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基于机械学习理论的海冰风险短期预报研究 下载：47 浏览：285

于嵩松1 李思茵1 张大勇1 王刚1 岳前进1,2 李刚2 《海洋研究》 2021年4期

摘要:
海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24～48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。

关于反对小学生机械学习问题的探究 下载：224 浏览：1115

段鸿云 《中国机械研究》 2023年10期

摘要:
现阶段，教育部门已经充分认识到，机械学习对小学生的身心健康和长远发展可能带来诸多负面影响，因此积极倡导素质教育，强调培养学生的创新精神和实践能力。为了减轻小学生的学业负担，教育部门采取了一系列措施，如严格控制作业量。同时，学校和教师也在努力改革教学方法，引导学生开展探究式、研究式学习，提高课堂趣味性，激发学生的学习兴趣。
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