摘要：信息社会,网络为高职生提供了接触各种文化的机会,正在影响和改变着高职生的成长轨迹。本文试图从网络文化和高职生特点出发,分析网络文化对高职生的影响以及高校教育工作者利用网络文化促进高职生思想道德素质提高的具体措施。

摘要：针对汽车发动机电控系统结构的复杂性,提出用BP神经网络进行故障诊断的方法。以北京现代05款途胜G4GC型发动机电控系统为实验,并对其进行故障设置,采集发动机故障数据流,运用BP神经网络构建诊断模型,并且改变BP训练方法。诊断结果表明用BP神经网络诊断发动机电控系统故障是行之有效的,具有较好的应用前景。

摘要：电子控制装置在汽车发动机上的运用提高了发动机的工作性能,同时也使发动机的结构变得复杂,再加上工况条件不同,增加了发动机故障诊断的难度性。介绍了RBF神经网络的结构和学习算法。以北京现代2005款途胜汽车G4GC型电控发动机为例,采集电控发动机故障数据流,运用RBF神经网络建立诊断模型。诊断结果表明RBF神经网络具有较高的训练速度和故障诊断率。

摘要：自组织特征映射神经网络(SOM)是一种无教师学习神经网络,主要用于对输入向量进行模式识别和区域分类。提出了基于SOM神经网络的发动机电控系统故障诊断的方法,介绍了SOM神经网络及其学习算法,以北京现代05款途胜G4GC型发动机电控系统为实验对象,让发动机在怠速工况下,并对其进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,运用SOM神经网络建立诊断模型,诊断结果表明,SOM神经网络能对故障进行识别和分类,具有较好的聚类功能,具有一定的工程应用价值。

摘要：PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,利用PNN神经网络建立诊断模型,并对网络诊断模型进行验证,诊断结果完全正确,且训练速度非常快。实验结果表明PNN神经网络具有较强的泛化能力和实用价值。

摘要：针对传统比拟杆法仅能分析等截面箱梁剪力滞效应的不足,重新推导变截面箱梁加劲杆等效面积及剪力滞效应微分方程,以有机玻璃悬臂梁模型的试验结果检验该文算法的正确性,讨论箱梁梁高、腹板厚度变化对悬臂箱梁剪力滞系数和正剪力滞区段长度的影响,通过分析箱梁顶板和腹板内剪力流沿跨长的分布规律揭示变截面箱梁剪力滞效应弱化的原因。研究发现:悬臂箱梁梁高和腹板厚度的变化会减弱其剪力滞效应,且剪滞效应弱化的原因在于变截面箱梁腹板内剪应力水平的降低;箱梁顶板内水平剪力流沿跨长先增大后减小的变化导致了悬臂箱梁正、负剪力滞现象,同等跨径下变高度悬臂箱梁的正剪力滞区段长度会显著增加,但其剪滞系数将明显减小;工程设计中可以通过调整箱梁梁高和腹板厚度沿顺桥向的变化趋势,尽量让箱梁腹板剪力流水平沿桥跨方向保持不变,避免腹板剪力流水平变化过快以最大程度地减弱箱梁剪力滞效应。

摘要：非高斯风压的极值估计对建筑围护结构抗风设计是极其重要的。由于简便性和无可行区限制,基于矩的piecewise HPM(PHPM)、Johnson转换模型(JTM)和piecewise JTM(PJTM)常用于非高斯风压极值估计。现阶段,PJTM对非高斯风压极值的估计效果还缺乏系统的研究,且对于三种无可行区限制模型的极值估计差别尚不明确。为探明三种模型的差别,从而提供一定的选择原则,该文系统对比了三种模型估计非高斯风压极值的精度。该文从理论上对比了三种模型的母本概率密度函数和传递函数;选用超长风洞试验风压数据对三种模型估计非高斯风压极值的精度进行了评估。结果表明:PHPM对非高斯风压(负偏度)极小值的估计精度比PJTM和JTM高,PHPM和PJTM对非高斯风压(负偏度)极大值的估计精度比JTM高。

摘要：利用５４块乔灌水保林地类型油松标地调查资料，分别拟合林分密度与不同规格椽材林木数量及林下灌木覆盖度的回归方程。由拟合方程计算出林分密度为１２５０～６６００株／ｈｍ２时不同规格椽材林木的株数、蓄积量、和非椽材林木株数、材积及产值。按照生态、经济双重要求，乔灌水保用材林地类型油松适宜密度以１６５０株／ｈｍ２为最佳。在此密度时林下灌木覆盖度达５７％，可形成一个乔灌草立体配置的、较稳定的森林群体，能最大限度地发挥森林多种效益。

摘要：[目的]分析肿瘤患者在入院时、住院期间及出院时的症状分布及患者日记管理工具在疾病管理中的可行性。[方法]选取全国17家医院的恶性肿瘤患者,向其发放患者日记,指导其如何填写,嘱其每日认真填写日记。通过第三方研究者问询获得并分析患者在住院时、住院期间及出院时的相关症状,通过患者对日记满意度调查与主管医生对日记认可度调查分析患者日记工具的可行性。[结果]共纳入符合要求的152例患者,调查发现肿瘤患者入院时排名前10位的症状分别是疲乏、食量下降(近1周)、疼痛、体重下降(近1个月)、睡眠不好、厌食、胸闷气短、便秘、咳嗽咳痰和心情郁闷;住院期间排名前10位的症状分别是便秘、恶心呕吐、厌食、食量下降(近1周)、腹胀、疼痛、睡眠不好、疲乏、腹泻和发热。出院时排名10位的症状分别是疲乏、便秘、睡眠不好、胸闷气短、疼痛、咳嗽咳痰、厌食、出汗、小便减少、心情郁闷。肿瘤疾病分期为Ⅳ期的患者,入院时的症状患病率明显高于非Ⅳ期患者。绝大部分患者(91.4%,139/152)认可患者日记,认为该患者日记能帮助医生更好的了解自己,65.1%(99/152)的患者表示自己出院后会继续填写该日记内容,82.2%(125/152)的患者表示填写日记不会造成负担。绝大部分主管医生(77.6%,118/152)认为患者日记设计合理,77.0%(117/152)的主管医生认可患者日记并愿意继续使用,75.7%(115/152)的主管医生认为患者日记实用性很强,72.4%(104/152)主管医生认为患者日记能够帮助自己全面了解患者症状,64.4%(98/152)的主管医生认为患者日记能够提高查房效率。[结论]Ⅳ期肿瘤患者相关症状发生率明显高于非Ⅳ期患者,需重点监测和管理。肿瘤患者临床症状在住院期间部分会得以改善,但治疗相关的不良反应使出院时症状又有升高,需要主管医生引起重视并加强出院后随访及症状管理。患者日记工具能够使患者重视肿瘤所有相关的症状的监测,能提高医护工作人员的查房效率,有助于患者及家属在出院后的疾病全程相关症状管理,值得进一步临床研究及使用。