外教在高校英语口语教学中的局限性及相应措施

外籍教师在我国高校英语口语教学中有着中国教师不可替代的优势,同时也存在着局限性。高校应尽可能在引进外教时把好关,聘用后加强文化沟通与教学指导和管理,促进中外教师交流,改进其不足,促进口语教学,提高学生口语水平。     

关于提高高职《机械设计基础》教学效果的探讨

对〈机械设计基础〉课程的教学现状进行了分析,对存在的问题提出了教改建议,并探讨了提高机械设计基础教学效果的方法.     

郑州地铁校企合作培养专业人才

2010年1月20日,北京交通大学与北京城建设计研究总院举行了联合建立教学与科研实践基地的签约仪式。联合建立教学与科研实践基地的目的在于：一是充分发挥校企双方的优势,共同培养高素质、高质量的专业技术人才;     

基于通信的列车控制模式下的列车定位新技术

分析了目前常用的列车定位技术的优缺点。介绍了基于多传感器信息融合和基于漏泄同轴光缆的列车定位新技术。对利用漏泄同轴光缆或基于多传感器信息融合测速定位方法实施CBTC(基于通信的列车控制)模式下列车精确定位进行理论探讨,为解决现有采用轨道电路和信标进行列车定位精度不高和初始化过程长等缺点提供了借鉴思路。     

数字化学习平台建设与教学模式研究

当今,信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面,人们的生产、生活以及学习方式正在发生深刻的变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。本文结合郑州铁路职业技术学院实际,对数字化学习平台建设和教学模式进行了探讨。     

基于D-S证据理论信息融合的轨道电路故障诊断方法研究

在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。     

神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究

利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统，可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示，以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例，研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。