薏仁种类的近红外光谱技术快速鉴别

薏仁是一种药食两用资源,对其品质快速鉴别的需求也越来越多,近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)作为一种快速、 无损且环保的方法正适合这一需求。 以不同产地和品种薏仁的近红外光谱为基础,结合化学计量学方法对薏仁种类进行鉴别。 对原光谱用无监督学习算法主成分分析(principal component analysis,PCA)和有监督学习算法学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络、 支持向量机(support vector machine,SVM)进行定性判别分析。 由于不同地区和不同品种的薏仁营养物质组成复杂且含量相近,所选两类薏仁的特征变量很相似,因而PCA得分图重叠严重,很难区分;而LVQ神经网络和SVM都能得到满意结果,LVQ神经网络的预测正确率为90.91%,SVM在经过惩罚参数和核函数参数优选后,分类准确率能达到100%。 结果表明：近红外光谱技术结合化学计量学方法可作为一种快速、 无损、 可靠的方法用于薏仁种类的鉴别,并为市场规范提供技术参考。     

例谈“体验式学习”在数学定理教学中的应用

体验式学习就是强调以学生为主体的参与与体验,让学生在经历活动中体验,在观察与反思中体验,在归纳与抽象中体验,让思维活动在体验中循环反复,发展数学核心素养.本文中以“三角形全等的判定5”一课的教学为例,实践了体验式学习在数学定理教学中的应用.     

基于自编码网络流形学习的毛竹笋不溶性膳食纤维含量红外光谱建模

提出了一种结合自编码网络(AN)流形学习和偏最小二乘(PLS)法的红外光谱建模方法AN-PLS。AN-PLS方法首先用AN算法对红外光谱数据进行非线性降维,再结合PLS建立回归模型。利用该方法建立了毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的近红外光谱和中红外光谱回归模型。结果表明,用AN-PLS方法建立的回归模型,比用其他常用光谱数据预处理方法结合PLS及用单独PLS算法建立的模型具有更小的预测均方根误差RMSEP和更高的决定系数R2,因此,AN-PLS具有较优的建模与预测能力,利用近红外光谱和中红外光谱技术结合AN-PLS建模,可实现毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的准确测量。     

一种基于精英云变异的差分演化算法

针对传统差分演化算法在演化过程中存在少数个体出现停滞的现象,提出一种基于精英云变异的差分演化算法.该算法在演化过程中统计出每个个体的停滞代数,当一个个体的停滞代数达到指定的阈值时,对该个体执行精英云变异操作,使其向最优个体靠近,从而加快收敛速度;同时以一定的概率对所有个体执行一般反向学习操作,以增加种群的多样性.对比实验结果表明该算法在收敛速度和求解精度上均具有一定的优势.     

基于数学关键能力培养的探究性学习

文中从探究性学习的视角解读初中数学教学内容,在发展学生数学关键能力的框架下,从适切情境、实践活动和合作探究等方面进行探寻,试图研究与把握探究性学习的要素,挖掘蕴含其中的积极效能,利用有效的策略引导学生探索,思考并理解数学本质,进而培养数学关键能力,发展数学核心素养.     

倡导深度交流 提升数学素养

随着新课改的不断深化,学生素养的发展得到了一线教师的广泛重视,也当之无愧地成为数学课堂教学研究的热点问题之一.尽管数学交流具有十分重要的意义,但在日常教学中仍然由于缺乏对深度交流的理解、缺乏具有深度的引领和缺乏深度交流的氛围,从而呈现各种缺乏深度的数学交流.文章从数学交流的现状剖析展开,探讨并提出了引导深度交流的实践策略.     

基于合作学习的化学课堂导学

阐述了基于合作学习的化学课堂导学,应适时地在学习目标处、概念关键处、认知冲突处、知识衔接处、实验失败处、思维障碍处和课堂生成处给学生引导和帮助。     

论化学高考命题思想——真实性

从学生真实的认知水平、学生所获得的真实学习生活与学科知识在已有研究和应用领域的真实性之间的一致性关系,对真实性这一高考命题思想进行探讨,以促进考试与教学的双向协同发展。     

化学学习中“电解质”概念相异构想的跨年级研究

运用自编的二段式诊断测验,对10到12年级的529名中学生进行了“电解质”概念相异构想的问卷测查。对测查数据运用Rasch模型进行分析,结果显示不同年级中学生有关“电解质“的相异构想存在着差异。依据SOLO分类标准对中学生“电解质”的相异构想进行了分类,并借助课堂观察和访谈对不同年级中学生“电解质”相异构想的来源进行了分析。     

化学探究性学习评价的初步探索

结合实践探研了实施探究学习评价应根据其不同阶段的不同特点,灵活选择与运用恰当的评价方法,突出探究过程,关注学生成长,并将评价的侧重点放在学生探究能力的提高诸问题上。