基于区间数学理论和贝叶斯网络指标灵敏度分析

针对航空公司安全质量管理体系(SQMS)中风险识别与可靠性改进问题,文中提出基于区间数学与贝叶斯网络的灵敏度分析方法.给出了衡量航空公司安全状况的指标;借助贝叶斯网络建立指标关联网络,结合先验知识进行参数学习以获取条件概率;通过贝叶斯双向推理机制和区间数学理论分析不同区间内重要指标与系统整体安全状况间的扰动关系;基于扰动分析结果对各指标进行灵敏度排序以识别风险并指导可靠性改进工作.实例分析验证了基于区间数学与贝叶斯网络的指标灵敏度分析方法的有效性.     

文科类高职院校服务模式实训基地建设探究

文科类专业技能的“软性”与“隐性”的特点致使其实训基地建设缺乏理想模式,不能满足人才培养需要.结合文科特色的服务模式实训基地建设思路要求以区域市场经济需求为导向,以提升学生综合素质和就业技能作为目标,基于实战向社会提供服务,构建教、学、考证、实操和服务“五位一体”的实训基地.     

基于径向基神经网络的Internet网络时延模型研究

以Internet为媒介进行控制信息的传送,是远程控制发展的重要趋势,而Internet传输时延的不确定性,使得这样的远程控制信息闭环控制系统难以实现.在实际测量网络时延实际数据的基础上,利用滑动模型和样条原理,采用滑模均值代替滑模的常规输入值,利用径向基神经网络建立了网络时延的模型.仿真结果表明该模型能够反映并预测该测量数据所代表的网络路径之间的时延特性,并能在基于Internet的闭环控制系统的设计中有效地替代实际网络进行研究;而所用的建模方法具有快速、准确的特点,能用于在线学习网络模型并对网络的时延值进行预测,为基于Internet的远程闭环控制提供了新的思路.     

“海上个人求生”慕课知识体系的构建

文章通过《海上个人求生》课程"教与学"的梳理,根据"慕课"开发知识点划分原则,重构了课程的知识体系;明确了各知识点相互之间的关系网络;提出了学生应用"慕课"自主学习和教师基于"慕课"翻转课堂的教学实施;从实现课程教学的系统化和实用化、创新课程教学模式和教学思路以及提供海上求生知识和技能学习平台等3个方面阐述了课程"慕课"高质、高效、便利的应用价值。     

基于贝叶斯网络推理的道路网络级联失效仿真

针对道路网络级联失效与其它复杂网络相比具有的特殊性,基于贝叶斯网络推理,融合驾驶者出行先验及出行信息,研究了道路网络级联失效的演变机理及演变过程.编制MATLAB程序生成基于道路网络的贝叶斯网络结构,根据贝叶斯网络参数学习 MATLAB程序,学习了驾驶者感知路段属性变化;给出了仿真算法,仿真了贝叶斯网络推理中不同出行先验权重,以及出行信息量对道路网络属性及级联失效的影响.结果表明,贝叶斯网络推理可以较好地反映驾驶者出行路段选择对道路网络级联失效的定量影响,为研究道路网络级联失效提供了新的研究思路和方法.     

探索“校中展、展中校”高职会展校内实训基地建设

实践教学是高职教育加强实践育人的重要组成部分,是培养学生理论联系实际、提高学生实践能力和创新能力的重要环节.该文旨在探究会展专业打造以“校中展”“展中校”为依托的校内实训基地,创造性提出“校中展”“展中校”的实践育人模式,并讨论了以此为基础的会展校内实训基地体系的设计要求,探索三大类型会展实训室的基本设置、主要功能及运作模式.这将为国内会展院校实训室建设提供有益的思路和借鉴,促使我国的会展教育内涵和质量不断提升.     

基于实习、培训、社会服务三位一体的校企合作公共实训基地建设与研究

本文介绍辽宁省交通高等专科学校网络技术专业采取校企合作方式建设基于学生实习、行业培训、社会服务三位一体的公共实训基地建设情况,探索和研究高等职业院校公共实训基地建设、管理等方面存在的问题,为高职院校建设公共实训基地提供借鉴与参考。     

基于先验知识和BP网络的隧道爆破参数计算

为克服当前隧道爆破参数选取受人为因素影响的不足,以围岩普氏系数、隧道断面积、实际进尺和炮孔直径等为网络输入参数,以设计进尺、炸药单耗、周边孔距和掘进孔孔距等为网络输出参数,建立了含输入层、输出层和隐含层的神经网络模型,并给出了模型学习算法,提出了基于爆破先验知识的可加快模型求解收敛速度的网络学习约束条件.隧道爆破参数的实例计算结果表明,给出的网络模型及其算法能在借鉴已有爆破资料的基础上准确、快速计算爆破参数,并且获得理想的爆破效果.     

与专业结合的高职工程制图课程模式

论述了与专业培养目标紧密结合的高职工程制图课程新模式,提出了如何使工程制图课程目标与各专业岗位需求目标紧密结合的思路,介绍了该模式下的具体改革内容。包括编制具有专业特色的教学大纲、课堂教学内容和方法、工程制图学习实训基地、教材建设、双师型教师队伍的建设。     

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型

将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。