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     

惯性约束聚变实验中空间干涉检测与预警系统设计

针对惯性约束聚变实验中多诊断系统在有限空间同时作业引发碰撞风险的问题，设计了基于碰撞目标检测和空间距离测算方法的空间干涉检测与预警系统，分析了真空靶室特定环境下不同实现方法的适用条件和可行性。实验室条件下模拟验证结果表明，基于结构光深度图像获取方法可获得较好的碰撞距离测量精度，在靶室半径探测距离内空间测距误差不大于3cm，为靶室空间干涉检测与预警提供了一种可行的解决方案。     

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。     

固体间界面的物理模型和界面对声波的反射

简要描述了模拟两固体间界面特性的弹簧模型，该模型最早是根据静力学方法提出的，后来用固体间界面薄层的声波反射方法加以改进，从界面弹簧模型可以方便地得到界面外近似边界条件，其中包含界面“弹簧”振子的劲度常数和质量，文章还给出了两相间固体中界面声反射系数的表达式，介绍了测量界面劲度常数的超声反射谱方法。最后讨论了仍关声波与界面相互作用研究领域中最近的一些研究进展。     

氪灯和氙灯光谱强度分布和光谱效率测量

氪灯、氙灯光谱强度分布和光谱效率测量是反映氪灯、氙灯性能的关键指标。介绍了一套新型的氪灯、氙灯光谱强度分布和光谱效率检测系统。该系统是一套测量连续发光灯和脉冲闪光灯发光性能及效果的综合检测设备。该检测单元采用计算机进行操控,人机界面良好,便于检验人员进行氪灯和氙灯光谱强度分布和光谱效率的批量检测。检验人员利用该系统可进行装机模拟试验和可靠性试验,可对氪灯和氙灯的性能进行必要的分析研究,不断地积累了氪灯和氙灯的检验数据和经验。     

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：     

微振动光电检测与数据采集系统的设计

提出了一种新的光学非接触式测量方法测量了物体的微振动振幅。用激光作为光源,以四象限硅光电池[1]作为光电探测器,借助三角测量原理,投射在振动源表面的激光反射光束在光电探测器上产生平面位移,将位移信号放大,通过A/D模块采集电压数值,并通过串口通信机制在PC终端实时显示。实验结果表明,该方法原理正确,灵敏度高,便于实现连续、快速、自动化检测,在工业在线检测方面具有良好的应用前景。