简介：摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值，使得其商业应用不断成功，相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法，进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来，许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为美国国家意志，认为大数据如同“未来的新石油”，将对科技和经济发展带来深远影响。2013年，中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。同年，中国大数据产业也逐步兴起；2014年，中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群，全面推动中国大数据研究；2015年，国务院发布大数据发展行动纲要，将大数据正式上升为中国国家意志，再次将大数据研究推向新的高潮。

简介：新版《大学英语课程教学要求》颁布以来，各高校掀起了大学英语改革的热潮，很多学校开设了大学英语网络自主学习课程，取得了很多成果，但也存在不少问题。本文从教育生态学角度，对大学英语网络自主学习生态体系存在的问题进行探讨，分析教师、学生、教学生态环境各生态因子生态失衡的原因，提出网络自主学习生态模式构建的对策，以期促进大学英语网络自主学习生态系统的健康、平衡发展。

简介：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。

简介：本文根据高职教育培养目标,紧抓网络环境下的学习特点,结合教育教学规律,探究如何培养和提高网络环境下高职学生自主学习的能力。通过对高职学生自主学习能力的分析,提出高职学生自主学习能力培养策略。

简介：随着教育教学过程中网络化的不断渗透，培养学生自主学习的能力成为中等职业学校研究探索的重要领域。结合中职学生学习的现状和特点，分析其原因，从教学理念、教学内容、教学监测、角色转变四个方面提出解决的应对策略，逐渐培养中职学生在网络环境下自主学〉--j的能力，使之真正成为学〉--j的主导者，为未来的岗位实践与终身学习打下坚实的基础。

简介：基于B样条神经网络对实测地磁数据进行曲面拟合，该网络不仅保留了B样条基函数在速度方面的改进，同时也继承了神经网络在计算精度方面的优势。选用了一种修正速度最快的改进的LMBP算法进行权值的修正，最后也通过Matlab仿真实验证明了基于B样条神经网络的拟合算法在速度与精度方面的优越之处。

简介：基于网络的自主学习课型是一种以网络为学习平台,由教师引导,以任务驱动,学生自主学习的课堂模式.笔者在中学化学教学中实践这一课型,结合具体案例,对其教学环节架构、实施方法和要点等进行探讨研究.

简介：该研究以Adamson的行动研究模型为指导,针对网络学习环境下如何提高英语听力学习自主性这一实际教学问题,对103名大学生实施学习者训练的教学干预。结果发现：通过目标定位、学习进展监控、学习策略使用与自我评价等教师引导,学生的学习自主性和听力成绩得到提高;与此同时,通过需求分析、基线数据分析、业内资料查找、形成性与终结性数据收集、结果阐释与总结等一系列的行动,教师增强了反思能力和教师自主性。教师引导的学习者训练促进学习者自主,行动中的教学实践和反思促进教师自主,而两者的有机结合实现了师生自主的双赢,达到学习者自主性和教师自主性的共同发展。

简介：对变压器进行故障诊断,在提高电力系统运行的安全性和可靠性方面具有重要意义.传统的BP算法是-种局部搜索的优化方法,在变压器故障诊断的过程中很有可能陷入局部极值,使收敛速度较慢,算法效率较低.文章提出采用混沌免疫优化神经网络方法进行变压器故障诊断,在网络权值调整过程中引入免疫算法的思想,采用免疫算法对网络权值进行全局优化,最后用该算法对变压器进行故障诊断,并与传统BP神经网络诊断方法进行比较.结果表明,将该方法用在变压器故障诊断中,其正确率提高了5%,训练速度减少了182次,收敛速度更快,可靠性更高.

简介：通过分析象征价值的影响因素,建立基于BP神经网络的象征价值指标体系,利用MATLAB工具进行数据仿真以及实例应用。结果表明,构建基于BP神经网络的象征价值体系,为企业成功塑造产品的象征价值,进而提升竞争力有参考意义。

简介：面部的特征点准确定位对于表情识别和面部动画合成等应用具有重要的意义。随着网络时代自拍的盛行，人们对于实际应用场景中不同光照，角度和遮挡条件下的准确特征点定位提出了更高的要求。本文设计了一种基于级联的深度卷积神经网络的面部特征点定位算法，在初步特征点识别的基础上利用级联网络进行回归优化拟合，从而达到了精确定位的效果。

简介：基于改进的模糊神经网络算法进行微互动平台设计,调整模糊神经系统网络的结构和参数以建立信息搜索引擎模型,生成时间序列来提取校园的数据信息,提取结果作为设计微互动平台的基础,由此可以使慕课平台给用户提供个性化的服务,提高用户浏览的有效性和便利性。

简介：摘要众所周知，BP神经网络是人工智能网络中的一个典型算法，也是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。不仅有很强的非线性映射能力，而且也是一种基于模型训练误差梯度降低的具有较强非线性映射能力的模型，它模拟了人脑神经网络的工作原理，对一系列的输入信息进行处理和传递最终得到期望的输出成果。在大坝中，其变形主要受到水位高度、温度、气压等因素的影响，这些影响因素可综合反映为大坝变形随时间而变化的规律，我们利用BP神经网络建立变形影响因子与大坝变形量之间的映射关系，从而实现对大坝变形的预测分析。供同行参考。

简介：摘要随着我国社会主义经济转型，国内各大商业银行积极扩展个人信贷业务。同时为了符合银行风控的要求，个人信用评估体系的建立变得尤为重要。为保证银行和借贷人员双方的利益，根据所给信息以及相关数据，建立对应评估模型至关重要。

简介：培养学生阅读能力的过程实际上就是促进学生在现有知识经验的基础上与文本进行多层次交流的过程。当代语文教学可以充分利用网络为学生提供的丰富文本素材,建立阅读交流平台,逐步培养学生的阅读能力。

简介：摘要自主学习是当今教育研究的一个非常重要的课题。随着网络、移动通讯技术和开放互动性社交媒体的全面发展及普及，学生学习的模式在悄然地发生变化，由传统的课堂学习向自主化学习、移动化学习、个性化学习、碎片化学习转变。职业学校的学生具有课余时间多、喜欢用手机上网接触新知识、不喜欢待在教室上课等特点，因此，让职校生进行自主学习显得尤为重要。

简介：利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法（DCNN-KLR）,成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。与传统的方法（SVM＋HOG）相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。

简介：文章通过BP神经网络对山西省农民人均纯收入进行预测,根据1994年-2013年山西省农民人均纯收入及影响收入因素值数据建立了两种预测模型,并采用MATLAB软件实现了模型的构建、训练和仿真。仿真结果表明,预测模型具有较好的拟合度。

简介：摘要在炼铁过程中，保持合理的炉温水平是达到炉况稳定顺利、实现高炉生产“优质、高产、长寿、低耗”的直接保证。一般通过预测铁水硅含量来间接地反映炉内温度的变化，判读高炉炉缸热状态。本研究提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立GA-BP网络模型。

简介：绿色度评价直接影响着机电产品的设计、制造、管理及发展.从机电产品制造的能源、资源、环境、经济和技术等属性进行分析,运用层次分析法（AHP）确定机电产品绿色度评价指标体系及其权重,建立机电产品绿色度BP神经网络评价模型,通过粒子群-人工蜂群（PSO-ABC）算法优化训练BP神经网络结构参数.仿真实验表明,该方法评价速度快、准确率高,对于指导机电产品绿色制造具有较好的参考价值.