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所谓问题串,是指在教学中利用信息差原理,围绕具体知识目标,针对一个特定的教学情境或主题,按照一定逻辑结构精心设计的一连串问题,以满足不同层次学生学习需要的一种教学策略.问题串也称问题链,是指满足以下三个条件的问题系列:(1)符合知识间内在的逻辑联系,并设置一定的空间(不是简单的细化或单纯的铺垫);(2)符合学生自主建构知识的条件;(3)指向一个目标或围绕同一主题,并成系列. 相似文献
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数学教学中设置“陷阱”,这里是指对学生在学习中所出现的各类错误的有意运用和分析.针对学生由于某些数学概念、法则、定理、公式等理解不够深刻全面而表现在判断、论证、计算及解决问题上的失误现象,有的放矢地选编一些颇具迷惑性的题目,借以考查学生对知识的理解和掌握的程度,使学生在“陷入”误区和“走出”误区的过程中,吃一堑长一智,从而提高学生的纠错能力. 相似文献
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排列组合计数问题形式多样,解法灵巧,它要求解题者富于联想、思维严谨、转换准确,对这类问题掌握的好坏是衡量思维品质优劣的有力标杆,自然就成为培养思维能力的重要工具,也是高考与竞赛的命题热点.本文介绍排列组合计数问题的常见类型及相应的解题策略,供读者参考. 相似文献
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现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。 相似文献
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为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。 相似文献
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60.
实验研究了皱纹盘鲍的超高压脱壳工艺,评价了超高压脱壳对鲍鱼品质的影响。结果表明:超高压处理有利于鲍鱼的脱壳,200MPa保压1min和300MPa不保压的超高压处理组与对照组(手工脱壳)相比,脱壳时间分别节约69%和72%,同时提高了鲍鱼的完整性,鲍鱼肉得率分别提高18%和16%;超高压脱壳处理后,鲍鱼菌落总数从2.2×103 cfu/g减少至270~350cfu/g,水分含量显著增大,pH值变化不显著(P0.05);经超高压脱壳后,鲍鱼肉的亮度L*显著增大,而红度a*和黄度b*较对照组降低,有效改善了鲍鱼的色泽;随着处理压强的增大和保压时间的延长,鲍鱼硬度增加,弹性下降。经综合评价,选择处理压强300MPa、保压时间为零作为最佳超高压脱壳工艺参数。 相似文献