关键词： 多元状态估计技术   增量学习   设备预警   状态检测  

摘要： 为进一步提高预警模型性能,充分利用发电设备数据,节约计算资源,提出了一种基于MSET算法的发电设备预警诊断增量学习方法。实验采用某电厂真实运行数据,选取送风机设备特征,对比基线阶段原始运行算法的效果与增量学习阶段的效果,结果表明通过增量学习能利用少量数据激活失效模型,帮助电厂关键设备模型适应数据漂移等问题,从而提高系统的实时性和适应性。所提出的方法在发电设备预警诊断方面具有较好的性能。

关键词： 机械臂   逆强化学习   行为树   复杂操作任务   专家策略   奖励函数  

摘要： 现有分层强化学习方法不仅在学习过程中存在样本效率低、奖励稀疏以及学习时间过长等问题,而且大多基于仿真环境,导致学习策略在机器人真实操作环境中部署困难。针对上述问题,提出一种基于逆强化学习与行为树的机械臂复杂操作技能学习方法。在对复杂操作任务进行分割的基础上,首先,根据专家演示轨迹确定分割后每个子任务的强化学习参数及其对应的专家策略;其次,根据子任务专家策略并使用生成对抗模仿学习算法进行预训练,得到每个子任务的奖励函数;再次,运用每个子任务的奖励函数并基于SAC算法做进一步训练,获取到每个子任务的最优策略;最后,将子任务最优策略从仿真环境部署到真实环境,并将部署后的每个子任务作为叶节点构建行为树,实现机械臂复杂任务规划。实验结果表明,所提方法能较好地学习机械臂复杂操作技能,并在性能上优于其他传统强化学习算法。

关键词： 有意义学习理论   高中数学   课堂导入  

摘要： 高中阶段的数学概念具有抽象性强、逻辑性强的特点,学生在学习过程中通常难以掌握概念的本质,不能主动建构新旧概念之间的关系,缺乏对数学概念的学习兴趣.为了解决学生在概念学习中的困难,本文将奥苏贝尔的有意义学习理论拓展到高中数学的概念课导入中,通过分析有意义学习对数学概念课导入的作用,从认知、方法以及实施三个方面提出概念课导入策略,验证有意义学习理论指导下的概念课导入具有引导学生知识迁移、促进学生概念理解以及提升学生学习兴趣的作用.

关键词： 半监督学习   特征表示向量   课程学习   特征原型   语义相关度  

摘要： 本文针对半监督场景中极度匮乏的监督信号导致的标签传播困难、模型训练严重受噪声干扰等问题展开研究。伪标签化带来的噪声和低数据利用率导致的确认偏差,会随着自训练过程造成错误累积,进而形成不可逆偏差,损害性能。本文提出基于样本动态权重的课程式半监督学习方法,旨在通过非离散的课程设计,鼓励模型由简单至困难地利用样本,逐步构建分类面,进而缓解伪标签化过程中的噪声产生,增强模型泛化能力。从类内角度,提供弱监督信号的高置信度伪标签被混合用于构建特征原型,估计样本的学习难度。从类间角度,标签嵌入被用于评估类间语义相关度,课程式地减弱训练前期对语义相关类别间的辨别。在通用的半监督学习基准数据集上进行了广泛的实验和分析,证明了方法的有效性。

关键词： 跨学科主题学习   政策意义   实施策略  

摘要： 在义务教育新课程语境下,跨学科主题学习活动与学科主题学习活动相对应,重视综合素质培养,强调知识整合、问题解决和价值关切,带动课程综合化实施,成为培育核心素养的重要育人载体。为此,学校需要充分运用跨学科主题学习的课程政策空间,统筹协调国家课程、地方课程和校本课程,探索跨学科主题学习活动的实施策略。特别是,明确学校跨学科核心素养和学段目标,优化跨学科学习活动的主题结构,运用任务教学、项目化学习、问题解决等多种综合教学形式,展开跨学科主题学习,促进跨学科主题学习与学科主题学习交融互渗,以实现课程协同育人和整体育人价值。

关键词： 铁皮石斛   拉曼光谱   卷积神经网络-长短期记忆神经网络   总黄酮含量   快速检测  

摘要： 铁皮石斛具有很高的商业价值和营养价值,将云南文山、广西金秀、安徽霍山、浙江台州四个产地共130个样品作为研究样本,在785 nm激光下利用便携式拉曼光谱仪获得了铁皮石斛拉曼光谱,采用NaNO_(2)-Al(NO_(3))_(3)-NaOH比色法测定铁皮石斛总黄酮含量。以每条经过归一化后的拉曼光谱数据作为输入,利用Savitzky-Golay卷积平滑(SG平滑)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)等不同预处理方法对光谱数据进行处理,以偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)模型作为比较,竞争自适应重加权采样(CARS)作为波长选择方法,对不同的机器学习模型进行比较研究。采用以下预测质量指标:校正集、测试集相关系数(R_(c)、R_(p)),校正集、测试集均方根误差(RMSEC、RMSEP),评价铁皮石斛总黄酮含量预测模型的性能。结果表明:光谱在经过SNV预处理之后,CNN-LSTM方法预测铁皮石斛总黄酮含量准确率最高,R_(c)、R_(p)分别为0.983和0.964,RMSEC、RMSEP分别为0.032和0.047 mg·g^(-1)。结合拉曼光谱建立的SNV-CNN-LSTM深度学习模型准确可靠,具有很强的鲁棒性,优于传统的机器学习模型(PLS、SVM)。利用拉曼光谱结合CNN-LSTM模型对铁皮石斛总黄酮含量进行预测,克服了传统的理化鉴别法的缺陷,具有快速无损的特点。该方法能对铁皮石斛的品质进行区分,并加快药食同源植物市场铁皮石斛产业化,构建自主品牌并增加其影响力,同时此项技术也可应用于消费者和市场监管部门。

关键词： 学习方法   初中化学教学   碳及其化合物  

摘要： 初中化学作为化学学科学习的基础,其教学目标主要在于培养学生的归纳总结能力,为深入学习化学知识打下坚实基础.该文旨在深入探讨《碳和碳的化合物》这一章节的学习方法,以期为广大初中化学教师与学生提供实质性帮助.

关键词： 有效探究   高中数学学习   学习效率   主观能动性   更高效   有效性的提升   高效的课堂   优化学习方法  

摘要： 在高中数学学习中,学生需要在学习方法上不断改进和创新,从而为其学习质量、学习效率的提升提供必要支持。学生应充分发挥自身的主观能动性,对各类问题进行充分解答和有效探究,促进学习效率的提高,更可为高效的课堂学习有效性的提升奠定坚实基础。具体而言,我们可从以下几个方面落实相对应的学习方法。

关键词： 含硼材料   能隙   总磁化强度   机器学习  

摘要： 近年来,含硼材料在新能源、催化等领域日益受到重视,然而,对于高附加值的含硼材料发展还存在很高的技术壁垒.因此,亟需深入研究含硼材料微观性质间的关联关系,推动高端含硼材料的研发.本工作面向材料研究从传统的试错法向数据驱动的研究范式转变的需求,通过特征选择、网格搜索优化以及特征重要性分析,探索了多种重要的机器学习算法在含硼材料能隙预测中的应用.结果表明,采用随机森林算法的能隙预测模型决定系数(R^(2))可达0.84,并发现含硼材料的总磁化强度(total magnetization)特征与能隙存在显著的负相关关系,即材料的总磁化强度越小,其能隙越大.本工作表明机器学习方法可用于定向设计具有特定能隙的含硼材料.同时,结果也表明,作为一种集成学习模型,随机森林具有较好的学习能力与稳定的预测性能,可以应用到其它类型材料体系的能隙以及其它材料属性的预测,加速材料性能的设计与优化过程,对新型功能材料的快速筛选与高性能预测具有重要的科学意义.

关键词： 学习经历   思政课学习经历   意义生成   心理-价值结构   教学评价  

摘要： 思政课学习经历作为一个“心理-价值”结构,其内核在于意义生成机制的形成,这是一个由认知深化、情感激发、意志锤炼与行为践履渗透循进的整体性心理结构,并表现于形成性意涵的深刻性、丰富性和联结性的价值评估维度。作为一种有意义的教学评价范式,思政课学习经历具有重要的思政课认识论和方法论价值,为思政课有效教学提供了研究范式、评价工具和实践路径。