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1.
高中数学的内容丰富、难度较深,在教学中应体现思维能力的培养,使学生夯实基础、拓展思维,提升学习灵活性,面对形式多变的问题时能够抽丝剥茧,解答问题.基于当前教育环境,教师在高中数学教学中必须要展开深度学习模式,通过优化教学方案、丰富教学形式,培养学生的数学思维能力. 相似文献
2.
设计并研制了柱面结构的1-3型复合材料凹面线聚焦换能器,在提高换能器带宽的同时,可以实现声场的线聚焦。将换能器内部PZT柱作为独立声源,应用瑞利积分和叠加原理,推导出了柱形凹面换能器总声场的理论表达式。通过仿真计算分析了换能器在聚焦线上的声场特点以及相关参数对聚焦性能的影响。对换能器参数做出合理设计,使换能器在实现线聚焦的同时,声场在聚焦线上的起伏较小,从而设计并制作出聚焦性能良好的线聚焦凹面换能器探头。实验测试结果表明采用本文方法计算得到的换能器声场与实测的声场分布基本符合,柱形凹面换能器在其几何焦点附近范围内均可实现聚焦,并在侧向上形成清晰的聚焦线,其聚焦线长度为换能器的侧向结构长度,在聚焦线上声场分布起伏较小。 相似文献
3.
公交车是为市民出行提供服务的“准公共”产品,它反映了一个城市的管理水平。研究如何合理规划公交车的调度是一个至关重要的问题。针对由于公交客流量易受天气影响、不同时间段客流量及其变化程度相差较大等问题,本文提出了基于“平高峰”因素的多目标遗传算法对城市公交调度进行优化。模型由三个阶段构成,首先本文根据客流数据对公交的“平高峰”阶段进行定义,并验证其合理性;然后利用乘客在站等待时间与公交的各方面成本建立以乘客出行成本和公共交通的运行成本最小的公交调度优化模型。最后将“平高峰”融入至染色体基因序列中,利用多目标遗传算法不断迭代计算出最优公交调度方案。对比结果表明,基于“平高峰”优化后的模型较于传统算法的乘客出行成本降低了13.75%且公共交通的运行成本减少1.7%,均优于传统算法。证明该方法对优化公交调度的有效性。 相似文献
4.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。 相似文献
5.
6.
邢成梁李忠学 《数学的实践与认识》2022,(11):122-131
动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策. 相似文献
7.
“好问题”是促进深度学习的必要条件,有助于激发学生的学习兴趣,培养自主学习意识.有效的问题驱动,能促进学生数学思维的发展,提升学生的数学核心素养.本文以“二次函数”教学为例,阐述了数学问题驱动学生深度学习的教学启示:创设问题情境,促进学生深度思考;设置问题驱动,促进学生深度合作;设置问题拓展,促进学生深度探究;开展课后评价,促进学生深度反思. 相似文献
8.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。 相似文献
9.
深度学习在检测领域高速发展,但受限于训练数据和计算效率,在基于嵌入式平台的边缘计算领域,尤其是实时跟踪应用中深度学习的智能化算法应用并不广泛。针对这一现象,同时为满足现阶段国产化、智能化的技术需求,提出了一种改进的孪生网络深度学习跟踪算法。在特征网络加入微调网络,解决了网络模型无法在线更新的问题,提升了跟踪的准确性;在IoUNet损失函数中加入中心距离惩罚项,解决了IoUNet当IoU相同时位置跳跃,存在收敛盲区和收敛速度慢的问题;将训练后的网络通过通道剪枝,缩减网络模型尺寸,提升了模型加载和运行的速度。在华为Atlas200NPU平台上实现了实时运行,算法准确率高达0.90(IoU>0.7),帧率达到66 Hz。 相似文献
10.
从单个固体和液滴颗粒的声吸收和散射特性计算入手,基于概率统计的蒙特卡罗方法(MCM),将声波以离散化的声子加以处理,通过追踪其运动历程并进行事件统计,建立一种气体介质中球形混合颗粒的声衰减预测模型.对空气中铝粉颗粒和亚微米级水滴的声衰减分别计算和验证后,将模型推广至含有混合颗粒的三相体系,对铝粉和液滴构成的单、多分散混合颗粒体系进行数值研究.结果表明:两类颗粒的声吸收特性差异明显,其散射声压均随颗粒无因次尺寸kR的增加呈现从后向散射占主要地位逐渐过渡到前向增强的趋势.气液固混合颗粒三相体系中,颗粒类型对于声衰减影响明显、且随浓度的增加不同颗粒的衰减贡献不再遵循随混合比的线性递变关系;对于多分散体系而言,声衰减谱受平均粒径影响较大,对于粒径分布宽度参数则不敏感.模型可进一步结合数学反演形成混合颗粒体系测量的理论基础. 相似文献