基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

立足错因分析,强化解题指导——一道选择题纠错教学的启示

在近期进行的一次"相似形"单元练习中,一道选择题的"蹊跷"出错引起了笔者的关注.在批阅试题后,笔者决定以此题为例题,设计了一次解题教学.通过错因分析,让学生获得此类问题求解时的避错策略,突破试题讲评"就错论错"的困境,放大了"错误"资源的教学效应.现结合这道选择题的教学历程谈一些感悟,希望能给您带来启示.一、原题分析题目:如图1,在四边形ABCD中,AB∥CD,∠C=90°,∠BDA=90°,AB=a,BD=b,CD=c,BC=d,AD=e,则下列等     

从培养能力的角度看设计性实验

针对传统实验那种安排过死、刻板机械的特点，把设计性实验运用于教具设计与制作课程之中，充分地培养了学生动手、动脑的综合能力。     

射频阱中C^＋n（n=3,4,5）同O2的化学反应

利用激光溅射的方法，在射频离子阱中产生并囚禁了Ｃｎ＾＋（ｎ＝３，４，５）进而利用了子阱的质量选择存储和离子存储时间长等特点，在其中开展了Ｃ＾＋ｎ同Ｏ２的化学反应研究，得到了反应物的速率常数和反应产物分支比，根据热化学计算，分析了反应进行的主要通道。     

高考数学的一个新亮点——猜想题

猜想是对所要研究的问题依据已有材料、条件和知识，进行实验、观察、分析、比较、联想、类比、归纳、推理等，作出符合一定的经验与事实的推测性想象的思维方法．牛顿指出：“没有大胆的猜想，就做不出伟大的发现”。猜想是发现问题、解决问题的一种重要的思维方法，是创新思维的重要组成部分，猜想也是数学发展的动力，数学理论的重大突破往往起源于立意深邃的猜想，正是无数数学家们的猜想，数学科学才发展到当今的现代数学。由于猜想可让学生体验数学发现和创造的历程，培养和发展他们的创新思维和合情推理能力，更能体现高考的选拔功能，因此近几年猜想题倍受高考命题老师的亲睐，成为高考数学题的一个新亮点．本文试对这类题型及解法作一综述，供参考．     

精心设计问题培养学生能力

记忆特征告诉我们，要加强对某一件事的记忆，加深对某一问题的理解，“错误”与“教训”是最为深刻的．数学教学何尝不是如此．例如，为了加深学生对等差数列的前n项和公式的理解和应用，在教学中可设计如下两个问题：     

新型钝感炸药1-氧-2，6-二氨基-3，5-二硝基吡嗪的合成及表征

美国LLNL1995年合成出的代号为LLM-105的高能量密度材料，其化学名称为1-氧-2，6-二氨基-3，5-二硝基吡嗪（2，6-diamino--3，5-dinitropyrazine-1-oxide），分子结构式C4H4N605，分子量216．04，密度为1．913g／cm^3，氧平衡为-37．03％，生成热为-3．1kcal／mole，外观为亮黄色的针状晶体，比TATB的能量约高25％，且有着良好的热安定性，特性落高Dh50=117cm（RDX和HMX的特性落高30-32cm），对静电火花的刺激也很钝感。由于综合性能优异，LLM-105已经引起了国际炸药界的极大兴趣。     

让我们自己来设置参数

许多同学见着参数就害怕，其实大可不必．本文就引导同学们依据课本不等式证明题（人教版高中数学第二册上），看看怎样来设置参数，以提高同学们的探索能力和创新精神．     

三思课后习题 提高学习效果

在高三数学复习阶段，普遍存在一种怪现象．认为课后习题不重要，高考考不到，没有必要花费时间和精力在课后习题上．其实不然．数学教材是数学教育专家汲取几十年教材改革的成果、教学改革的经验而编写出来的，富有思想性、系统性、严谨性、科学性、启发性，具有较高水平的学习价值．教材中的课后习题(包括例题)，具有较强的代表性、示范性、能力性、探索性，是巩固学习效果，