学习迁移理论在人力资源管理教学中的应用

人力资源管理是实践性很强的课程。文章以企业实践中人力资源管理从业者所必须具备的理念、素养、技能为迁移目标,探讨通过在教学环节中渗透人文素质的培养、运用启发式讲授法、改革考核方式等措施来提升人力资源管理教学效果。     

基于Android手机的农机调配系统

农机调配的目的是完成农作物的收割和耕种,为了使机主能有最大的服务收益,农机管理部门要在最短时间内为农田点提供农机支援。为此,利用基于启发式规则和基于非合作博弈的应急的农机调配算法,设计了基于Android智能移动终端的农机调配系统,并详细介绍了该系统的总体框架、主要功能与操作流程。测试结果表明,与传统的农机调配方式相比,本系统确实能提高机主的收益。     

《运筹学》教学模式探讨

运筹学课程是我校管理类、信息类等专业的一门重要的专业基础课程,它的教学质量对于学校培养的人才质量有着十分重要的影响。为了提高学运筹学课程的教学有效性,培养学生的思维能力和实际应用能力,我们在教学过程中针对现有的教学模式进行了深入的探索与改革。     

启发式教学在“维医五官科学”教学中的运用

在维吾尔医(简称维医)五官科教学中,可以激发学生对维吾尔医五官科学的兴趣,使学生主动投入到学习,通过独立思考,把几年来学习的知识相结合,提高学生分析和解决问题能力,更好的进入临床学习奠定基础。     

金工课程教学改革的思考

金工课程是工科高等院校重要的综合性技术基础课程，对提高学生的工程实践能力、创新能力以及综合素质有着十分重要的作用。为此，分析了南京农业大学金工课程教学的现状以及在教学内容、教学方法、教学手段和实践教学环节等方面存在的不足；并结合学校的实际情况，提出了一些改革措施。     

农机专业《机械制造工艺学》教学方法的探讨

《机械制造工艺学》是工科院校中一门实践性强、涉及面广、灵活性大又十分重要的专业课，对培养学生分析问题和解决问题的能力、创新能力、实践能力等起着重要的作用。为此对农机类专业的《机械制造工艺学》课程教学方法进行了探讨，提出了一些教学措施，并通过实践，取得较好效果。     

基于超参数优化算法下的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林（random forest,RF）算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）、差分进化（differential evolution,DE）算法、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法、贝叶斯优化（Bayesian optimization,BO）算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索（grid search,GS）下的人工神经网络（artificial neural network,ANN）和极限梯度提升机（extreme gradient boosting,XGBoost）模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数（adjusted temperature-humidity index,ATHI）、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性（relative importance,RI）为0.71,其次是时间区域（RI=0.09）和奶牛产奶量（RI=0.07）。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。     

基于图像特征选择识别田间籽棉品级

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集（l=1, 2, 3,…, 30）,评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量（l=1,2,3,…,30）,评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

避风型渔港规划问题的启发式算法研究

避风型渔港的合理规划对减少台风造成渔业的损失具有重要意义.建立了中国东南沿海避风型渔港规划问题的数学模型,并对该模型的复杂度进行了分析,利用渔船就近避风的原则,提出了一种优先考虑最短回港时间的启发式算法,并用中国东南沿海实际的渔港及渔船数据进行了计算,用调研数据对算法的运行效果进行了评估.试验结果表明,本算法具有较好的准确度.