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高职院校课程思政教育教学体系构建方法研究
被引量：
1
1
作者
杜向锋
速云中
+1 位作者
高照忠
侯林锋
《广东职业技术教育与研究》
2023年第1期41-44,共4页
全面推进课程思政建设是党和国家新时期针对高校思想政治工作提出的重大举措,也是当前高校教育教学改革的重要任务之一。目前全国高校均已不同程度地开展了课程思政教育教学改革的探索与实践,取得了一些有益的研究成果和实践经验,同时...
全面推进课程思政建设是党和国家新时期针对高校思想政治工作提出的重大举措,也是当前高校教育教学改革的重要任务之一。目前全国高校均已不同程度地开展了课程思政教育教学改革的探索与实践,取得了一些有益的研究成果和实践经验,同时也暴露出一些亟待解决的问题。本研究在深入分析部分已有研究成果和总结自身实践经验的基础上,进一步对课程思政的内涵进行了剖析,对课程思政教育教学体系的构建方法进行了全面梳理与总结,最后针对当前高职院校课程思政建设中存在的若干主要问题给出了一些应对策略和建议。
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关键词
课程思政
思政元素
教育教学体系
立德树人
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职称材料
大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型
被引量：
5
2
作者
侯林锋
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017年第9期166-169,共4页
传统最小二乘支持向量机拟合模型(Least squares support vector machine model,LSSVM)在进行矿区地表沉降GPS高程拟合时精度较低,为进一步提升矿区地表沉降监测精度,采用协同量子粒子群算法(Cooperative quantum-behaved particle swar...
传统最小二乘支持向量机拟合模型(Least squares support vector machine model,LSSVM)在进行矿区地表沉降GPS高程拟合时精度较低,为进一步提升矿区地表沉降监测精度,采用协同量子粒子群算法(Cooperative quantum-behaved particle swarm optimization,CQPSO)对LSSVM模型进行了优化。该算法的协同搜索策略是在解空间中使用多个子群取代整个种群,可有效解决由于单个种群、单个搜索策略导致的迭代后期种群多样性下降的早熟问题。以大冶铁矿为例,采用实地获取的矿区地表GPS监测数据对改进最小二乘支持向量机拟合模型(CQPSO-LSSVM)进行试验,并与BP神经网络拟合模型以及量子粒子群算法(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)优化的最小二乘支持向量机拟合模型(QPSO-LSSVM)进行比较,结果表明,CQPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.5 mm、±3.1 mm,BP神经网络拟合模型的内、外符合精度分别为±2.9 mm、±4.6 mm,QPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.8 mm、±3.5 mm,可见CQPSO-LSSVM模型的拟合精度稍优于其余两者,采用该模型对矿区地表沉降GPS数据进行拟合处理,可获得较高的监测精度。
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关键词
开采沉陷
GPS高程拟合
最小二乘支持向量机
协同量子粒子群算法
BP神经网络模型
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职称材料
题名
高职院校课程思政教育教学体系构建方法研究
被引量：
1
1
作者
杜向锋
速云中
高照忠
侯林锋
机构
广东工贸职业技术学院
出处
《广东职业技术教育与研究》
2023年第1期41-44,共4页
基金
基于“岗课赛证融通”的测绘地理信息产业工匠培养探索(项目编号:2021GXJK539)
广东工贸职业技术学院校级教育教学改革研究“工程测量”课程思政示范课程(项目编号:2020-SZ-01)。
文摘
全面推进课程思政建设是党和国家新时期针对高校思想政治工作提出的重大举措,也是当前高校教育教学改革的重要任务之一。目前全国高校均已不同程度地开展了课程思政教育教学改革的探索与实践,取得了一些有益的研究成果和实践经验,同时也暴露出一些亟待解决的问题。本研究在深入分析部分已有研究成果和总结自身实践经验的基础上,进一步对课程思政的内涵进行了剖析,对课程思政教育教学体系的构建方法进行了全面梳理与总结,最后针对当前高职院校课程思政建设中存在的若干主要问题给出了一些应对策略和建议。
关键词
课程思政
思政元素
教育教学体系
立德树人
分类号
G711 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型
被引量：
5
2
作者
侯林锋
机构
广东工贸职业技术学院测绘遥感信息工程系
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017年第9期166-169,共4页
文摘
传统最小二乘支持向量机拟合模型(Least squares support vector machine model,LSSVM)在进行矿区地表沉降GPS高程拟合时精度较低,为进一步提升矿区地表沉降监测精度,采用协同量子粒子群算法(Cooperative quantum-behaved particle swarm optimization,CQPSO)对LSSVM模型进行了优化。该算法的协同搜索策略是在解空间中使用多个子群取代整个种群,可有效解决由于单个种群、单个搜索策略导致的迭代后期种群多样性下降的早熟问题。以大冶铁矿为例,采用实地获取的矿区地表GPS监测数据对改进最小二乘支持向量机拟合模型(CQPSO-LSSVM)进行试验,并与BP神经网络拟合模型以及量子粒子群算法(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)优化的最小二乘支持向量机拟合模型(QPSO-LSSVM)进行比较,结果表明,CQPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.5 mm、±3.1 mm,BP神经网络拟合模型的内、外符合精度分别为±2.9 mm、±4.6 mm,QPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.8 mm、±3.5 mm,可见CQPSO-LSSVM模型的拟合精度稍优于其余两者,采用该模型对矿区地表沉降GPS数据进行拟合处理,可获得较高的监测精度。
关键词
开采沉陷
GPS高程拟合
最小二乘支持向量机
协同量子粒子群算法
BP神经网络模型
Keywords
Mining subsidence
GPS height fitting
Least squares support vector machine
Cooperative quantum-behaved particle swarm optimization algorithm
BP neural network model
分类号
TD325 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高职院校课程思政教育教学体系构建方法研究
杜向锋
速云中
高照忠
侯林锋
《广东职业技术教育与研究》
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型
侯林锋
《金属矿山》
CAS
北大核心
2017
5
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职称材料
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