合理运用多媒体,完善数学课堂教学

传统的教学模式单一而枯燥,教师仅靠一本书、一支粉笔、一张嘴来工作,教师讲得累,学生学习起来也不轻松,课堂容量少,讲解的问题复杂而抽象,学生会逐渐失去学习兴趣。     

基于AVC控制策略地区电网无功优化研究

为了提高地区电网AVC系统利用效率和电网全网的无功优化调控质量、效率水平,利用SCADA调度自动化系统,建立地区AVC系统联合调控无功动态优化策略模型。通过数学模型设计来检测AVC控制系统实现节点电压无功优化的可行性,可队有效的提高节点电压质量,减少电网网损,确保电网节点控制在1．02-1．06范围。     

玉米抗旱减灾栽培技术探讨

玉米是我国的重要农作物,它既能为人提供丰富的营养,还能用来饲养各类牲畜,在保障国内粮食安全和推动经济发展等方面发挥着十分重要的作用。但是,在种植玉米的过程中,存在着许多问题和挑战,除了受天气和温度的影响外,还会受到各种虫害灾害的影响。即使在降雨量充足的年份,降水分布的严重不均匀也会导致干旱的发生。因此,研究玉米抗旱减灾的技术已经成为人们必须要面对的课题。从理论与实际的角度出发,提供一些建议。     

工程质量行为监督工作存在问题及对策

结合基层建设工程质量监督工作实际,从具体工程质量监督工作角度分析质量行为监督存在的问题,进而提出解决问题的方法和建议。认为监督工作应变属地管理为垂直管理,应实行财政拨款,应严格监理取费标准,应改变监督模式,加大违法查处力度,才能增强质量监督工作实效性。     

基于简化型LSTM神经网络的时间序列预测方法

针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.     

改进的小脑模型神经网络及其在时间序列预测中的应用

针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性.     

教育消费与经济增长的实证研究

文章利用中国29个省、直辖市、自治区1999～2007年的面板数据,运用面板数据模型分析中国城镇居民家庭和农村居民家庭教育消费支出对经济增长的影响,结果表明城镇居民家庭和农村居民家庭教育消费支出在一定程度上确实能够拉动经济增长。     

某型舰炮自动机的数学模拟

运用达朗伯原理和拉格朗日方程推导出针对舰炮自动机的多刚体武器系统动力学普遍方程,以某型舰炮为具体研究对象,编制了自动机动力学模拟分析软件并进行了仿真运算。