基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

浅析计算机语言VB教学中如何有效应用任务驱动教学法

随着当前教育教学方法的多样性以及知识更新速度的加快,传统的教学方法已不能满足当前的教育形式.本文主要论述了任务驱动教学法的概念及在当前的计算机语言VB教学中如何应用任务驱动教学法,以及在任务驱动教学法实施过程中应该注意的问题.     

基于低秩表示的非负张量分解算法

为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效的分析和处理矩阵数据,本文把低秩表示引入到张量模型中,即引入到非负张量分解算法中,进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明,本文所提算法与其他相关算法相比,分类结果较好。     

浅谈大学计算机基础课程中的师生关系

良好的师生关系能够促进师生之间的交流,做到教学相长,共同进步。但是现实高校中的师生关系却并不和谐。在此对"大学计算机基础"课程中教师与学生关系的现状进行了调查,分析了原因并给出了解决思路。     

任务驱动法在 Flash 动画教学中的模式探究

Flash 是目前国际互联网络中应用最广泛的动画，是各类中等职业学校计算机和动画专业必修课程。如何更好实施 Flash 的教学，提高课堂教学效率是很多教师致力研究的问题。本文试图从任务驱动教学法出发，探究其在 flash 动画教学中的应用模式。     

移动环境中WIMAX-OFDM的一种信道估计算法

对在移动环境下WIMAX-OFDM系统的信道估计进行了分析，并在此基础土提出一种新的前导信道估计方法，通过虚载波信道估计和自适应低通滤波实现了移动环境下的信道估计。仿真结果表明：该算法在复杂度增加很少的前提下，不仅给出了精度较高的信道估计信息，而且明显提高了系统误码性能。     

基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性     

用含铬废液制备重铬酸钾的方法研究

将含铬废液过滤除去有机物杂质,在弱碱性条件下沉淀过滤,加入H2O2溶解氧化沉淀,调节pH=10过滤分离沉淀,用盐酸调节滤液pH=1~2,蒸发浓缩并转移到冰浴上结晶,再经重结晶提纯得到产品重铬酸钾,经分析,产品纯度为93%,铬的回收率为81.77%。     

护士与患者矛盾的形成与解决

护士与患者之间的关系是在临床护理中形成的。良好的护患关系将有利于患者的身体康复,有利于提护士的工作效率,有利于医院知名度的提升。可是患者由于受疾病、心态、情绪等主客观原因影响,在性格、行为、言语上往往表现出急躁、喜怒无常的特点,而护士在护理过程中也常常会表现出不耐烦的态度,长此以往,护士与患者之间难免会产生一些矛盾,本文就如何解决双方之间的矛盾作以浅谈。