高职高专学生英语学习中负迁移现象的成因与阻断

本文对高职高专学生英语学习的现状进行了分析,认为造成此现象的原因主要是学习过程中的负迁移引起的,文章最后提出了减少英语学习负迁移的几种措施。     

关联规则挖掘在研究生个人学习计划制定中的应用

介绍了关联规则挖掘算法Apriori及其在研究生专业课程间的关联规则发现中的应用，所发现的规则用于辅助新研究生进行个人学习计划制定。可减少研究生在个人学习计划制定中的盲目性，提高所选课程与学科专业研究方向的吻合度。     

高职教学中实施探究性学习的尝试

本文通过在高职教学实施探究性教学过程中学生和教师的角色互换所产生的积极影响，尝试探索在高职教育中培养创新型人才的新途径。     

Incrementally Exploiting Sentential Association for Email Classification

Introduction Email classification can be cast into text classifi-cation (TC). Many methods have been proposed forTC, which can be extended to Email domain. Popularmethods include NaiveBayes, decision trees, supportvector machine (SVM) and association rule…     

当代大学生应该从追求“学历”走向追求“学力”

当今的社会“学力”重于“学历”．这就要求当代大学生摒弃被动学习的行为，树立终身学习的观念，掌握科学的学习方法，以适应新时代的要求．     

基于神经网络的路口交通流转向比预测

为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并用调查数据对模型进行了检验.研究结果表明,与传统的平均值法相比,用所提出的模型,平均绝对相对误差减小约1%~3%.     

微格教学原理在专业技能强化训练中的应用

运用微格教学法对学生进行专业技能强化训练，是教学改革的新尝试，教学实验表明：引用微格教学法于专业技能训练是对传统教学模式的有效补充和完善．对学生掌握和提高专业操作技能有积极的促进作用．     

基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测

针对现有方法在实际应用时的标记样本稀缺与测试样本数据分布偏移等问题,提出一种基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测方法。通过基于迁移学习的特征空间变换,对源领域有标记样本与目标域无标记样本数据间的边缘分布、条件分布、流形结构进行联合适配及降维处理,以解决样本数据分布偏移和特征维度过高的问题。以半监督学习的方式来迭代优化目标域样本的伪标记,并据此不断更新特征变换方式和迁移分类器,进而提高疲劳检测模型的精度和泛化能力。通过实验将本文方法与现有常用的监督学习、半监督学习和迁移学习等方法进行对比。结果表明,在测试时间、应用场景和被试个体均发生变化的情况下,本文所提方法的驾驶疲劳检测效果显著优于现有方法,正确率最高达到86.7%,具有实际应用价值。     

受限状态下的高速列车迭代学习控制方法研究

针对受限状态下的高速列车自动驾驶系统的跟踪控制问题,基于列车动力学模型,提出一种带饱和函数的迭代学习控制算法。根据Lyapunov稳定性原理,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出基于迭代学习控制的列车自动运行控制律。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过在迭代域的差分,证明了其差分负定性和有界性,所设计的算法能够控制列车在迭代域对期望运行轨迹达到渐近收敛。采用本文提出的迭代学习控制算法对列车的跟踪性能进行验证,并与PID控制和D型迭代学习控制算法进行比较,结果表明:相较于其他两种算法,本文提出的算法在第3次迭代中就能控制列车精确跟踪期望轨迹,说明算法具有较快的收敛速度和较高的跟踪精度,且能够将控制输入约束在允许范围内。     

信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。