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1.
李乐平 《徐州师范大学学报(哲学社会科学版)》2008,34(1):14-17
作为学者的闻一多在针对其研究对象进行分析时,总是将其文和其人相结合.其实,作为人们研究对象的闻一多,其诗作、诗论与杂文等,也都是其方正人格的表现.闻一多凡事追求完美和极致,由于其人格建立在高洁的基石上,因此,他之由绅士转变为斗士,就不是政治家的政治表现,而是坚持正义、寻求真理的知识分子行为.所以,其方正人格的"绝唱"又使其诗作诗论乃至杂文的品位得到彰显.闻一多虽然失去了宝贵生命,但正因为他有"道",所以无论其诗作、诗论还是人格,都能获得圆满和永生. 相似文献
2.
该文在对海南大学2000名大学生进行问卷调查的基础上,经过分析与综合,取得了对于新时期高校学风问题的客观、科学认知,并针对性地形成若干对策与建议. 相似文献
3.
王学勤 《中学生阅读(高中版)》2008,(9)
当前,中学生的作文普遍存在着选材千篇一律,缺乏新意;主题观念陈旧,千人一面;结构模式化、内容虚假空洞;语言匮乏,用词不规范,表达方式单一,病句错别字连篇笔一系列问题.产生这些问题的原因主要归纳为两点:其一为学生自身的原因;其二为我们语文教育工作者的责任. 相似文献
4.
雷克啸 《中国职业技术教育》2008,(11):24-27
2007年10月24日至11月1日,我随教育部老干部局赴广西调研组。对广西职业教育进行了考察。先后到了南宁、北海、来宾、柳州、桂林,走访了13所职业院校,和职业院校的校长、教师和学生进行了广泛的交谈。参观了职业院校的实训基地,还先后听取了广西壮族自冶区教育厅和有关市、县政府领导和教育局领导的介绍。 相似文献
5.
2007年4月24-25日,马克思主义理论学科建设研讨会在复旦大学召开.此次会议由国务院学位委员会"马克思主义理论一级学科建设和人才培养方案研究"课题组和复旦大学马克思主义研究院联合举办.与会领导、专家和课题组成员有国务院学位办办公室副主任李军,中国人民大学教授张雷声、梁树发、张新,武汉大学教授顾海良、梅荣政、沈壮海、佘双好,复旦大学教授燕爽、顾钰民、高国希、肖巍,西南大学教授罗洪铁,中山大学教授钟明华,西安交通大学教授王宏波,华东师范大学教授宋进,东北师范大学教授张澍军、南京师范大学教授俞良早等. 相似文献
6.
作文题目
阅读下面的材料,自选角度,自拟标题作文.
一个漆黑的夜晚,一个盲人一手拿着一根竹竿小心翼翼地探路,一手提着一个灯笼.旁人觉得好笑又好奇,问他:“你自己什么也看不见,为什么要提个灯笼赶路?”盲人缓缓地说道:“我要提着灯笼不是为自己照路,而是让别人容易看到我,不会误撞到我.而且,这么多年来,由于我的灯笼为别人带来光亮,为别人引路,人们也常常热情地搀扶我,引我走过一个又一个沟坎,使我免遭许多危险.”
要求:①符合题意,中心明确,情感真挚,语言通顺;②文体不限,除诗歌外,不少于600字;③文中不要出现真实的地名、校名、人名;④不得抄袭试卷中的材料及他人作品. 相似文献
7.
抗战时期,以陕北公学为基础,合并、衍生出综合性的延安大学和华北联合大学.抗战胜利后,契合新政权需要,这两所大学所衍生的艺术、外语、工业、农学等院校时聚时散、渐合渐分,为中华民族的解放造就了大批骨干,也为新中国诸多高校奠定了基础. 相似文献
8.
对近几年湖南省城镇居民消费结构进行因子分析,研究城镇居民消费结构随着经济发展所产生的变化.在分析过程中引入了恩格尔系数和消费率两个概念,将其与因子分析相结合,从多个角度对湖南省城镇居民消费结构进行比较研究,并逐一和实际相联系.通过对分析结果的观察,研究消费结构中存在的一些问题,并分析出现这些问题的原因以及会带来的影响.最后为改善消费结构中所存在的问题,提出相关的政策建议. 相似文献
9.
高明扬 《山西师大学报(社会科学版)》2008,35(2):34-38
科举考试文体八股文非由某人或某几个人或某个权威在某一特定的时间里制定.它是在历史的过程中,由众多的人参与不断修补完善的结果,和任何其他事物一样都有一个萌芽、成长、完备和定型的过程.八股文是从经文大义逐渐演变而成的,这一过程大致经历了这样几个阶段:试"大义"的形式,"三经新义"及论体形态,宋元经义文形态,科举八股文形态. 相似文献
10.
一
早上醒来,阳光正抚摸床脚.
窗外,天瓦蓝蓝的,如水洗过一般清明,几朵白云歇在空中,像白帽子罩在远处的楼顶上.天气晴好的周末是如此超然,恬静.
我伸伸懒腰,呼唤了两声妈妈,无人回应.去卧室找她,只见地上摊开两口老皮箱,妈妈正半蹲在地翻拣整理衣物,我断定她打算去楼顶晒旧衣.
妈妈是个勤俭的女人,趁着季节更迭,天朗气清,她必定会将家里的衣物重新收拾整理一番,再拿出去晒一晒,让旧衣物透透潮气.
昨日小区楼下来了收废旧物品的老婆婆,院子里各家各户的阿婆阿姨拎着大包小包的旧物赶上前去,或送或卖,妈妈却稳坐家中岿然不动,她说家里的东西各有其用,用不着隔三岔五丢一堆. 相似文献
11.
针对模型未知的机器人系统提出了一种新的控制策略,即将H∞控制理论与径向基函数神经网络(RBFNN)有机地结合起来,并把建模误差及外部干扰衰减到期望的程度下。文中基于Lyapunov方法给出了RBFNN学习自适应率和H∞跟踪特性的证明,并通过对两自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。 相似文献
12.
翁伟 《福建工程学院学报》2016,(3):232-236
针对金属板料折弯工艺和更高精度的要求,提出基于人工智能神经网络的机器人折弯新技术。对机器人弯折工艺进行特征参数分析及提取,并建立改进算法的BP神经网络模型;比较了不同机器人折弯训练函数下的性能,建立更加有效的神经网络训练函数。通过经验实测值与改进算法的BP神经网络预测值对比,验证了所确定的机器人折弯的改进BP神经网络能够更加精准确定折弯工艺过程中所需的滑块行程,提高了折弯工艺精度。 相似文献
13.
14.
为使X型四旋翼无人机系统能够在受到扰动时快速调整状态以适应环境变化,对X型四旋翼无人机进行区别于传统的受力分析,建立动力学数学模型,采用RBF神经网络和PID联合控制方法,依靠神经网络自学习和非线性映射特征实现系统控制参数的动态整定。以MATLAB/Simulink为实验平台,对RBF神经网络PID控制系统和单纯PID控制系统分别进行仿真。实验结果表明,RBF神经网络PID控制比传统的PID控制调整时间更短、控制效果更好,增强了系统自适应性。 相似文献
15.
A dynamic velocity feed-forward compensation control (DVFCC) approach with RBF neural network (RBF-NN) dynamic model identification was presented for the adaptive trajectory tracking of industrial robots.The proposed control approach combined the advantages of traditional feedback closed-loop position control and computed torque control based on inverse dynamic model.The feed-forward compensator used a nominal robot dynamics as accurate dynamic model and on-line identification with RBF-NN as uncertain part to improve dynamic modeling accuracy.The proposed compensation was applied as velocity feed-forward by an inverse velocity controller that can convert torque signal into velocity in the standard industrial controller.Then,the need for a torque control interface was avoided in the real-time dynamic control of industrial robot.The simulations and experiments were carried out on a gas cutting manipulator.The results show that the proposed control approach can reduce steady-state error,suppress overshoot and enhance tracking accuracy and efficiency in joint space and Cartesian space,especially under highspeed condition. 相似文献
16.
A maximum power point tracker for photovoltaic energy systems based on fuzzy neural networks 总被引：1，自引：0，他引：1
Chun-hua Li Xin-jian Zhu Guang-yi Cao Wan-qi Hu Sheng Sui Ming-ruo Hu 《浙江大学学报(A卷英文版)》2009,10(2):263-270
To extract the maximum power from a photovoltaic （PV） energy system, the real-time maximum power point （MPP） of the PV array must be tracked closely. The non-linear and time-variant characteristics of the PV array and the non-linear and non-minimum phase characteristics of a boost converter make it difficult to track the MPP for traditional control strategies. We propose a fuzzy neural network controller （FNNC）, which combines the reasoning capability of fuzzy logical systems and the learning capability of neural networks, to track the MPP. With a derived learning algorithm, the parameters of the FNNC are updated adaptively. A gradient estimator based on a radial basis function neural network is developed to provide the reference information to the FNNC. Simulation results show that the proposed control algorithm provides much better tracking performance compared with the filzzy logic control algorithm. 相似文献
17.
WU Xiao-juan ZHU Xin-jian CAO Guang-yi TU Heng-yong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1505-1509
The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model. 相似文献
18.
鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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