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1.
在教育教学的过程中,如何诊断学生的知识水平是一个重要的问题.传统方法大多由教师根据学生的表现和成绩进行人工判断,存在效率低、主观性强的问题,且难以做到针对大量学生的个性化诊断.近年来,认知诊断模型中的DINA模型被广泛应用于诊断学生个性化知识掌握程度.然而传统DINA模型大多基于小样本数据,当面对在线教育带来的大规模数据处理需求时,存在收敛速度慢的问题,难以实际应用.针对DINA模型计算时间过长的问题,本文首先给出了DINA模型的收敛性证明,并提出了三种能够加速DINA求解的算法:(1)增量算法,它将学生数据划分为多个学生块,每次迭代只访问其中一个学生块;(2)最大熵方法,它只访问在极大化模型熵的过程中影响较大的学生数据;(3)基于前两者的混合方法.最后,本文通过真实数据和模拟数据上的实验,分析证明了三种方法均能在保证DINA模型有效性的情况下,达到几倍至几十倍的加速效果,有效地改善了DINA模型的计算效率. 相似文献
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考虑保持架涡动建立了角接触球轴承非线性动力学模型,基于该模型,先计算不同的内、外圈沟底直径组合对球滑动、轴承零件之间的相互作用力、内圈振动以及保持架动态稳定性的影响,再改变球直径和外圈沟底直径,以研究这些参数对轴承零件之间的相互作用力、内圈振动以及保持架动态稳定性的影响。结果表明:随内、外圈沟底直径减小,轴承零件的振动强度大体上呈现先减小后增加的趋势;增加球直径有利于减小轴承振动,但会使对应的最合理的内、外圈沟底直径增大。因此,选择合理的内、外圈沟底直径和球直径组合可以减小轴承零件之间的相互作用力及其波动,有利于提高保持架动态稳定性并降低轴承振动。 相似文献
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以空气焓差法试验台空调系统的温度控制系统为具体仿真对象建立了数学模型,该空调系统可以看作是一阶惯性加纯滞后的环节,而且对象的过程参数和时延时间是时变的,传统的PID控制无法获得理想的控制效果。提出了一种无需辨识环节的具有智能的模糊自适应PI的控制算法并将其应用在该空调系统中,该算法对模糊控制和PI控制进行有机结合,根据实际控制经验,通过模糊控制规则对控制回路中PI控制器的参数进行实时整定,并将该控制算法和经过良好整定的PI控制器在空调系统中的控制性能进行比较。仿真结果表明,模糊自适应PI控制提高了系统的鲁棒性、减小了超调量、提高了抗干扰能力、缩短了调整时间。 相似文献
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【摘要】 目的 通过动物实验验证经导管植入国产左心室隔离装置(LVPD)Heartech治疗左心室壁瘤的效果。方法 构建4头山羊左心室壁瘤模型,建模12周后植入Heartech LVPD,术后16周处死山羊并取出LVPD,扫描电镜观察其表面内皮细胞生长情况。建模前、建模后、LVPD植入前、植入后及植入16周复查时,左心室造影检测左心室收缩末容积(LVESV)、左心室舒张末容积(LVEDV)、左心室射血分数(LVEF)、每搏射血量(SV)、心输出量(CO)、机械效率(ME)等指标。结果 Heartech LVPD植入16周后检测数据与植入前相比,LVESV分别为(25.02±1.81) ml和(40.71±4.93) ml(P<0.01),LVEDV分别为(51.53±3.33) ml和(61.51±4.67) ml(P<0.01),LVEF分别为(50.13±2.99)% 和(33.90±4.29)%(P<0.01),SV分别为(26.39±2.01) ml和(20.79±2.17) ml(P<0.01),CO分别为(3.54±0.38) L/min和(3.21±0.36) L/min(P<0.05),ME分别为(67.56±1.78)%和(48.88±5.07)%(P<0.01);LVPD表面内皮细胞生长情况良好。结论经导管植入国产Heartech LVPD治疗左心室壁瘤效果显著。
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论文研究了振动铰削降低表面粗糙度的机理,在此基础上通过硬质合金铰刀振动铰削小口径火炮身管的实验,深入分析了振动铰削对火炮身管内膛表面粗糙度的影响。振动铰削把普通铰削的连续切削过程转变为断续的脉冲式切削过程,将普通铰削时的螺旋状连续切屑变成了非常细小的针状单元切屑.增强了铰削加工的断屑排屑能力,从根本上抑制了积屑瘤的形成,避免了已加工表面的犁沟和鳞刺。实验表明,振动铰削的表面粗糙度Ra比普通铰削至少提高三级,振动铰削的表面粗糙度彤值不到晋通铰削Ry值的1/14,振动铰削使孔的已加工表面均匀一致,显著提高了身管内膛的表面质量。 相似文献