以构建现代职业教育体系为核心推进职业教育发展

分析现代职教体系与产业结构调整的关系,提出必须将培养更大规模和更高质量的技能型人才、高端技能型人才作为建立现代高职教育体系,促进职业教育发展的战略重点。要在现代职业教育体系下,根据地方现代化建设的要求,通过建立现代职业教育体系为经济社会发展做好人才和智力支撑。重点论述了现代职教体系中中高职的有机衔接。提出了以构建现代职业教育体系为核心,深入推进职业教育发展的几个主要措施。     

产学模式在《数据库原理》课程教学改革中的应用

针对目前《数据库原理》课程采用传统教学模式存在的诸多问题,就如何提高应用型本科计算机专业学生对《数据库原理》课程的学习兴趣和解决实际问题的能力,提出了产学相结合的数据库原理课程教学模式,首先让学生在工程化环境中进行相关理论学习,同时提供课程网站等辅助手段进行扩展学习,在此基础上根据企业的实际需求模拟环境让学生进行实践,并对其实践展开了进一步讨论。     

基于遗传算法的发动机需求量组合预测方法

阐述了基于改进遗传算法组合预测的原理，给出了此类组合预测的建模方法及有效性评价指标。在军用航空发动机采购需求量的预测中，运用计算机仿真的方法对比了多种预测方法，验证了组合预测法的有效性和准确性。     

桐柏银矿低品位锌精矿再选的研究及应用

桐柏银矿试生产期间产出的大量低品位难选锌精矿,经过试验和生产实践,实现了银、锌分离,产出了合格的银精矿和合格的锌精矿,锌精矿中SiO2含量小于4.0%,阢含量小于1.0%,经济效益显著.     

河北南部电网TBC方式下AGC控制策略的研究

在华北、东北联网以后,河北南部电网的自动发电控制(AGC)采用TBC方式运行,AGC控制目标以及考核标准均发生变化,需要对AGC控制策略进行必要的调整,以保证系统的稳定、经济运行.文章分析了AGC在FTC和TBC方式下的功率调整情况以及在TBC方式下可能采取的控制策略,通过试验提出了河北南部电网AGC在TBC方式下的控制策略,即A1、A2组合调整策略,实际运行经验表明该控制策略满足TBC方式的控制要求.     

柴油碱洗-络合萃取脱硫工艺

根据国内柴油的特点,在目前普遍应用的碱洗方法的基础上,采用碱洗-溶剂络合萃取方法,提高柴油中硫的脱除率。由于柴油中的硫化物存在孤对电子与络合剂作用形成络合物,通过实验对络合剂进行了筛选,分析和讨论了硫脱除率和柴油回收率的影响因素,同时也对络合机理进行了研究。结果表明,复合试剂V(L2)/V(L1)=0.2,剂油体积比(V(剂)/V(油))=0.12和金属化合物B(质量分数为0.03%)络合萃取柴油,脱硫率可达67.2%,柴油回收率可达96%,达到国标柴油硫质量分数的要求。该过程工艺简单,投资少,目前比较适合应用在国内还没有加氢能力的中小型炼油企业。     

应用型计算机专业学生培养模式探讨

本文探讨了应用型本科院校中计算机专业学生的培养模式,提出了培养高级计算机应用人才的根本途径和当前要解决的主要问题。     

履带车辆电传动系统电气机械联合制动优化控制与仿真

根据电传动研究情况,提出了电传动电气机械联合制动优化控制目标;在这个目标下,完成了电气制动控制策略优化,进行了原车机械制动系统在联合制动中制动力的分配,通过试验和仿真说明它的合理性;最后给出联合制动的仿真结果,并进行了分析。     

Research on Combination Winding of Revolving Bodies

A methematical model based upon the theory of differential geometry isestablished for the combination winding of revolving bodies and programs are developedfor the filament winding operations as well.Trial winding on a filament winding machineproved this model is right and useful.     

Application of multi-layer perceptron neural networks to vision problems

This paper discusses the application of a class of feed-forward Artificial Neural Networks (ANNs) known as Multi-Layer Perceptrons(MLPs) to two vision problems: recognition and pose estimation of 3D objects from a single 2D perspective view; and handwritten digit recognition. In both cases, a multi-MLP classification scheme is developed that combines the decisions of several classifiers. These classifiers operate on the same feature set for the 3D recognition problem whereas different feature types are used for the handwritten digit recognition. The backpropagationlearning rule is used to train the MLPs. Application of the MLP architecture to other vision problems is also briefly discussed.