某高职影像技术专业学生成绩多角度分析

为了评估某高职2018届影像技术专业学生的成绩质量,笔者采用平均分、独立样本t检验、问卷等方法进行分析。研究了三届学生第一学年的成绩分布情况,从整体上判断2018届学生的成绩特点,对2018届第一、二学期男女生成绩的分布进行了研究,探究成绩变化的性别因素并进一步通过问卷分析不同类别学生学习习惯的差异。详细的数据分析为提高学生的成绩和评价教师的教学质量提供了十分有益的参考。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法.该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATL AB下神经网络工具箱作为开发工具.     

基于人工神经网络的投资预测

本文叙述了神经网络的基本原理,建立了工程投资人工神经网络预测模型,编制了人工智能估价系统软件,并结合实例做了分析。     

探究大学生考研择校的贝叶斯判别分析模型

以某高校数学专业考研学生的学习及考研情况为研究对象,首先运用系统聚类分析法对国内数学专业100所高校进行聚类,然后运用多元回归方法建立考研成绩与影响因素间的函数关系,对学生考研成绩进行区间估计;最后建立了目标院校、考研成绩二者与考取院校间的贝叶斯判别分析模型,为学生选择考研目标院校提供了较为科学的决策参考。     

基于神经网络的洪水灾害预测方法

在工程应用的实际预测中,主要有两类不同性质的问题,一类是强结构化问题,另一类是弱结构化问题。而洪水灾害系统的预测问题,基本上属于弱结构化问题。人工神经网络是处理弱结构化问题的强有力的工具,人工神经网络所具有的一些特征表明了它适用于洪水灾害的预测。本文建立了用于洪水灾害预测的人工神经网络模型,阐述了其基本原理,并结合实例说明了其应用。     

中国股票市场技术分析非线性预测能力的实证检验

运用前向人工神经网络方法对我国股票市场技术分析非线性预测能力进行了实证检验.发现基于移动平均规则的人工神经网络模型具有明显高于AR模型和各种移动平均规则线性模型的样本外预测能力.为解释技术分析方法具有非线性预测能力的原因,本文构建了一个基于异质市场假说的移动平均规则非线性模型,发现该模型的预测能力远高于其它非线性模型.表明我国股票市场存在异质性特征,技术分析方法能捕捉到不同类型投资者之间非线性的相互作用关系可能正是其具有非线性预测能力的原因.     

融合TI手持技术培养学生的探究能力

图形计算器Ti-Nspire CX-C CAS是一种现代手持技术,它具有数据处理功能、函数功能、图形功能、简单编程功能和进行数学实验的功能,具有很好的交互性;它是基于教师的教和学生的学而专门设计的,符合学科教学的要求,更适应学生学习的要求;它可以直观地绘制各种图形,并进行动态演示、跟踪轨迹等。利用这些功能,学生可以充分参与数学问题的探究活动,激发学生的数学学习兴趣,也能减少繁杂的计算,并体会转化、化归等重要的数学思想与方法,最终促进学生在学习和实践的过程中形成和发展数学应用意识。     

基于人工神经网络方法的税收年度预警系统研究

税收预警系统对政府制定决策,调控地方税收政策,具有重要支持作用,本文采用人工神经网络方法,建立税收神经网络预警系统,克服传统预警方法存在的缺陷,实际应用表明,该系统具备有效的预警能力,且具有学习功能.     

浅析学生数学成绩滑坡的原因与学习方法

本文主要分析了影响学生数学成绩滑坡的主要原因,并针对如何有效学好数学提出的一些看法,仅供参考。     

浅谈标准分评价学生成绩的科学性

目前,世界上较通行的有两种分数制度,一是原始分制度,一是标准分制度。本文比较了原始分与标准分的区别,指出标准分使不同科目、不同时间的考试分数的比较变得可能。以标准分数在科学、合理地评价和解释考试分数方面的应用为例,分析和阐述了标准分在考试成绩评估中的重要性,为学校教育评价和教学改革提供参考。     

粮食产量的人工神经网络预测方法的应用研究

粮食产量预测是农业经济管理中的一个重要环节,本文以小麦产量预测模型为例论述了应用于全国粮食产量预测的神经网络模型建立的关键步骤和指标分析选取的方法,并在模型参数优选的基础上用此方法用历史数据进行了预测分析.预测结果表明,该模型可提高粮食产量预测准确性,有效性,实际的预测结果分析说明了该方法的先进性和可行性.     

基于人工神经网络的软测量研究

随着现代科技的不断发展,现代工业过程除了要用常规测量技术获取检测参数,还需要得到大量与过程操作和控制密切相关的而用常规测量技术难以获取的检测参数。为此,现代工业过程大多采用软测量技术。而基于人工神经网络的软测量是近年来研究最多、发展很快和应用范围很广泛的一种软测量技术。本文主要致力于对工艺流程复杂,机理不甚清楚或者物性参数难以获得的过程,研究基于人工神经网络的软测量方法。     

数据挖掘中的聚类技术在学生成绩分析中的应用

本文针对在大类招生背景下北京科技大学经济管理学院2005级学生的考试成绩,应用数据挖掘技术分析分专业前学生成绩与专业及分专业后课程学习之间可能存在的潜在的联系.首先进行数据预处理以保证数据挖掘结果的质量和提高数据挖掘的效率;然后根据分专业前的课程成绩对学生进行聚类,并分析各类的成绩特征;最后以信息管理与信息系统专业为例,分析各类学生在分专业后的优势课程和较弱课程.     

基于差异进化算法的人工神经网络快速训练研究

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理、模式识别等领域.而遗传算法则是模拟生物的进化现象(选择、交叉、变异等),来表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题.由于神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此将两种方法相互结合,必能达到取长补短的目的.将近年来提出的遗传算法的一种--差异进化算法DE(Differential Evolution)与原有的LM算法相结合,构造了DE-LM算法,并通过实例验证了它具有收敛速度快和不易陷入局部最小的特点.     

基于人工神经网络的建筑物成新度评估

本文针对建筑物成新度评估存在的问题,利用人工神经网络理论,首次建立了建筑物成新度评估的人工神经网络模型,测试表明系统性能良好。     

基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型研究

本文主要研究人工神经网络在企业知识管理评价中的应用问题。为了克服综合评价过程的随机性与评价专家主观上的不确定性,本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较,验证了该模型的有效性。     

“畏难情绪”与“自我价值实现”的相互制衡——英语系专业大学生考研意向度提升路径研究

本文通过SWOT分析模型对地方本科高校英语系在校大学生的考研意向进行调查发现,有考研意愿的学生占比较高,其“考研路”仍然阻碍重重。从内因上看,考研的最大优势（S）能助其完成自我价值实现,考研的劣势（W）是“畏难心理”;从外因上看,家庭经济情况、个人学习基础以及父母的学历等客观因素形成学生考研意向的机会（O）与威胁（T）。     

基于Excel的体育成绩分类汇总分析

Excel是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计、财经、金融等众多领域.数据分类与汇总属于数据统计处理,是数据二次加工产生新数据的处理过程.对体育成绩的分类汇总也可以利用Excel内嵌的数据库函数,以及数据清单、数据透视表等功能,这样可以大大简化运算过程和统计程序,完成各种体育成绩的分类汇总,从而提高工作效率.     

科学课如何培养学生的探究能力

科学探究是学生学习科学最为重要的学习方式,学生科学探究能力的培养是科学教学的重中之重,学生探究能力的培养可以通过营造民主和谐的学习氛围、创设主动探究的教学情景、构建开放教学的模式等方面去实现,培养创新一代新人     

论高职院校学生成绩管理的问题与对策

随着教育制度的不断推进,高职教育得到进一步的重视,提高学生成绩管理水平成为一项重要的教育教学管理任务。在新时代背景下,高职院校必须要对学生成绩管理的问题进行深入分析,全面了解高职院校学生成绩管理工作的属性与特点,构建符合标准的学生成绩管理制度,促进多元化创新管理工程,以此创设具有针对性解决措施的策略。基于此,本文围绕高职院校学生成绩管理的问题与对策展开探讨,以期为高职院校提供有效思路。