采用"分层次+挂牌"教学模式,基于对学生分层次以及学生根据自身情况及意愿主动选择自己学习班级的思路,设计出了具体的教学实施方案,并在教学实际中落实实施.在"分层次+挂牌"教学模式教学运行后期,设计发放调查问卷1 557份,收回问卷1 404份.通过调查问卷,对教学改革试验进行了分析和讨论,总结经验,给出了今后进行教学改革的建议.