基于GA-CGA优化神经网络解耦方法的应用研究

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,采用一种混合学习算法优化神经网络,即将改进遗传算法(GA)和共轭梯度算法(CGA)的混合学习算法用于对神经网络权值的修改,针对流浆箱的总压和浆位之间存在耦合问题,提出一种基于GA-CGA混合优化算法的神经网络PID解耦方法,成功地实现了总压、浆位之间的解耦.仿真结果表明该系统比神经网络PID解耦具有更好的控制效果和抗干扰能力.     

"翻转课堂"教学在高职基础专业课中的应用

翻转课堂是一种新兴的教学模式,它颠覆了传统的教学模式,促进了学生的自主学习和协作学习。并且课堂上转变了师生的角色,使学生有更多自由发挥的空间。高职的基础专业课对学生后续专业课学习影响非常大,所以对其教学模式进行改革是很有必要的。笔者将以高职电子专业的课程——《模拟电子技术》中"PN结的形成及其单向导电性"内容为例,对其翻转课堂教学模式进行教学模式的设计和教学内容的分析。并对该教学模式进行教学验证,结果表明:翻转教学的课堂提高了高职学生的学习积极性,活跃了课堂气氛。     

人工神经网络技术的发展与应用

神经控制是一种新型的控制系统,其在动态模拟、建模和控制方面应用广泛。为了更好地研究人工神经网络技术,对人工神经网络的起源和发展历史作了回顾,阐述了人工神经网络的一般结构特性,讨论了几种常用的人工神经网络的忧缺点以及目前在工程应用中的情况,并用较先进的例子对其应用作了说明,然后对其发展与应用作了展望,以期对人工神经网络的研究与应用提供参考。     

高职院校专业课课堂教学模式

针对高职院校在专业课课堂中,很多学生感觉枯燥、无聊,不认真听课等普遍存在的问题,通过分析受欢迎课堂的特点,以电气专业中的专业课《电机与拖动技术》为例,提出高职专业课课堂教学模式的改革措施,以提高教学质量。