课程文献中心 更多>>

关键词： 高炉炼铁过程   故障诊断   数据挖掘   决策树   迹距离函数   节点分裂  

摘要： 随着工业自动化和智能化的发展,决策树模型在高炉故障诊断领域得到了广泛应用,但对于炼铁过程中存在高维度、非线性和强耦合的特点,传统决策树模型的构建容易陷入局部最优解,效率较低且复杂度较高.针对这些问题,首先引入迹距离函数,并证明在迹距离函数中任何局部最优解也是全局最优解的性质;接着针对决策树的节点分裂过程,提出一种基于迹距离划分的决策树模型,记作TraceTree.此模型一方面可以更快速地评价一个节点的划分效果,有效降低决策树模型的复杂度;另一方面能够识别出对故障诊断最有贡献的特征参数并获得更高的诊断精度.与其他改进模型的对比实验结果表明,所提出的模型在更短的训练时间内能取得最优的高炉故障诊断效果,及时地对高炉炉况进行监测与诊断.

关键词： 定义域   习题分析   单调性   值域   飘带函数   奇偶性  

摘要： 教材习题是高考复习备考的重要资料,挖掘习题的价值、回归教材是提高复习备考效率的重要环节.本文对一道教材习题进行多角度分析,探究出了几个一般性的性质,希望能为学生复习备考提供参考.1问题的提出题目(人教A版普通高中教科书数学必修第一册101页复习参考题3第12题)试讨论函数y=x-1/x的定义域、值域、单调性、奇偶性,并画出函数图像.

关键词： 未来愿景   城海共生   章鱼   剪纸   海马   大连  

摘要： 作品简介:这组作品巧妙地将大连的城市地标与海洋生物形象相结合,融入了传统艺术语言——剪纸,以诠释“城海共生”的未来愿景。章鱼的灵动触手自然延伸为跨海大桥,流畅的海马造型化作贝壳博物馆的螺旋结构,沉稳的海龟背负着电视塔。这三组意象通过红、蓝、绿的鲜明配色和剪纸艺术的镂空美学,传递出一个关于生态保护的理念——人类并非海洋的征服者,而是与海洋和谐共生的生命共同体。

关键词： 一次函数   直线   图像   直角坐标系   面积  

摘要： 我们知道,一次函数的图像是一条直线,它与直角坐标系或其他直线可组成丰富多彩的图形.研究这些图形的面积计算或利用这些图形的面积来解决问题,是中考命题的一个热点.下面举例介绍这类问题的特点及其解题规律.

关键词： 共零点   恒成立   探究与拓展  

摘要： 本文通过对2024年高考数学全国Ⅱ卷第8题的深入分析,探讨了数形结合的解题方法,并针对函数相乘恒成立问题提出了一般性的解决方法-–共零点法.该方法不仅能够有效解决此类问题,还拓展了更多适用该解法的新题型,形成了一定深度的整合研究.研究发现,这类问题的解题入口较宽,解法多样,契合了“多想少算”的高考命题思想.本文旨在提出一种适用于函数相乘类恒成立问题的通性通法–共零点法,对于与本解法无关的其它解法,不做详细阐述.

关键词： 李东垣   脏气   升降浮沉   补泻   脾胃论  

摘要： 李东垣是补土派的代表人物,开创了“从脾胃论治内伤杂病”之先河,但东垣补土理论与现有脏腑辨证论治体系不同,故后学难明其奥。本文通过对《脾胃论》中“脏气法时升降浮沉补泻之图”篇的深入研习,结合《黄帝内经》《医学启源》等古籍的论述,认为此图从理、法、方、药方面系统阐述了补土理论体系,是东垣补土理论的核心内容。脏气是李东垣补土理论的核心,是从脾胃调五脏的理论基础;法时是实现李东垣补土理论的关键,是从脾胃调五脏的治则关键;升降是判断补泻的标准,是李东垣制定方药的原则;浮沉是实现补泻的方法,也是李东垣药物选择和加减的依据。研习此图,阐其微,疏其理,对研究东垣补土理论大有裨益。

关键词： 实施路径   单元教学   高中数学   指数函数  

摘要： 1问题背景.有关单元整体教学的研究与实践已有多年,但是许多教师对单元教学的理解并不到位,在实施过程中也存在诸多困惑.究其原因,主要是教师对单元知识的理解不深,不能真正实现单元知识的结构化功能,而且缺乏实施路径与可操作性策略.

关键词： 符号图网络   负反馈建模   对比学习   图表示学习   推荐系统  

摘要： 针对推荐系统负反馈建模中的语义关联缺失与特征混淆问题,本文提出FCSGN框架,融合符号图神经网络与对比学习。通过构建多层级用户—商品关系网络,缓解稀疏数据下的结构信息缺失;设计多视图特征增强模块,使用双通道GNN(图神经网络)提取商品功能属性与社交传播特征;引入低通/高通滤波器捕获相似性与差异性特征。实验结果显示,在多个数据集上,AUC和NDCG@5指标较SOTA方法提升1.12%~4.01%,实际电商场景中用户投诉率降低25%,可以为推荐系统提供可解释的负反馈建模方案,显著优化用户体验。

关键词： Swin   Transformer   双聚焦相似度   图卷积网络   小样本学习   标签传播  

摘要： 小样本学习旨在通过少量标注样本高效识别新类别,然而,现有方法在处理数据稀缺性、关系建模精准性以及图结构泛化能力等问题时仍存在局限性。为此,文章提出了一种基于Swin Transformer和双聚焦相似度的图卷积标签传播网络(Swin Transformer-Based Graph Convolutional Label Propagation Net-work,ST-GCLPN)小样本分类方法。首先,利用Swin Transformer提取输入样本的全局与局部特征,缓解数据稀缺导致的特征不足问题。其次,通过双聚焦相似度综合全局和局部特征关系,构建精准的图结构,并输入图卷积网络(GCN)以捕获局部邻域特征。随后,GCN的输出作为输入传递到标签传播算法(LPA)中,通过全局图结构高效传播标签信息,增强分类泛化能力。最后,计算查询集的预测标签与真实标签之间的交叉熵损失,优化模型参数。实验结果表明,在miniImageNet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot任务中,所提方法的分类准确率均有提高,显著优于当前主流方法。该方法有效解决了小样本学习中特征不足、关系建模不精准及泛化能力有限等问题,为小样本分类任务提供了一种高效而鲁棒的解决方案。

关键词： 转化方式   三角函数值域   求解策略   高考重点  

摘要： 三角函数值域问题是三角函数模块的一重要内容,更是高考重点考查的知识点之一.此类问题的转化方式一般较为灵活多变,下面阐述几类有效的求解路径.