简介：目的:探讨狗脑动脉梗塞模型制作.方法:结扎狗脑动脉环发出的筛动脉、大脑中动脉、后交通动脉.结扎前30分钟、结扎后6小时,查血清AlP、CK32例,对照组8例,除未结扎动脉血管外,其它同实验组,处死动物取大脑标本作组织病理学检查.结果:实验组结扎6小时,ALP、CK明显升高,与对照组比较P＜0.01.脑组织病理学检查,对照组脑组织正常6例,轻度损害2例,实验组则重度损害6例,轻度2例,中度22例.结论:结扎大脑动脉环发出的大部分血管,从酶学变化和组织形态学观察,均证实可造成狗大脑不完全性缺血模型.

简介：利用压力叠加的方法求解拉氏空间下考虑观察气井开井生产时的井底无因次压力，通过Stehfest数值反演方法求得井底无因次压力响应曲线，分析了激动气井无因次距离和无因次产量对井底无因次压力响应的影响因素。通过分析发现，考虑观察气井开井时的干扰试井压力响应曲线存在早期、中期、晚期等三个流动阶段。

简介：摘要：鉴于目前Bim技术在桥梁工程中的应用还处于初级阶段，尤其对不规则的桥梁构件（如异形墩、变截面梁），其模型创建难度大，还未有应用在该方面的族库，然而传统的二维图纸很难获取关键位置信息数据，本文提出了一种桥梁双柱式花瓶墩建模方法，并对其进行参数化设置，通过参数控制提高建模效率。

简介：叠加模型即两个及两个以上的物体叠放在一起组成的模型，该模型涉及静摩擦力，滑动摩擦力的转化，方向判断等静力学知识．还涉及牛顿运动定律，运动学规律，能量转化和守恒等方面的知识．叠加模型是多物体的多过程问题，是高中物理中的基本模型之一．本文仅对该模型在水平外力作用下是否发生相对运动的问题进行讨论．希望对同学们有所启发．

简介：将振型向量与向量空间余弦因子的概念相结合,提出了度量模型整体相关度的定量指标.即计算模型和试验模型的整体相关度指标VM,以此来修改计算模型局部参数的方法.算例表明,相对于传统的方法而言,该方法能更好的表达出计算模型和试验模型之间的相关关系,并且能有效的用于工程实际.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：摘要：提出了齿轮承载接触分析模型。研究了在缺陷状态下，齿面的精确几何特性及其所产生的齿面和齿间自由度。利用有限元柔度系数法对齿轮及其支承变形进行了计算，并对其进行了几何与力学分析。

简介：研究了Hammerstein模型的辨识问题,并考虑了多输入多输出(MIMO)情况.提出一种混合神经网络辨识模型,该模型由一个多层前馈神经网络(MFNN)与一个线性神经网络(LNN)串联而成.给出了一个反向传播(BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值.仿真结果表明了该方法的有效性.

简介：如何提供合适的学习伙伴进行协作学习,是解决远程学习者学习孤独、提升学习效果的关键问题。文章通过网络教学平台采集数据,提出并建立了六维的学习者学习行为模型,并利用相似度区分相似型学习行为模型和互补型学习行为模型,进而为学习者推荐相似型学习伙伴和互补型学习伙伴,而学习者也可以自主选择学习伙伴。实验结果验证了学习行为模型和推荐方法的有效性。相比已有的分组方式,基于学习行为模型的学习伙伴推荐方法具有可视化、智能性、个性化等特点,更适合大规模网络学习环境下的学习伙伴推荐。

简介：针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。

简介：目前观测系统设计中接收道数的选择基本上是基于水平层状介质假设，这显然不能满足复杂地区采集的需求。本文在朱金平研究基础上，通过野外试验法获得最优接收道数问题，进行数值模拟实现，在固定道间距情况下，建立接收总能量与平均效率能量之间的数学模型，获得最优接收道数，并利用一个复杂工区的地震数据对方法的正确性进行验证，模型数据计算的结果与实际数据处理的结果表明，本文方法与实际处理结论一致，说明该方法具有较高的科学性，可以为复杂地区观测系统设计提供新的思路。

简介：现有重庆市地址模型存在地址不完整、歧义、口语化等弊端。以南岸为例,针对现有数据特点,围绕地址数据库建设及地理编码的需求,归纳非结构化中文地址的特点,优化现有地址要素结构。提出了基于中文语义的地址模型构建方法,建立要素间拓扑关系,增加上下文约束力,引入支持向量机,有效避免中文自然语言表达歧义,提高地址解析的准确度和效率。

简介：分析了影响作战模型可信性的相关因素,建立了作战模型可信度评估指标体系,提出了一种基于可信度评估的作战模型确认方法.该方法可提高作战模型的可信性和可用性,适用于作战模型优选和认证.

简介：微课程的设计与开发是启发式的,是不断设计实践的产物。在汲取现有的微课程设计模型经验的基础上,文章尝试构建TPACK框架下的微课程设计方法模型。该模型系统给出了基于TPACK知识框架下的微课程设计开发原则、需求与条件分析、微课程内容设计、微课程学习支持服务、微课程实施步骤以及微课程的评价方法,以期为微课程的常态化实施提供参考。

简介：回归分析是在研究现象之间相关关系的基础上,对自变量和因变量的变动趋势拟合数学模型进行量的推算的一种统计分析方法,以揭示自变量的变动影响因变量变动的一般水平,最基本的形式是一元线性回归模型.

简介：从电力行业进行数据治理项目调研时遇到的数据黑盒、数据模型失控、数据无序增长、数据质量参差等实际问题出发，提出了基于电力行业的数据模型梳理方法，并对方法中涉及到的物理模型梳理和优化、逻辑模型梳理、业务数据地图梳理进行了详细阐述。通过该方法对数据模型进行梳理，可以达到克服黑暗数据、明确数据含义、连接和映射更多数据的效果，为日益复杂的数据管理环境提供了有效的控制手段。使电力行业可以理清数据资产,建立更为全面和符合实际的数据地图和业务地图，从而有助于管理好、使用好数据，有效地使电力行业在转型期间充分管控好数据资产，实现数据资产的变现。

简介：为了能够快速实现“云＋端”系统种类繁多的客户端，提高系统的开发效率和模型的复用性，提出了一个基于改进的MVC模式的模型驱动开发方法IMVC—MDD，并对该方法进行了形式化描述。IMVC-MDD基于改进的MVC模式将系统模型细分为可并行开发的GUI模型、业务模型、数据模型和通用系统功能模型，使用wnTdNet本体保证模型合成时的一致性。细分模型使得各个子模型可以并行开发，从而提高建模效率和质量，获得更好的系统复用性和可移植性。实际应用验证了该方法的有效性。

简介：传统的四阶段客流预测法存存不少弊端，一种新型的非集计模型以无比强大的优越性将取而代之，其中概率论型中的Logit模型应用研究最为广泛，本文简耍推导Logit行为模型，并以实例介绍该模型的应用。

简介：CRM预测模型:魔法石还是绊脚石CRM的重要功能是对未发生的事件进行预测.如何实现预测呢?模型是一个重要的手段和工具.为了解决重大的业务命题,常用的模型有:

简介：针对高职学生能力素质方面研究中存在的突出问题，提出了高职学生素质模型内涵、构建高职学生核心素质模型理论框架及方法与步骤，旨在为高职学生素质教育提供理论指导，进一步增强素质教育的针对性与实效性。