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1.
论教育实习指导教师的专业化发展--兼谈美国PDS模式的启示 总被引:6,自引:0,他引:6
熊明川 《达县师范高等专科学校学报》2005,15(6):89-92
从分析我国教育实习中指导教师指导素质不高的现状及形成原因出发,借鉴美国PDS模式中教师职前培养的成功经验,探讨我国教育实习指导教师专业化发展的途径,以提高教育实习指导质量. 相似文献
2.
《Analytical letters》2012,45(11):1707-1719
A method based on piecewise direct standardization was developed to directly predict leaf chlorophyll concentrations by correction of near-infrared spectra to construct a robust calibration model. Chinar, camphor, and gingko leaves collected from two growth intervals were evaluated. Spectral pretreatment methods and wavelength selection were investigated. The first derivative combined with stability competitive adaptive reweighted sampling before piecewise direct standardization provided the best performance. Under the optimized parameters, the root mean square error of prediction was significantly reduced by using piecewise direct standardization. This study demonstrates that the calibration model may be used to rapidly characterize chlorophyll concentrations across species and growth intervals. 相似文献
3.
基于野外可见近红外光谱和水分影响校正算法的土壤剖面有机碳预测 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤是陆地碳循环的中枢,充分发挥土壤固碳潜力有助于减缓全球气候变化。土壤有机碳 (SOC) 的高度分异性同时体现在空间和垂直分布上,但是许多前期研究往往只考虑了空间分异,而忽略了垂直分异。尤其在青藏高原这种高寒山区,土壤样品采集难度较大且费用昂贵。可见近红外 (Vis-NIR) 光谱作为传统土壤实验室化学分析的辅助手段,能够较为快速和精准地估测SOC含量。但是土壤水分等环境因素会掩盖或改变SOC的Vis-NIR光谱吸收特征进而削弱模型预测精度。外部参数正交化 (EPO) 和分段直接标准化 (PDS) 算法可以有效校正水分对光谱的影响,但其在野外新鲜土柱上的表现还不得而知。本研究旨在探索不同水分影响校正算法对野外剖面土壤光谱的校正能力,对采自中国青藏高原海拔2 900~4 500 m色季拉山的共26个1 m深土柱。沿深度以5 cm×5 cm为测量单元,从各单元中心采集共计386个野外原状湿样Vis-NIR光谱,并在实验室内测得相应386个研磨干样的Vis-NIR光谱以及SOC含量。经EPO和PDS算法校正土壤水分对光谱的影响后,通过随机森林建立土壤光谱和SOC含量的定量预测模型,并使用靴襻法评估不同校正处理下预测模型的不确定。土柱整体及垂直分布的精度结果表明,经PDS法转换的农田和草地土柱湿样光谱均表现出良好的水分校正效果,而EPO法仅对农田土柱有效。水分影响校正算法在不同土壤深度上也存在显著差异,EPO和PDS对农田和草地表层样本的水分校正均效果明显。两种校正方法的效果显示出地类和土层深度的依赖性。本研究为利用Vis-NIR光谱技术在高寒山区野外快速准确估算土壤碳含量的垂直分异提供了必要参考。 相似文献
4.
5.
介绍了综合布线系统和VRML的基本工作原理,提出了一个Web环境下的虚拟综合布线实验系统,并利用虚拟现实建模语言完成各功能模块的建模,之后结合脚本语言实现了对各模块的动态操作和交互演示。该系统很好地满足了高校对实验室建设的需要。文中还对VRML技术在虚拟实验室实现中的应用进行了研究。 相似文献
6.
田间原位可见-近红外光谱(VIS-NIR)能够有效的提高土壤属性的检测效率,但由于原位土壤中水分因素的影响,土壤属性的预测精度很难达到预期。如何有效去除土壤中的水分对土壤其他属性光谱预测的影响,是利用田间原位光谱高精度预测土壤属性所面临的难题,也是土壤光谱技术由室内转向田间的突破口。该问题的有效解决,可减除土壤样品的采集与室内预处理等过程,实现土壤属性的田间原位光谱测定。以新疆南部地区阿拉尔垦区十二团棉田为研究区,采用网格采样法共采集了116个0~20 cm深度的表层土壤样品,剔除1个异常值样品,得到115个有用样品,利用SR-3500型便携式地物光谱仪采集了231个样点的田间原位光谱数据,土样经风干、研磨和过筛等处理后测定其室内光谱和有机质含量。利用Kennard-Stone算法将115个土样分为69个转换子集及46个预测集,采用外部参数正交化法(EPO)、光谱直接转换法(DS)及光谱间接转换法(PDS)三种去除水分算法结合原位光谱反射率(R)、反射率一阶微分(R′)、反射率对数(LOG(R))以及反射率倒数(1/R)四种数学变换方式,运用随机森林(RF)模型进行不同组合模型的构建及精度评价。结果表明:(1)土壤有机质含量越高,土壤光谱反射率越低。土壤田间原位光谱反射率低于土壤室内光谱反射率;(2)室内光谱反射率与土壤有机质含量之间的相关性大于田间原位光谱,室内光谱经一阶微分变换后与土壤有机质含量之间的相关性显著提升。(3)土壤室内光谱反射率模型预测精度(R2=0.86, RPD=2.08, RMSE=1.55 g·kg-1, MAPE= 0.14)高于田间原位光谱反射率模型(R2=0.71, RPD=1.49, RMSE=2.17 g·kg-1, MAPE=0.20)。在去除水分算法模型中,以EPO一阶微分模型去除水分效果最好,决定系数R2由0.71提高到0.83,RPD由1.49提高到2.04,RMSE由2.17 g·kg-1降低至1.58 g·kg-1,MAPE由0.20降低至0.14。本研究实现了去除土壤水分因素的影响,提高了田间原位光谱预测土壤有机质的精度,为南疆棉田大尺度土壤有机质的预测及土壤肥力的评价提供了重要的参考。 相似文献
7.
Pattern time delay shift coding (PDS) scheme is introduced and combined with spread spectrum technique called SS-PDS for short
which is power-saving and competent for long-range underwater acoustic networks. Single-element virtual time reversal mirror
(VTRM) is presented in this paper and validated by the lake trial results. Employing single-element VTRM in multiuser communication
system based on SS-PDS can separate different users’ information simultaneously at master node as indicated in the simulation
results.
Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 60802060) and Research Fund for the Doctoral Program
of Higher Education (Grant No. 200802171061) 相似文献
8.
从服装结构的描述,专家知识的获取及知识库的建立,及采用参数化设计思想等三方面讨论了开发服装PDS(Pattern Design System)纸样自动生成专家系统的关键技术。并以具体样版为例,详细介绍纸样自动生成的实现方法,如虚拟样版的构造及样版数学模型的建立等。 相似文献
9.
10.