关键词： 信息技术   计算思维   初中学生   程序设计  

摘要： 本文以“设计算法实现用数学公式计算”项目为例,探究如何借助项目式学习在初中信息技术课堂中培养学生的计算思维能力,以期学生能够利用计算思维解决学习和生活中存在的问题。

关键词： 高等数学   人工智能   文本分类   朴素贝叶斯算法   人工神经网络  

摘要： 随着文本数据的日益增长,文本分类变得越来越重要。为了解决这个问题,人工智能算法已被广泛应用。在本文中,我们研究了基于高等数学的人工智能算法在文本分类中的应用。具体来说,我们介绍了常见的文本分类算法,并探讨了人工神经网络、决策树和朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用。此外,我们还介绍了SVM算法和文本特征提取方法。最后,我们通过实验验证了这些算法的性能和效果。实验结果表明,朴素贝叶斯算法在大多数情况下的性能表现最好,而人工神经网络和SVM算法也表现出了良好的性能。

关键词： 激光导引头   动力陀螺   输出斜率补偿算法   转速自适应算法  

摘要： 以“红土地”国产化导引头为例,详细介绍了动力陀螺式激光导引头的结构组成、工作流程和跟踪原理,并阐述了激光导引头数学模型及建模过程。针对其动力陀螺稳定平台特性,研究了其在火箭弹、空地导弹、航空炸弹等平台的应用。针对采用倾斜稳定三通道控制的非旋转弹提出的导引头输出斜率补偿算法,可有效降低导引头输出斜率散布;针对采用双通道控制的旋转弹提出的导引头转速自适应算法,在弹体转速0~10 r/s范围内实现了动力陀螺稳定平台式激光导引头的自适应工作。斜率补偿和转速自适应两种算法均已通过仿真试验考核以及地面联试与飞行试验验证,实现了工程应用。

关键词： 计算机编程   数学算法   编程优化   空间复杂度   时间复杂度  

摘要： 阐述在计算机编程教育中,存在只注重编程语言的学习、编程语法的训练、流程的实现,对于数学算法未进行导入,导致复杂问题难以解决、程序空间复杂度和时间复杂度较高、逻辑较为混乱、可读性不高的问题。探讨数学算法对计算机编程优化的影响,在实际中予以应用提高,具有理论和实践意义。分析数学算法的特点,数学算法与计算机编程优化的应用。

关键词： 微分分类数学模型   关联挖掘   分数阶   收敛控制  

摘要： 针对大数据环境下的数据挖掘效率和精度不足的问题,提出了一种基于分类挖掘数学模型的评分方法,设计开发了大数据分类系统.首先利用融合算法模型的构建来解决大数据融合问题.在此过程中,把微分原理作为主要参考依据,并通过控制微分分类数据模型的双边界收敛,在偏微分数据集中进行分类数据模型的计算,在增加或减少数据量的支持下,完成模糊控制向量,再使用数据挖掘模型对聚类算法的数值约束,完成子序列的采集,并在迭代次数最少的情况下,利用测量信息进行收敛调节,最后采用高斯核关联数据挖掘序列.然后利用约束集差分延迟二阶和差分数学分类模型,从而构建了分类差分数学模型和大分类数据.结果及结论表明,所设计的系统大数据分类能够有效地提高准确率,降低内存占用率,具有较高的分类性能.

关键词： 贝叶斯网络(BN)   参数学习   小数据集   定性最大后验概率(QMAP)   保序回归   KL散度  

摘要： 贝叶斯网络(bayesian network,BN)小数据集条件下,定性最大后验概率(qualitative maximum a posteriori,QMAP)估计往往会违反给定的专家约束,这就导致QMAP估计偏离真实值。为了克服该算法的缺陷,提出了一种改进的QMAP算法。首先,学习出QMAP估计,再结合保序回归方法对违反不等式约束的参数进行校正;然后使用一种微调策略对校正后的参数做进一步调整,使所得参数能够满足专家约束;最后,与最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)和QMAP算法对比。仿真实验结果表明:在小数据集条件下,提出的算法满足所有约束条件,KL(Kullback-Leibler)散度始终低于其他2种算法,运行时间高于其他2种算法约0.1 s,影响甚微,且推理结果贴近真实值,偏差维持在±0.05之间。改进的QMAP算法的综合性能优于MLE、QMAP算法,并具有较好的实用性。

关键词： 粗糙集   随机森林   数学师范生   就业预测  

摘要： 随着高等教育的不断推进,当前师范生就业形式日趋严峻。本研究融合粗糙集理论和随机森林算法的优势,选取数学师范生为样本,提出了高校数学师范生就业预测模型。首先基于数学师范生的学业成绩和综合测评数据,利用粗糙集方法对成绩字段进行属性约简,做好数据预处理;接着利用随机森林算法对毕业生就业情况进行预测,采用网格搜索法对模型的重要参数进行优化,以提升训练模型的精确度;最后通过特征重要性的比较,得出影响数学师范生就业的关键性指标。结果表明,通过对数学师范生教育数据的研究,可为就业问题诊断与预测提供新的方法,帮助数学师范生提前意识到潜在的就业风险,从而助力提升就业质量。

关键词： 最短路径问题   平面图形   立体图形   勾股定理   垂线段   三角函数   数学算法   解题关键  

摘要： 最短路径问题在图论研究中,是一个经典的数学算法问题,旨在根据题意,找到图形中两结点之间的最短路径.最短路径主要分为两大类,一类是立体图形中的最短路径问题,另一类则是平面图形中的最短路径问题。立体图形中的最短路径问题,解题关键是将其转化为平面图形,以两点之间,线段最短或垂线段为理论依据,利用勾股定理、相似、三角函数等知识进行求解.平面图形中的最短路径问题,解题关键是利用轴对称、平移等变换找出最短路径的选择,再用勾股定理、相似、三角函数等知识求解,本文重在探索八年级时段所遇到的最短路径或变式问题,意在探寻其内在本质和外在联系,以达到对此类问题更加深刻的理解和认识。

关键词： 文科类科研人员   数学知识模型   CART决策树算法   需求情况  

摘要： 随着学科交叉融合的不断深入,作为自然科学基础的数学向文科的渗透趋势也越发明显,许多文科类别如教育学、法学、历史学等在科研中都对数学有着不同程度的依赖。文科类科研人员越来越需要数学知识模型作为学习、科研中信息判读的支撑,但他们缺乏相关方面的知识结构和获取途径,而关于建立服务于文科类科研人员的数学知识模型实用版网站的尝试也引起了越来越多人的关注。文章通过CART决策树算法探究了不同类型文科类科研人员对数学知识模型的需求情况并进一步探究了文科类科研人员对上述网站的受益程度的期望,对所得结果做出了解读并提出了相关思考。

关键词： 不锈钢生产   炼钢排程   瓶颈工序   数学模型   遗传算法   自动排程系统  

摘要： 炼钢计划编制是钢铁企业生产运作管理的核心任务之一，合理的炼钢计划有利于炼钢生产平稳有序进行，同时优化调控各订单的生产节奏。以国内某不锈钢生产线为背景，考虑修磨机组的生产能力以及保温罩、保温炉等会影响产品组合的配套设施，通过建立数学模型，设计遗传算法(genetic algorithm, GA)实现炼钢计划的排程优化，解决了不锈钢产线炼钢计划排程中由修磨瓶颈导致的高温/低温装炉钢种交替生产、产品规格由宽到窄变化、长浇浇次和短浇浇次交替生产等复杂约束下的排程问题。试验结果表明，本文方法实现了以修磨机组为瓶颈设备控制生产节奏的智能炼钢作业计划编制，确保铸机、保温罩、修磨、保温炉与下游热轧工序协同顺畅，有效提升了炼钢计划的编制效率，每次计划编制时间由2 h缩短到1 min,计划编制自动化率达到95%,系统自动编制的炼钢计划满足了现场使用要求。