基于大规模高维线性回归模型的分布式计算方法研究

大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性.     

用发展的眼光看待初中学生解题过程中的疑问

很多初中数学问题,学生能够找到一个“或许可行”的思维角度,但是无法完整解答,此时教师应该给予学生极大的肯定和更合理的解释,以激发学生探索的兴趣,帮助学生开拓数学视野,本文结合三个具体问题谈谈用发展的眼光看待初中学生解题过程中的疑问.     

如何提高初中生主动提问的能力

新发展阶段,为推进我国教育强国的建设,教育领域开始深度推进教育体制改革工作,在一定程度上,使各级院校的学科教学发生了显著的变化.以初中阶段的数学科目为例,为契合新课标要求,推动学生的发展,各科目教学也更加侧重于提升学生的自主学习能力.而作为学生自主学习能力体系的有机构成,主动提问能力尤为关键,数学教师只有在重视学生主动提问能力发展、主动提问习惯养成的前提下,方能有效地强化学生的思维和自学能力,由点及面,实现学生的全面发展.     

微区X射线荧光成像技术在岩心分析中的应用

微区X射线荧光（Micro-XRF）分析技术是通过微小的X射线光束照射样品，对样品进行原位成分观测的无损分析手段之一，具有灵敏度高、速度快和准确性高的特点。采用微区X射线荧光光谱仪（M6 JETSTREAM）对安徽铜陵冬瓜山铜矿床四段岩心样品进行面扫描，分析不同矿层共17种元素区域分布特征、空间分布规律及组合关系等，结果表明：（1）Cu和Fe两种成矿元素高值空间分布区域基本不重叠，S与Fe分布范围高度重叠，关系密切，微量元素Ni，Bi，Pb，Zn，Si，Na与Cu密切相关，而Ti，Al，K与Fe具有弱相关性；（2）垂向上，Fe元素含量随深度增加逐步增大，而Cu元素含量呈降低趋势，其他元素也随深度呈下降趋势；（3）元素分布受石炭纪中期海底喷流沉积成矿作用和岩浆热液成矿作用叠加改造作用明显；（4）该钻孔矿石矿物以磁黄铁矿、黄铜矿和黄铁矿为主，垂向上组合规律明显，脉石矿物以石英、石榴子石和透辉石为主。该技术通过分析元素空间分布规律、相关性以及矿物组合和分配关系等可对元素富集和运移以及对矿床的成矿机制、成因模式等地质环境和地质过程提供新认识和新证据。结合矿床地球化学特征的分布模式，微量元素可作为寻找主矿种的指示元素，为深部找矿提供依据。此外，该技术能作为预分析技术快速筛选出感兴趣的信息和位置，为后期各种更高精度的微区分析提供不同尺度、不同层次的元素分布信息。     

高超声速模型尾迹电子密度二维分布反演方法

弹道靶利用二级轻气炮将模型加速到高超声速状态,模型在靶室内超高速飞行时形成等离子体尾迹.为实现高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布诊断,利用七通道微波干涉仪测量系统获得了高超声速模型尾迹截面不同位置处平均电子密度.该系统采用一发七收的方式,实现平面波照射等离子体及平面波接收,天线波束可完全覆盖尾迹径向范围.多通道微波干涉仪数据处理过程常将等离子体视为分层介质,考虑到分层界面上折射效应的影响,本研究利用射线追踪方式建立电磁传播模型,结合测量数据建立目标函数,通过遗传算法优化来反演高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布.该数据处理方法的电子密度反演结果与相同来流条件下的数值模拟结果对比吻合较好,初步验证了该方法的有效性.分析了分层模型对电子密度分布特性的影响,结果表明利用七层模型对尾迹建模效果最佳,且适用于不同厚度尾迹,最大化利用接收通道数,确保了计算精度.利用该方法实现弹道靶高超声速球模型尾迹电子密度二维分布诊断,并给出了给定实验状态下模型尾迹电子密度二维分布的一些规律.     

从学生的“问题”出发审视空间向量内容的教学和育人价值北大核心

1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”.     

浅析教学中的关联速度问题

高中物理学习过程中,在学习运动的合成与分解时,教师和学生都会遇到一些经典的关联速度问题.学生解决此类问题时也常常出错,教师的讲解往往看似合理,实质还是有背逻辑思维.文章分析了关联速度中的经典例题:绳拉船的问题,并且指出了许多教师的解法存在的争议,还讨论了更合理的常规解法和适于中学生理解的方法.文章中的"关联速度问题的中学生解法"便于学生理解和解决此类问题.     

PSO-LSSVM对LIBS定量分析精度的提高

针对土壤定量分析受基体效应影响大，LIBS定量分析精度不佳等问题，采用粒子群算法对LSSVM进行优化，提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱，每个浓度样品在不同点采集20组数据，将其中17组数据设为训练集，3组数据设为预测集，用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数（R2）、训练集均方根误差（RMSEC）和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响，随着浓度的增加，预测值逐渐低于实际值，LSSVM定标模型的拟合程度较低，无法达到实验要求，模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化，得到最佳的参数组合，Pb元素为(8 096.8, 138.865 7)，Cr元素为(4 908.6, 393.563 5)，用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM，PSO-LSSVM定标模型的精确度更高，Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0，拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%，预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%，模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响，提高分析结果的精确度与稳定性。     

提高教师人文素养,促进学生思维发展

苏霍姆林斯基认为:“要想让课堂不成为单调、乏味的义务活动,就应该提升教师的人文素养,让教师充分体会劳动带来的无限乐趣.”这里的“人文素养”指的是教师对人文(历史、政治、文学、法学等)科学的研究能力,它体现的是教师的内在人格品质.作为初中数学教师,必须有优秀的创造力、敏锐的洞察力、渊博的知识与诙谐幽默的人格特征,才能轻松驾驭数学课堂,引导学生先成人再成材.而这些素养的养成离不开教师持之以恒地广泛阅读、哲学思考、经济研究等,只有教师拥有较高的素养,才能有效地促进学生思维的发展.     

全球海洋潜水旅游目的地分布特征及其自然影响因素研究

以全球海洋潜水旅游目的地为研究对象, 借助地理信息系统(GIS), 运用基尼系数、层次分析法(AHP)等方法, 研究全球海洋潜水旅游目的地的分布特征及其自然影响因素. 结果显示: (1)全球海洋潜水旅游目的地的分布数量由低纬向高纬递减; 洲际分布呈现高度集中, 主要聚集区是东亚与东南亚、地中海-红海以及加勒比海沿岸, 太平洋、印度洋与大西洋为散点分布. (2)影响海洋潜水旅游目的地的自然因素主要为海洋地形、海水温度、陆地气温、洋流、潮汐、海水能见度、珊瑚礁等, 相关因素影响程度与广度因海域呈现地域综合导控, 使得海洋潜水旅游目的地主要聚集在热带海域等地.