基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

因特网上探珠算

信息技术特别是因特网的发展，无论从时间还是空间上给世界珠算化带来了根本性的革命，使我们能随时在因特网上浏览、交流，这对促进世界珠算事业的发展和繁荣，起到了积极的作用。那么如何在浩如烟海的因特网上快速查找出各种与珠算有关的科学资料呢？我们可以通过３个国内外名的搜索网站来实现。具体操作的方法如下。     

大学物理实验中分类教学的探索和研究

本文对大学物理实验课程的教学现状进行了分析,提出了对大学物理实验课程进行分类教学改革的指导思想和遵循的原则及采取的措施。     

现代天文谱新篇——IAU投票界定太阳系行星

在2006年8月24日当地时间下午2点（北京时间晚9点30分）于捷克首都布拉格会议中心举行的国际天文学联合会IAU第26届代表大会上，来自不同国家的近500名正式代表，以举手表决的方式通过了执委会提出的关于太阳系行星定义的决议．该决议第一次明确提出了太阳系天体的分类规则：把太阳系中的行星和其他天体分为行星、矮行星、太阳系小天体三类；把矮行星中以冥王星为标志的海王外天体分为一个新的族。     

基于自适应预测滤波理论的模数转换器设计方法

基于自适应差分量化理论，提出了在不增加转换位数的情况下提高模数转换器(ADC)动态范围的一种设计方法。该方法通过量化输入与预测的差值来获得预测增益，从而扩大ADC的动态范围；通过差分量化值与预测值相加得到输出信号，并将该分别采用LMS和RLS算法进行处理．得到输入信号的预测值．计算机模拟结果证实，上述两种算法均能使模数转换器的动态范围提高约25dB．比较而言，RLS算法收敛速度更快，收敛性更好，但计算量较大．     

非谐调π空间可测场的分类

讨论π空间可测场的谐调性问题。给出非谐调可测场的等价条件，进而对非谐调可测场进行分类，并对各类可测场给出相应的刻划。最后给出一个例子。     

Giant Magneto-Impedance of Co50Ni22Ga28 Alloy with High Chemical Ordering

The microstructure of CosoNi22Ga28 ribbon with the L10 structure is examined. The band-like morphology is observed. These bands with the width in a range of 40-200 nm appear along the transverse direction of the ribbon. The giant magnetoimpedance （GMI） effect in this alloy is measured. The results show that Co5oNi22Ga28 exhibits a sharp peak of the GAI effect. The maximum GAH ratio up to 360% is detected. The GMI effect measured versus temperature shows large jumps of the magnetoimpedance amplitude at the reversal martensitic transformation temperature 240℃ and Curie temperature 375℃C respectively. The jump ratios of the magnetoimpedance amplitude examined at these temperatures are about 5 and 10, respectively.     

不同加载方式下路堤沉降性状与预测模型研究

从考虑土体流变的本构关系出发 ,证明了瞬时加载、线性或者近似线性加载和分级加载情况下路堤沉降的性状 ,提出了从数学上能满足各自变形特征的预测模型 ,工程实例分析表明了在不同条件下采用不同模型的合理性和实用性     

Local Prediction of Chaotic Time Series Based on Support Vector Machine

Based on phase space delay-coordinate reconstruction of a chaotic dynamics system, we propose a local prediction of chaotic time series using a support vector machine （SVM） to overcome the shortcomings of traditional local prediction methods. The simulation results show that the performance of this proposed predictor for making onestep and multi-step prediction is superior to that of the traditional local linear prediction method and global SVM method. In addition, it is significant that its prediction performance is insensitive to the selection of embedding dimension and the number of nearest neighbours, so the satisfying results can be achieved even if we do not know the optimal embedding dimension and how to select the number of nearest neighbours.     

一种G分布的应用

本文利用Ｇ分布曲线对农村彩电的增长率进行了预测，并在概率意义下对其增长阶段进行了划分．