基于RBF神经网络环境质量评价研究

城市空气质量与人们的日常生活息息相关。空气污染的加剧,雾霾的频现。人们对空气质量高度关注。以长春市为例,根据已有的监测数据,运用人工神经网络建模的方法,对长春市空气质量进行科学合理的评价。为管理者提供一定的决策依据。     

基于CDIO模式的农业院校“VB程序设计”教学探讨

针对当前农业院校"VB程序设计"课程教学现状。为了提高教学质量,在教学过程中,结合CDIO教育模式,以工程为依托,以案例为主线,强调"做中学",突出实践,强调创新,培养学生综合素质。并达到了理想的教学效果。     

改进SOM神经网络在教学评价中的应用

教学评价形式多样,科学的评价方法对于指导教学意义重大,数据挖掘技术在教育领域有着广阔的应用前景。本研究基于人工神经网络方法,对于计算机公共课程《SPSS统计分析》的成绩进行评价,评价结果体现了该方法的客观性和科学性,为计算机基础教学提供改革的依据。     

灰色补偿BP神经网络预测农机总动力—以吉林省为例

农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值,科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质,本研究应用灰色GM(1,1)模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性,应用BP神经网络对灰色残差数据进行处理,补偿灰色预测结果,建立了相应的预测模型。实验表明:该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效,并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关政策制定提供了科学依据。     

职业教育赋能吉林乡村振兴的路径探究

乡村振兴是国家发展的重要战略,职业教育的区域特性可以有效助力乡村振兴。本文分析了吉林省乡村振兴、职业教育现状,指出了职业教育与乡村振兴融合发展的困境。同时,给出了职业教育赋能吉林省乡村振兴的路径,对职业教育更好地服务于乡村振兴提出了改革与创新建议。     

基于PCA的教学评价指标体系研究

教学领域的数据挖掘逐渐得到重视,主成分分析法作为挖掘技术之一,可以对复杂数据有效进行"降维"处理。将该方法应用到实际教学数据中,对现有的教学评价指标体系进行了挖掘分析,实验结果验证了该方法的有效性,可使得教学评价数据从海量到精准,为教学评价的科学合理提供技术支持。