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系统辨识与建模_电子教案
文档格式:DOC 文档大小:1.42MB 文档页数:49
学习要求:1培养独立学习一门新课程的能力,为今后学习和研究打下基础(要求大家尽量少依赖 听课,多自学)。 2掌握基本的辨识理论和辨识技术 3能独立设计辨识实验,并编程计算 4学习一些现代建模技术
华南师范大学:《课程与教学论》课程教学资源(讲义资料)第十五单元 “校本课程研制”的学习设计方案
文档格式:DOC 文档大小:32KB 文档页数:2
本单元按照“预习自学课”与和学习结果展示分别设计,分3节课进行。前2节学生以 小组为单位进行自学并制作学习汇报材料,第3节课由各组代表在全班做展示
《李阳疯狂英语》讲义(学习资料)
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:376
第一焦点:句子就是一切!句子就是财富! 克立兹提倡的英语学习单位是句子,句子简单明确,容易掌握,并马 上可以用于交流!感觉棒极了!味道好极了! 可悲的现实:从初中学英语到现在,辛辛苦苦学习了上百课精读,但 结局如何?大家心里最清楚:学精读、分析课文的时候清清楚楚充满成 就感,好象是学到了很多知识、很多单词、很多语法、很多\语言点\
安徽理工大学:《混凝土结构设计基本原理》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:35KB 文档页数:6
本课程属土木工程专业必修的专业基础课,是一门实践性很强与现行的规范、规程等相关的专业 基础课。 通过本课程的学习,使学生掌握混凝土结构学科的基本理论和基本知识,为在校继续学习《混凝土结 构设计》专业课以及毕业后在混凝土结构学科领域继续学习提供坚实的基础。 下面给出《混凝土结构设计原理》的主要内容和主要知识点,具体的章节内容可调整,但应包括 主要的知识点
首都体育学院:《健美操》课程教学资源(电子教案)第十一讲 学习健美操大众锻炼标准3级—地面动作
文档格式:DOC 文档大小:61.5KB 文档页数:3
1、通过学习,使学生基本掌握健美操大众锻炼标准3级地面动作。 2、通过练习,使学生基本掌握身体动作感觉,培养其良好的身体姿态和韵律感。 3、通过练习,提高学生的学习兴趣和参与意识。 4、通过练习,培养学生健美操意识
首都体育学院:《健美操》课程教学资源(电子教案)第四讲 学习健美操大众锻炼标准3级—组合一
文档格式:DOC 文档大小:60.5KB 文档页数:3
1、通过学习,使学生基本掌握健美操大众锻炼标准3级——组合一。 2、通过练习,使学生初步掌握身体动作感觉,培养其良好的身体姿态和韵律感。 3、通过练习,提高学生的学习兴趣和参与意识。 4、通过练习,培养学生健美操意识
天津轻工职业技术学院:《气动技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一讲 基于工作过程的学习情境
文档格式:PPT 文档大小:1.44MB 文档页数:13
气动技术是实现工业生产机械化、自动化的方式之一, 由于气压传动本身所具有的独特优点,所以应用日益广泛。 以实际工业项目为案例,设计学习情境,实施情境化教学, 使学生掌握气压传动系统的检测、维修等相关知识和技能, 同时培养学生职业素质,锻炼社会能力提高学生学习能力
华南师范大学:《课程与教学论》课程教学资源(讲义资料)第十八单元 “教学评价”的学习设计方案
文档格式:DOC 文档大小:39KB 文档页数:2
教学评价是学生较为熟悉的内容之一,本单元的学习重点在于引导学生将感性的认识上 升为理性认识,并主动将获得的理论知识与现实世界相结合,思考当前教学评价中的热点问 题。 本单元的学习设计同样按3个课时进行设计,在系统地讲授教材涉及的基础知识体系之 余,拟结合我校承担的“新课程背景下高中学生学业评价”项目的一些研究问题和研究成果 进行讨论,并通过录像展示当前新课程改革中学校开展过程性评价的方式
华南师范大学:《课程与教学论》课程教学资源(讲义资料)第五单元 “课程类型”的学习设计方案
文档格式:DOC 文档大小:39KB 文档页数:2
一、学生学习准备的分析: 本章是对中小学课程类型的简要概括和介绍,涉及到学科课程与经验课程、活动课程、 显性课程与隐蔽课程、必修课程与选修课程、分科课程与整合课程等多组概念。上述多数课 程类型对该班学生而言并不陌生,因此,概念的辨析不作为本单元学习的重点。结合新课程 的背景,主要澄清经验课程、整合课程和隐蔽课程的基本原理
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:10
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
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