检索结果-内蒙古大学图书馆

工程热物理学报 2017年第8期38卷 1671-1675页

作者：王珂琚亚平张楚华西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为提高多翼离心风机的流动效率,提出一种适合于该类型风机特点的分组设计模型,并借助于流场计算与试验设计相结合的分析方法,依次对多翼离心风机的叶轮、蜗壳和蜗舌进行分组设计。结果表明:具有更多设计自由度的双圆弧叶片气动性能明显... 详细信息

为提高多翼离心风机的流动效率,提出一种适合于该类型风机特点的分组设计模型,并借助于流场计算与试验设计相结合的分析方法,依次对多翼离心风机的叶轮、蜗壳和蜗舌进行分组设计。结果表明:具有更多设计自由度的双圆弧叶片气动性能明显优于单圆弧叶片;在保证蜗壳结构尺寸不变的前提下,采用等边基方法设计的蜗壳性能略优于三段圆弧设计出的蜗壳;基于长耳翼型前缘的仿生蜗舌能够有效减弱分离流动现象;利用本文方法改进后的多翼离心风机设计效率提高了4.33%,变工况性能明显改善。研究工作对深刻认识多翼离心风机内部复杂流动机理及发展优化设计方法具有学术意义和工程应用价值。

关键词：多翼离心风机分组模型试验设计法仿生蜗舌风机效率

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基于GA-BP神经网络的逐时总辐射分组模型研究

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太阳能学报 2022年第8期43卷 157-163页

作者：于瑛陈笑贾晓宇杨柳西安建筑科技大学机电学院西安710055 西安建筑科技大学建筑学院西安710055

通过分析影响太阳辐射的主要因素,提出以太阳高度角、季节和天气(晴空指数)作为数据划分依据的分组模型建立方法。以拉萨和西安地区的逐时气象数据和辐射数据为例,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的BP神经网络,建立太阳高度角... 详细信息

通过分析影响太阳辐射的主要因素,提出以太阳高度角、季节和天气(晴空指数)作为数据划分依据的分组模型建立方法。以拉萨和西安地区的逐时气象数据和辐射数据为例,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的BP神经网络,建立太阳高度角、季节和天气类型的逐时总辐射分组模型。该研究揭示分组模型误差变化的规律,并将其估算误差与AllData模型比较。结果显示,相较于AllData模型,分组模型的估算误差均有降低。其中,天气分组模型误差最小,且西安的天气分组模型结果优于拉萨。西安天气分组模型平均绝对百分比误差(MAPE)和相对均方根误差(rRMSE)相较AllData模型结果分别下降3.96%和4.18%。研究结果表明分组模型能够降低逐时总辐射估算误差,可为估算逐时总辐射提供方法借鉴。

关键词：太阳能逐时太阳总辐射 GA-BP神经网络分组模型误差分析

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平行面试中的均衡分组模型

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福州大学学报（自然科学版） 2010年第6期38卷 813-818页

作者：刘文丽吕书龙梁飞豹福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108

探讨了平行分组面试中的评分偏差问题,通过历史评分数据的分析,提出考官与考生的均衡分组模型,并给出相应的模型检验方法和实证分析.

关键词：平行分组面试评分偏差分组模型

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采用分组模型的高比转速离心风机改进设计

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流体机械 2024年第3期52卷 81-88页

作者：成伟国秦国良雷健封昂西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为了提升某高比转速离心风机的气动性能,采用分组设计的方法,结合试验和数值模拟依次对原始风机的叶轮、蜗壳和集流器进行了改进设计。结果表明:叶轮前盘型线对高比转速离心风机的气动性能影响较大,仅对叶轮前盘型线改进设计后,风机的... 详细信息

为了提升某高比转速离心风机的气动性能,采用分组设计的方法,结合试验和数值模拟依次对原始风机的叶轮、蜗壳和集流器进行了改进设计。结果表明:叶轮前盘型线对高比转速离心风机的气动性能影响较大,仅对叶轮前盘型线改进设计后,风机的全压和效率分别提升了9.64%和8.91%;双圆弧叶片相较于单圆弧叶片具有更高的设计自由度,可实现对叶轮内部流动更加精细的控制,当双圆弧叶片的相对半径系数和相对叶片角系数分别取0.7和0.3时,全压效率值为87.43%;经过分组改进设计后的风机在设计工况下的全压和全压效率较原始风机分别提升了17.84%和12.79%,最高效率值为88.58%,内部流场得到优化,流动损失明显减小,性能得到全面提升。采用分组模型的改进设计方法可以有效地提升离心风机的气动性能,具有实际工程应用价值。

关键词：离心风机高比转速分组模型改进设计

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基于遗传算法的STEM教育协作学习分组模型研究

基于遗传算法的STEM教育协作学习分组模型研究

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作者：王蕊河南师范大学

学位级别：硕士

在STEM教育中,学习者往往以小组形式开展密切协作,利用多学科知识共同创建解决方案并创造性地解决问题。将学习者进行科学合理地分组,有利于整合小组认知资源、实现劣构问题的解决。然而,当前STEM教育在进行分组时,往往使用教师指定分... 详细信息

在STEM教育中,学习者往往以小组形式开展密切协作,利用多学科知识共同创建解决方案并创造性地解决问题。将学习者进行科学合理地分组,有利于整合小组认知资源、实现劣构问题的解决。然而,当前STEM教育在进行分组时,往往使用教师指定分组或学生自由组合等随机分组方式,忽略了STEM学习者个性特征的差异对小组结构的影响,导致小组内成员存在学科短板、交际鸿沟,制约着STEM学习者跨学科知识建构、协作探究及问题解决。本研究在梳理国内外关于STEM教育、协作学习分组的相关研究基础上,以群体动力学理论、最近发展区理论、最优化理论等相关理论为指导,以遗传算法为技术支撑,针对STEM教育协作学习分组存在的问题,提出一种基于遗传算法的STEM教育协作学习分组模型。该模型以实现组内成员多特征异质、组间特征均衡为着眼点,收集学习者的多学科知识水平、学习风格和性格等多维个性特征数据进行向量化表示,将多维个性特征异构问题抽象为经典的多目标组合优化问题,并基于分组原则构建适应度函数,利用遗传算法的高并发及自适应特性生成最优分组方案,实现契合STEM教育跨学科问题解决需求的分组方式。最后,将研究成果应用于STEM课程中,开展为期九周的教学实践,以探究该分组模型的教学应用对STEM教育的影响。结果表明:该模型能够根据教师需求,给定规模智能生成优化的分组方案,实现小组成员在知识水平、学习风格和性格上组内异质、组间均衡;将该分组模型应用于教学中能够促进学生协作互助,激发深层次的知识建构;提升STEM学习绩效,小组作品成绩得到显著提高;契合学生跨学科问题解决的需求,有效提升学生的问题解决能力;学生对该分组模型具有较高的满意度。后续研究将进一步完善分组模型并就多维度个性特征间的权重自适应化进行进一步探索。

关键词：遗传算法 STEM教育协作学习分组模型

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基于病案首页的中医病证诊断相关分组模型研究

基于病案首页的中医病证诊断相关分组模型研究

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作者：杨思睿湖北中医药大学

学位级别：硕士

研究目的参照CHS-DRG分组方案,利用某省部分县级以上中医医院的住院病案首页数据进行分组研究,设计中医医院的病证诊断相关分组模型。从优势、劣势、威胁、机遇等方面探讨中医医院研究DRGs的必要性,分析直接采用CHS-DRG分组方案对中医... 详细信息

研究目的参照CHS-DRG分组方案,利用某省部分县级以上中医医院的住院病案首页数据进行分组研究,设计中医医院的病证诊断相关分组模型。从优势、劣势、威胁、机遇等方面探讨中医医院研究DRGs的必要性,分析直接采用CHS-DRG分组方案对中医医院住院病例的适用性,并结合实际情况与理论基础提出具有中医要素的分组模型,为打造具有中医特色的中医医院支付方式提供思路,促进中医医院病案首页规范化、信息化与医疗服务精细化管理。研究方法利用文献分析法梳理了近年来有关疾病诊断相关分组(DRGs)以及中医DRGs的相关研究,归纳总结其研究现状及经验,为本研究提供参考;在病证诊断相关分组模型设计时运用专家咨询法,咨询业内相关专家分组模型中应纳入的中医要素,收集整理专家对分组模型研究过程中提出的意见,初步设计了三种病证诊断相关分组模型;收集某省部分县级以上中医医院2018年1月1日-2020年12月31日的住院病人病案首页数据,运用一般描述性统计对病案首页数据进行初步分析,然后基于CHS-DRG分组方案以及本研究设计的三种模型,利用自编程序、两步聚类法对病案首页数据进行分组,评价其分组结果;最后采用K-Prototypes聚类法对分组模型进行验证。研究结果本研究从某省公立中医医院上报的住院病案首页中,根据本研究的指标数据要求,筛选出符合条件的病例共179804份。病例中,患者平均年龄为53.13岁,男性患者91224人,占患者总人数的50.74%,女性患者88557人,占患者总人数的49.25%。住院天数和住院费用方面,住院天数的中位数是8天;住院费用的中位数是5024.41元;患者主要是先通过门诊诊疗再转为住院,该入院方式占比高达87.80%;其次是急诊方式入院,占比为8.90%;在各类医疗付费方式中,城镇居民基本医疗保险占比最高达40.10%。在179804份病例中,主要的治疗方式是采用中西医相结合,占比68.50%,其次西医治疗方式24.20%,最后是中医治疗方式,占比7.30%。根据CHS-DRG分组方案对筛选后的病例进行分组,将病例分为368个DRGs组,符合CHS-DRG方案中病例数标准的有131个DRGs组。131个病组中CV值小于1的有95个DRGs组,CV值大于1的有36个DRGs组。对于病例数大于100、CV大于1的病组,设计三种具有中医要素的分组模型,纳入中医特色元素如中医病名诊断及中医证候诊断等进一步细分组,分组完成后,经统计方法检验,比较各分组效果,发现纳入中医病名诊断的诊断相关分组模型的分组效果相对最佳,各DRGs组的变异系数CV值均有所减小,组间RIV值变大,但三种诊断相关分组模型的分组效果均未达到分组标准。研究结论目前关于中医是否适用DRGs存有争议,但本研究通过SWOT分析发现,研究中医病证诊断相关分组模型是有必要的。采用某省中医医院住院病案首页数据对CHS-DRG分组模型进行复现,发现病例分组结果不佳,可知CHS-DRG分组方案对于中医医院住院病例适用性不高,CHS-DRG分组方案缺少中医药特色。参照CHS-DRG设计了三种具有中医要素的分组模型,并依据三种模型进行病例分组,分组效果均有所改善,但三种分组模型仍未达到标准,本研究用数据结果说明中医医院不适用基于西医诊疗路径开发的DRGs。后期应遵循中医自身发展规律和中医基础理论,构建全新的中医特色分组模型,制定中医病种分组标准及技术方案。在整理中医病案首页过程中发现,病案首页存在数据缺失、诊断编码错误或填写不规范现象,不利于开展中医病例分组模型研究。因此,中医医院应重点在医院信息化、病案首页质量管控及诊断编码书写等方面进行优化提升,为中医特色的诊断相关分组模型研究提供基础条件。

关键词：疾病诊断相关分组中医病证诊断相关分组分组模型中医医院

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分层次教学的模糊聚类分组模型

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大庆师范学院学报 2012年第3期32卷 31-33页

作者：王彦马丹张国辉大庆师范学院数学科学学院黑龙江大庆163712

模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。本文基于分层次教学策略和模糊聚类分析理论对数学科学学院2010级数学与应用数学专业学生入学成绩进行分析,构建分层次教学的模糊聚类分组模型,并提出分层次教学的模糊聚类分... 详细信息

模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。本文基于分层次教学策略和模糊聚类分析理论对数学科学学院2010级数学与应用数学专业学生入学成绩进行分析,构建分层次教学的模糊聚类分组模型,并提出分层次教学的模糊聚类分组模型,最后对分层次教学的模糊聚类分组模型进行评价。

关键词：分层次教学模糊聚类分组模型聚类分析传递矩阵

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依据对象和变量构建定性和定量实验分组模型

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教学考试 2021年第6期 30-33页

作者：刘海华丁燕华浙江师范大学附属中学浙江省金华市芙蓉外国语学校

合理的实验分组是建立正确实验思路的前提,对照是实验控制的手段之一,一个实验通常需要设置实验组和对照组,实验组是指接受实验变量处理的对象组;对照组也称控制组,是不接受实验变量处理的对象组。实验可根据实验对象和实验变量分为单... 详细信息

合理的实验分组是建立正确实验思路的前提,对照是实验控制的手段之一,一个实验通常需要设置实验组和对照组,实验组是指接受实验变量处理的对象组;对照组也称控制组,是不接受实验变量处理的对象组。实验可根据实验对象和实验变量分为单对象单因子实验、单对象多因子实验、多对象单因子实验和多对象多因子实验四类。定性实验中的实验组数量(p)为实验对象数(a)和实验变量数(b)的乘积,定量实验视具体情况再增加个别分组.

关键词：实验分组定量实验定性实验实验变量单因子实验分组模型实验组实验对象

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利用模糊神经网络方法建立CSCL分组模型

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渤海大学学报（自然科学版） 2011年第4期32卷 358-361页

作者：伦淑娴杨友林渤海大学工学院 121000

针对目前计算机支持的协作学习存在硬性分组和分组依据模糊性等问题,提出利用数据挖掘方法获取影响协作学习分组性能的基本因素,然后利用模糊神经网络方法对基本因素进行分析进而构建出协作学习的分组模型。并且该方法在某高中信息技术... 详细信息

针对目前计算机支持的协作学习存在硬性分组和分组依据模糊性等问题,提出利用数据挖掘方法获取影响协作学习分组性能的基本因素,然后利用模糊神经网络方法对基本因素进行分析进而构建出协作学习的分组模型。并且该方法在某高中信息技术课程的协作学习分组中得到有效应用。

关键词： CSCL分组学习者特征模糊神经网络数据挖掘分组模型

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基于用户兴趣的分组模型在电子图书馆检索中的应用研究

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商场现代化 2010年第16期 185-186页

作者：范玉霞贵州大学职业技术学院

本文针对教育系统中的电子图书馆检索,提出了一个基于用户兴趣的分组模型。通过为电子图书馆访问用户划分不同的组,实现有的放矢的资源检索。论文采用LINGO聚簇算法进行资源主题的提取,然后通过相似度匹配的方式进行用户分组调整,以实... 详细信息

本文针对教育系统中的电子图书馆检索,提出了一个基于用户兴趣的分组模型。通过为电子图书馆访问用户划分不同的组,实现有的放矢的资源检索。论文采用LINGO聚簇算法进行资源主题的提取,然后通过相似度匹配的方式进行用户分组调整,以实现准确高效的电子信息资源检索。

关键词：电子图书馆 LINGO聚簇算法用户兴趣分组模型

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