学科主题学习资源的开发

学科课程资源是指形成学科课程的要素来源以及实施学科课程的直接条件,并渐渐成为了一种最重要、最具开发潜力和价值的资源。它的表现形式多样,通常以开发性思维引导学生自主拓展延伸学习,充分利用网络途径,开发资源,培养激发学生的自身能力与素质教育。     

铅铸型机链带爬行分析与防爬设计和防爬行技术研究

分析了铸型机链带不规则振动、爬行的危害,建立了直线链式铸型机爬行的动力学模型,分析引起爬行的原因动静摩擦系数相差太大,系统刚度不够.在此基础上设计了新型滚轴系统和液压张紧装置,以有效防止链带的爬行,保证生产安全运行.     

泥炮机回转油缸爬行现象的仿真与分析

介绍了泥炮机的主要结构和工作原理,分析现有回转回路的液压原理,提出用于液压仿真的简化回路,并利用AMEsim软件建立了简化回路的模型。对回转油缸、液控单向阀和电液换向阀的运动特性进行仿真分析,得到回转油缸爬行故障的原因。最后提出采用外控外排型电液换向阀和增加独立先导油源的改进方案,并再次利用仿真软件建立改进回路的模型,通过仿真分析验证改进回路的可行性,为进一步的改造实践提供了依据。     

基于Solid Edge的转炉本体研究与设计优化

本文介绍了基于Solid Edge的转炉本体研究和设计优化,利用SE对其进行三维的数字化,优化设计和设计计算,大大地简化了转炉重心的确定和倾动力矩的计算步骤,通过Solid Edge对转炉本体参数化,有效地提高产品设计的质量和开发的效率。     

基于本体理论的冶金设备分类编码方法

随着冶金信息化建设的不断发展,物资采购管理、设备资产管理、工程建设管理的改革在不断深化,冶金设备以及备品备件信息的规范化、科学化管理亟待解决,构建标准化的冶金设备“统一分类与编码”体系迫在眉睫。运用本体理论和方法,对冶金设备信息进行了概念、属性的定义,构建了冶金设备领域本体,在此基础上,提出了更加科学和实用的基于本体理论的冶金设备分类编码构想,满足了冶金设备信息共享和重用的需求。     

基于本体的语义Web中知识获取技术研究

本文探讨了基于本体的语义Web知识获取技术,并用船舶领域作为背景进行实例分析,运用本体表示法对船舶领域知识进行表示,进而实现知识的半自动化获取,验证了基于本体的知识获取方法的效率.     

基于本体与Prolog的平面几何定理证明

基于本体理论、本体模型等方面的研究,以一个平面几何定理证明问题为例,详细地描述了平面几何本体的构建过程、基于本体和Prolog规则的推理,及其在平面几何问题求解中的应用.实验结果表明,将本体应用于几何定理机器证明是一种行之有效的方法,该方法避开了以往的代数方法中多次反复判断的问题,更接近自然语言的描述,能明确地表达领域知识和实现概念分层,从而能快速地构建几何模型,还可以进行复杂关系间的推理,最终实现基于本体和Prolog规则的平面几何定理证明.     

钢锭本体帽口的试验研究

基于帽口高度对钢锭内部质量的影响,开展了钢锭本体帽口的试验。研究结果表明：本体帽口对提高钢锭内部质量、提高钢板探伤合格率有着非常明显的作用。但钢锭最终质量还受前步冶炼、精炼、真空处理等工艺的影响,单靠采用本体帽口不可能完全解决钢锭探伤问题。     

基于本体构建的农业网络叙词表的编制

揭示了本体与叙词表之间的关系,提出基于本体构建的农业网络叙词表的编制策略.结合实际,以"常见蔬菜设施技术数据库"为例,介绍农业网络叙词表的编制方法.最后,展望了农业网络叙词表在农业网络信息标引、检索以及农业本体构建等方面的应用.     

太钢6号高炉炉本体的设计与改进

对太钢6号高炉炉本体的设计与改进进行了阐述。太钢6号高炉炉本体的设计基于5号高炉的运行情况,保留了炉底、炉缸的设计,借鉴铜冷却板形式的成功操作经验,对其炉腹、炉腰及炉身中下部内衬和冷却控制形式进行改进,同时完善了高炉检测系统和监控系统,对风口、铁口等一些细节部分加以优化,使炉本体设计更趋于合理。     

基于并行计算的过程控制系统的研究与实现

基于并行计算机体系结构和并行计算的思想，结合中厚钢板的生产过程和工艺特点，作者从系统结构和软件实现两方面着手设计了一个由多个子系统构成、子系统间通信速率高、整个系统实时性强的过程控制系统模型，在鞍钢的应用实践证明，该系统完全符合过程控制要求。     

一种基于主动学习和TCM-EKNN的邮件过滤方法

目前结合机器学习、文本分类的过滤方法成为研究热点.而这些过滤方法在邮件过滤时存在使用训练集数据量和表征数据的特征向量维数过多,引发"维灾难"和较大的运算量等问题.结合证据理论K近邻方法(evidence theory based K-nearest neighbors,EKNN)和直推式信度机(transductive confidence machines,TCM)算法思想,提出一种TCM-EKNN的邮件过滤方法,并且采用主动学习样本选择方法选择较少高质量的训练样本构建邮件分类器从而高效地实现垃圾邮件过滤.对比实验结果表明:相对于传统的邮件过滤方法,TCM-EKNN获得了良好的过滤效果,从而论证了TCM-EKNN有效性;并且在保证传统的邮件过滤方法同等高准确率前提下,TCM-EKNN采用主动学习方法后,极大地减少了训练样本数量,提高了过滤器性能,在各项评价指标上具有优越性.     

基于模糊Petri网和本体的网格服务发现

给出了一个多Agent松散耦合的网格服务发现框架.在该框架中把Agent分为三类:服务Agent、需求Agent和服务发现Agent.提出以模糊Petri网作为服务描述语言的规范,用以发布或请求服务,用可能性变迁表示一个服务或一个需求,输入库所代表在提供(或请求)服务前需要成立的前提条件,输出库所表示提供(或获得)服务后成立的条件,用可能性与必然性来量化一个服务Agent能对一个请求提供相关服务的信心程度.最后基于本体论给出了一个支持部分匹配的服务匹配算法,并用一个车辆维修服务系统的例子进行了说明.     

基于DL-T及迁移学习的语音识别研究

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型;其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T,该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递,使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点;然后,为进一步提高声学模型的准确率,提出了一种适合DL–T的迁移学习方法;最后为验证上述方法,采用DL–T声学模型,基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明:DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%,模型最终错误率可达10.34%。因此,DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度。      

基于集成学习算法的带钢表面缺陷分类算法研究

介绍了集成学习算法的原理和应用,针对工业现场特别是带钢表面状态的特殊性,即具备正常带钢表面,又含有不影响使用的伪缺陷带钢表面以及含有真实缺陷的带钢表面这一复杂现象,提出了一种基于集成学习算法进行缺陷过滤并结合多尺度卷积、特征金字塔与视觉注意力机制和传统特征的深度学习网络算法模型.通过对比验证,集成学习算法具有较高的准确性和鲁棒性,能够满足工业现场需求.     

中文密文数据库正则查询的研究与实现

为提高中文密文数据库查询的灵活性、便捷性、高效性,设计了一种新的密文索引结构.它通过登记汉字所在记录的记录标识以及汉字在属性值中的位置,来提供对中文正则查询的支持.在这种索引的基础上,提出了一系列正则查询处理算法,这些算法利用索引登记的汉字位置信息来筛选符合查询条件的记录.仿真实验证明,利用这种索引和算法,能够在中文密文数据库上实现正则查询,且算法的查询性能良好.     

Distance learning, problem based learning and dynamic knowledge networks

This paper is an attempt to develop a distance learning model grounded upon a strict integration of problem based learning (PBL), dynamic knowledge networks (DKN) and web tools, such as hypermedia documents, synchronous and asynchronous communication facilities, etc. The main objective is to develop a theory of distance learning based upon the idea that learning is a highly dynamic cognitive process aimed at connecting different concepts in a network of mutually supporting concepts. Moreover, this process is supposed to be the result of a social interaction that has to be facilitated by the web. The model was tested by creating a virtual classroom of medical and nursing students and activating a learning session on the concept of knowledge representation in health sciences.     

Taste-potentiated odor aversion learning based on amphetamine

This study sought to determine whether a taste can potentiate a conditioned odor aversion based on amphetamine as well as those based on lithium. A taste-potentiated odor aversion (TPOA) based on lithium was obtained in Experiment 1 only with a low concentration of an almond odor. This concentration was used in Experiment 2 where the taste, 0.1% saccharin, potentiated an odor aversion based on 1 mg/kg d-amphetamine. This was replicated in Experiment 3 where potentiation was found with doses of both 1 and 3 mg/kg amphetamine, and no effect of dose was detected. It was concluded that TPOA learning is not restricted to drugs such as lithium that produce conditioned unpalatability as well as conditioned aversions to a taste, because amphetamine does not produce conditioned unpalatability at the doses used here. Furthermore, because in Experiment 3 postconditioning extinction of the saccharin aversion removed the potentiation effect, it appears that this form of TPOA may depend on an association between the odor and taste, as proposed by within-compound theory.     

Blocking of goal-location learning based on shape.

Using desktop, computer-simulated virtual environments (VEs), the authors conducted 5 experiments to investigate blocking of learning about a goal location based on Shape B as a consequence of preliminary training to locate that goal using Shape A. The shapes were large 2-dimensional horizontal figures on the ground. Blocking of spatial learning was found when the initially trained Shape A was presented in the context of auxiliary shapes that were anticipated to be irrelevant to goal localization. When Shape A was initially presented in the absence of these auxiliary shapes, no evidence of blocking between shapes was apparent. The results are discussed in terms of the similarity between spatial and other forms of contingency learning, the operation of a specialized geometric module, and changes in attention as a consequence of discrimination learning. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)