加强教师队伍建设 促进高等教育科学发展

高校教师是教学工作的主体,是高校办学的中坚力量,学校的办学理念、决策都要依靠广大教师去贯彻、去落实,学生发展和创新也依赖于教师的素质和努力。本文主要阐明加强教师队伍建设的重要意义,阐述如何从政治思想、业务水平、管理体制和科学研究方面,进一步提升教师队伍质量建设,促进高等教育科学发展。     

基于聚类分析与时序算法的玉米测产模型

以每公顷玉米产量数据序列为分析处理对象,对玉米产量的时间序列进行了预测分析。结合线性回归分析技术和聚类分析理论,采用分层聚类算法与AR时序算法相融合的方法,探明影响玉米产量的主要因素,确定分层聚类方案,建立一个基于聚类分析的玉米产量AR时序模型,并对2005—2009年的玉米产量进行了预测。聚类分析后模型预测结果的误差值大多数<5%。     

时间序列分析关键问题研究

简要介绍了时间序列的定义、模型及型态,重点研究了时间序列分析的相关内容,最后对其未来发展方向进行了展望。     

基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测研究

为提高粮食产量的预测精度,提出一种基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测方法。该方法以吉林省粮食总产量的历史数据作为研究对象,利用粗糙集理论的属性约简特性,识别与粮食产量相关性较大的影响因素,剔除非主要影响因素,利用约简后数据建立RSBP神经网络预测模型。结果表明,粗糙集理论能有效减少数据的维数及噪声,减少神经网络的计算量,结合两种方法能有效提高预测速度和精度。     

时序数据挖掘技术及其在粮食产量预测中的应用研究

随着信息技术的飞速发展,数据挖掘受到越来越多的关注.时间序列数据挖掘是数据挖掘的重要内容.介绍了时间序列数据挖掘的研究现状及时间序列模型的相关内容,并采用时序数据挖掘工具预测粮食的产量.结果表明,运用时序数据挖掘的方法具有较高的预测精度.     

时间序列分析关键问题研究

简要介绍了时间序列的定义、模型及型态,重点研究了时间序列分析的相关内容,最后对其未来发展方向进行了展望。     

农业院校基于多维实践平台的大学生创新能力培养研究

根据农业院校高等教育的认识规律和高校"实践,认识,再实践",在教学中培养学生的理论知识,有必要提供实践机会,以吸收和巩固学生的理论知识及理论知识在实践中的应用。本文结合虚拟项目教学的特点,根据高等农业院校的特点,设计出最适合的教学内容和教学情境。在最大限度节约教学硬件设备的基础上,将虚拟开发项目与教学相结合,设计出更加贴近企业实际的教学情境,创造出适合教学情境的课程。     

大数据时代背景下学生自主学习能力的培养

随着大数据时代的到来,为了解当前高校大学生自主学习的现状,以及大数据时代背景对其产生的影响,本文通过问卷调查的形式分析了影响大学生自主学习能力的因素,并提出了提升大学生自主学习能力的建议。