一、遗传算法在大学物理实验中的应用（论文文献综述）
马丹妮[1]（2020）在《基于机器学习的学生学业预警模型研究》文中认为教育是国家发展的重要工作之一,是国家和社会培养高素质人才的必要途径。而学生的学业水平是衡量高校教育教学质量、教师教学效果以及学生学习能力的重要指标。学生学业水平的提升,不仅需要提高任课教师的执教水平,还需要结合具体需要,应用先进的技术和方法,从多个方向出发,加快提升学生的学习质量和学业水平以及学校教学质量的步伐。本文针对从技术和方法方面帮助学生提升学业水平,提出了学生学业预警模型。该预警模型通过分析统计某大学学生成绩等数据,分别实现学生课程挂科预测和学生毕业情况预测,从而实现异常学生学业预警。在进行学生课程挂科预测研究时,基本思想是利用Bagging-C4.5决策树算法训练课程挂科预测模型,并使用遗传算法对模型进行优化。在进行学生毕业情况预测研究时,基本思想是基于采集的学生数据,使用加权朴素贝叶斯和C4.5决策树两种算法共同建立学生毕业预测模型。在进行学生课程挂科预测研究时,首先利用关联规则挖掘出对待预测课程影响较大的课程,将其与提取的其它特征共同构建实验数据集;然后采用Bagging-C4.5训练样本获得分类模型,由于Bagging-C4.5算法训练模型时会产生相同或相似的C4.5基分类器,所以使用遗传算法搜索最佳的基分类器进行集成,从而提升模型的分类效果及运行速度。在进行学生毕业情况预测研究时,首先分别使用朴素贝叶斯算法与C4.5决策树算法训练分类模型,其中在使用朴素贝叶斯算法训练分类模型时,采用信息增益的方式进行属性加权以提高其分类准确性;然后按照一定策略组合两种模型,获得学生毕业情况预测模型。本文中的学业预警模型在课程挂科预测和毕业情况预测方面提出的方法与改进前的算法相比,预测结果更准确,该学业预警模型的性能更高。
何长英[2]（2004）在《遗传算法在大学物理实验中的应用》文中研究说明应用改进的遗传算法进行测量数据的最小二乘估计。以模拟静电场实验为例 ,寻找出与测量数据相吻合的静电场电位分布公式。遗传算法不受模型具体表达式的限制 ,是参数优化的有力工具 ,具有描述简单、易于操作、使用灵活等优点 ,用遗传算法进行测量数据的处理可以获得较高的精度 ,是一种可靠的方法。
马通达[3]（2021）在《基于PCA-GA-SVM的中子-伽马甄别技术研究》文中研究表明中子探测技术近年来在爆炸物检测、石油勘探、放射物污染检测、核能发电、癌症放射治疗等实际工作中大放异彩。然而无论是在实验室中还是实际应用场所,在中子探测过程中,由于中子与周围环境存在非弹性散射和慢中子的辐射俘获等现象,中子和伽马总是相伴相随的存在,且常用的中子探测器对中子和伽马射线均很敏感,所以如何甄别混合场中的中子和伽马射线,这对于中子探测的研究和发展有着重要意义。本研究考虑到传统中子-伽马甄别算法的不足,结合机器学习提出一种基于主成分分析法（PCA）和遗传算法（GA）改进的支持向量机（SVM）模型,该模型结合脉冲形状甄别技术不仅可以完成中子-伽马甄别分类也可以很好地弥补传统甄别算法的不足。本研究搭建了以芪闪烁体探测器、数字化波形采集模块为主体的中子探测采集平台,采集小型中子源252Cf释放的混合射线。首先使用电荷比较法和频域梯度法对数据进行预处理,把同时满足两种甄别方法的中子和伽马射线构建成训练样本和测试样本。由于SVM模型在进行训练和甄别过程中很容易因为数据维数太大出现过拟合现象,本研究使用PCA对数据矩阵做降维处理,很好地解决了训练测试过程中过拟合及信号堆积问题。SVM的关键参数惩罚因子C和核函数参数g往往都是通过人工经验取值,使得分类精度不佳。GA是一种优秀的全局寻优算法,本研究使用GA对SVM优化后使得模型分类性能达到最优。使用训练样本对PCA-GA-SVM模型训练后可使其实现中子-伽马甄别能力,随后使用PCA-GA-SVM模型对测试样本进行甄别并通过计算甄别误差率来验证模型对中子-伽马甄别的准确率。实验结果表明,PCA-GA-SVM模型对中子信号甄别误差率为0.89%,对伽马射线甄别误差率为0.15%,对两种射线的甄别误差率都足够小,证明PCA-GA-SVM模型对混合场两种射线的甄别准确率足够高。随后又通过与电荷比较法、频域梯度法对比,进一步证明了PCA-GA-SVM模型对混合场中子-伽马甄别的有效性。为了验证PCA和GA对SVM的优化效果,将PCA-GA-SVM与传统SVM和PCA、GA单独优化的SVM横向对比,PCA-GA-SVM模型在甄别时间和甄别准确率优势明显,证明了PCA和GA对SVM良好的优化性能。基于PCA-GA-SVM的甄别模型对中子脉冲甄别误差率仅为0.89%,对伽马射线的甄别误差率仅为0.15%,PCA-GA-SVM模型在运行10次后算术品平均甄别准确率达到了99.43%,在甄别相同数量的混合信号中甄别精度最高。因此PCA-GA-SVM模型能够出色区分中子和伽马射线,为中子-伽马甄别工作提供一种新思路,对中子伽马-甄别工作具有一定的应用参考价值。
肖文波,龙盛蓉[4]（2020）在《人工智能算法中对比实验的建立与讨论——以遗传算法为例》文中研究指明近年来各高校广泛开展了人工智能课程教学,但缺乏对人工智能算法如何建立及其优劣的教学策略研究。为此,本文以遗传算法为例对人工智能课程中的基本算法进行了阐述,并以对比方式讨论了教学策略。研究表明,人工智能算法在跟踪时间和跟踪精度都各有优势;它们基本原理及其改进思路的培养将开拓学生的思维能力,强调实验结果讨论而不只是操作一下将提高教学效果,提问及互助式讨论将有助于提高学习效率。此外,让教学内容形象直观,图文并茂,易于被学生接受.最后,课前预习和课上重点内容讲授相结合的方式,能更有效地提高实验的教学效果。
刘欣[5]（2019）在《中国物理学院士群体计量研究》文中进行了进一步梳理有关科技精英的研究是科学技术史和科学社会学交叉研究的议题之一,随着中国近现代科技的发展,中国科技精英的规模逐渐扩大,有关中国科技精英的研究也随之增多,但从学科角度进行科技精英的研究相对偏少;物理学是推动自然科学和现代技术发展的重要力量,在整个自然科学学科体系中占有较高地位,同时与国民经济发展和国防建设密切关联,是20世纪以来对中国影响较大的学科之一;中国物理学院士是物理学精英的代表,探讨中国物理学院士成长路径的问题,不仅有助于丰富对中国物理学院士群体结构和发展趋势的认识,而且有助于为中国科技精英的成长和培养提供相关借鉴;基于此,本文围绕“中国物理学院士的成长路径”这一问题,按照“变量——特征——要素——路径”的研究思路,引入计量分析的研究方法,对中国物理学院士这一群体进行了多角度的计量研究,文章主体由以下四部分组成。第一部分（第一章）以“院士制度”在中国的发展史为线索,通过对1948年国民政府中央研究院和国立北平研究院推选产生中国第一届物理学院士,1955年和1957年遴选出新中国成立后的前两届物理学学部委员、1980年和1991年增补的物理学学部委员、1993年后推选产生的中国科学院物理学院士、1994年后的中国科学院外籍物理学院士和中国工程院物理学院士,及其他国家和国际组织的华裔物理学院士的搜集整理,筛选出319位中国物理学院士,构成本次计量研究的样本来源。第二部分（第二至九章）对中国物理学院士群体进行计量研究。首先,以基本情况、教育经历、归国工作,学科分布、获得国内外重大科技奖励等情况为变量,对中国物理学院士群体的总体特征进行了计量分析;其次,按照物理学的分支交叉学科分类,主要对中国理论物理学、凝聚态物理学、光学、高能物理学、原子核物理学这五个分支学科的院士群体特征分别进行了深入的计量分析,对其他一些分支交叉学科,诸如天体物理学、生物物理学、工程热物理、地球物理学、电子物理学、声学、物理力学和量子信息科技等领域的院士群体的典型特征进行了计量分析,分析内容主要包括不同学科物理学院士的年龄结构、学位结构、性别比例,在各研究领域的分布、发展趋势和师承关系等;再次,在对各分支交叉学科物理学院士的基本情况和研究领域计量分析的基础上,对不同学科间物理学院士的基本情况进行比较研究,对中国物理学院士研究领域和代际演化进行趋势分析。第三部分（第十章）在第二部分计量分析的基础上,总结归纳出中国物理学院士的群体结构特征、研究领域和代际演化的趋势特征。中国物理学院士的群体结构呈现整体老龄化问题严重,但近些年年轻化趋向较为明显,整体学历水平较高,同时本土培养物理学精英的能力增强,女性物理学院士占比较低但他们科技贡献突出,空间结构“集聚性”较强,但近些年这种“集聚性”逐渐被打破等特征;中国物理学院士的研究领域呈现出,物理学科中交叉性较强的研究领域具有极大的发展潜力,应用性较强的研究领域产业化趋势明显,当代物理学的发展与科研实验设施的关系越发紧密等趋势特征;中国物理学院士的代际演化呈现出,新中国成立初期国家需求导向下的相关物理学科迅猛发展,20世纪80年代以来物理学院士研究兴趣与国家政策支持相得益彰,21世纪以来物理学院士个体对从事学科发展的主导作用越来越大等趋势特征。第四部分（第十一章）通过分析中国物理学院士群体的计量特征得出中国物理学院士的成长路径。宏观层面,社会时代发展大背景的影响一直存在,国家发展战略需求导向要素有所减弱,国家科技管理制度的要素影响有所增强,中国传统文化对物理学院士成长潜移默化的影响;中观层面,物理学学科前沿发展需求的导向要素显着增强,空间结构“集聚性”的影响逐渐在减弱,师承关系的影响主要体现于学科延承方面;微观层面,性别差异对物理学家社会分层的影响很弱,年龄要素对物理学院士成长具有一定的影响,个人研究兴趣对物理学院士的成长影响增强;可见中国物理学院士受社会时代背景、中国传统文化的影响一直存在,受国家发展战略需求的导向影响有所减弱,而受物理学学科前沿发展和物理学家个人研究兴趣的导向逐渐增强,进而得出中国物理学院士的社会分层总体符合科学“普遍主义”原则的结论。最后,在中国物理学院士的群体发展展望中,提出须优化中国物理学院士年龄结构和培养跨学科物理科技人才,辩证看待中国物理学院士空间结构的“集聚性”和师承效应,发挥中国物理学院士的研究优势弥补研究领域的不足,增加科研经费投入和完善科技奖励机制,不断加强国家对物理学的支持力度等建议,以促进中国物理学院士群体的良性发展和推动我国从物理学大国发展为物理学强国。
李孟山[6]（2010）在《开放式实验平台的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着高等教育的不断发展和教育教学改革的不断深入,特别是社会对实践型人才的迫切需求,实验教学改革也成为了各大院校教学改革的重点与难点,高等院校必须对学生实验能力的要求越来越高。在实验教学改革中,为克服传统实验教学中的各种困难因素,高等院校必须提倡开放式实验教学之路,将研究性和探索性的学习方式与信息技术相结合,使学生充分利用开放性网络实验室和网络资源,更好的完成实验。学生在教师的帮助下进行自主学习,提高实验的动手能力,培养学生的创新精神。文章主要根据开放式实验教学平台的要求,分析了国内外实验教学的状况和开放式实验教学的特点,提出了开放式实验平台的整体模块和框架。论文以大学物理实验教学为例,进行了以学生实验学习为主体、教师辅导为中心的开放式实验平台的设计与研究,主要以开放式实验预约模块设计为中心,同时实现了网上签到系统以配合开放式的实验预约,平台的网络资源模块可用在辅助实验教学等。文章采用ASP数据库编程技术,实现了基于B/S构架的开放式大学物理实验教学平台的设计与开发。在平台设计开发的基础上,结合数据挖掘在各领域的应用,分析了关联规则挖掘技术在平台中应用的可行性,并将关联规则应用于开放式实验预约信息中进行挖掘,通过在预约数据库中挖掘,得到学生预约实验的关联性信息,并预测学生对实验项目和时间的预约情况,能进一步达到科学地安排并控制实验。
张忠厚[7]（2008）在《非平行板电容器电容的又一种算法》文中研究指明应用平行板电容器电容的概念和并联电容器电容公式,给出了非平行板电容器的电容.
二、遗传算法在大学物理实验中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遗传算法在大学物理实验中的应用（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的学生学业预警模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 实验数据处理和相关理论概述 |
| 2.1 实验数据采集 |
| 2.2 数据清洗 |
| 2.2.1 数据缺失值处理 |
| 2.2.2 不一致数据处理 |
| 2.3 相关分类算法概述 |
| 2.3.1 决策树算法概述 |
| 2.3.2 贝叶斯算法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于学生成绩的课程挂科预测模型研究 |
| 3.1 基于关联规则的学生成绩分析研究 |
| 3.1.1 关联规则在学生分析中的应用 |
| 3.1.2 关联规则进行课程相关性分析的实现 |
| 3.2 基于Bagging-C4.5 算法的学生挂科预测研究 |
| 3.2.1 C4.5 决策树算法 |
| 3.2.2 Bagging-C4.5 算法进行成绩分析的具体步骤 |
| 3.3 基于遗传算法优化Bagging-C4.5 算法 |
| 3.3.1 遗传算法概述 |
| 3.3.2 遗传算法的基本流程 |
| 3.3.3 遗传算法优化Bagging-C4.5 算法的实现过程 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 构造实验数据集 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于机器学习的学生毕业情况预测研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于朴素贝叶斯的学生毕业预警研究 |
| 4.2.1 朴素贝叶斯算法 |
| 4.2.2 朴素贝叶斯算法基本流程 |
| 4.3 基于属性加权朴素贝叶斯的学生毕业预警模型研究 |
| 4.4 基于决策树和朴素贝叶斯组合算法的毕业预警研究 |
| 4.4.1 决策树和朴素贝叶斯组合算法基本原理 |
| 4.4.2 决策树和朴素贝叶斯组合算法的实现 |
| 4.5 实验及结果分析 |
| 4.5.1 构建实验数据集 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于学生数据的学生学业预警模型 |
| 5.1 学生学业预警基本流程 |
| 5.2 异常学生预警 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）遗传算法在大学物理实验中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 参数估计原理 |
| 3 遗传算法 |
| 4 应用实例 |
| 5 结论 |
（3）基于PCA-GA-SVM的中子-伽马甄别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 中子-伽马甄别技术概述 |
| 2.1 中子-伽马甄别原理 |
| 2.2 闪烁体探测器 |
| 2.2.1 有机闪烁体探测器原理 |
| 2.2.2 有机闪烁体晶体选取 |
| 2.3 数字化波形甄别技术 |
| 第3章 算法原理 |
| 3.1 支持向量机理论 |
| 3.1.1 线性支持向量机 |
| 3.1.2 非线性支持向量机 |
| 3.2 主成分分析法 |
| 3.3 遗传算法 |
| 3.3.1 遗传算法的历史 |
| 3.3.2 遗传算法的原理 |
| 3.4 遗传算法优化支持向量机模型 |
| 第4章 算法实现 |
| 4.1 实验平台及相关电子学设备搭建 |
| 4.1.1 实验平台 |
| 4.1.2 数字化波形采集模块 |
| 4.1.3 相关实验平台搭建 |
| 4.2 预处理算法 |
| 4.2.1 原始数据矩阵建立 |
| 4.2.2 脉冲信号滤波处理 |
| 4.2.3 脉冲信号标准化处理 |
| 4.3 几种常见甄别算法的甄别结果 |
| 4.3.1 电荷比较法 |
| 4.3.2 频率梯度法 |
| 4.4 基于PCA-GA-SVM的甄别结果 |
| 4.4.1 PCA-GA-SVM模型的建立 |
| 4.4.2 基于PCA-GA-SVM的甄别结果 |
| 4.5 甄别结果对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（4）人工智能算法中对比实验的建立与讨论——以遗传算法为例（论文提纲范文）
| 1 遗传算法教学基本理论及遮阴下光伏发电最大功率点的跟踪实例 |
| 1.1 遗传算法教学基本理论 |
| 1.2 遮阴下光伏发电最大功率点的跟踪实例 |
| 2 教学策略讨论 |
| 3 总 结 |
（5）中国物理学院士群体计量研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 一、文献综述 |
| 二、论文选题和研究内容 |
| 三、研究的创新与不足 |
| 第一章 中国物理学院士的产生与本土化 |
| 1.1 民国时期中国物理学院士的产生 |
| 1.1.1 国民政府中央研究院推选产生中国第一届物理学院士 |
| 1.1.2 国立北平研究院推选出与“院士”资格相当的物理学会员 |
| 1.2 当代中国物理学院士的本土化 |
| 1.2.1 中国科学院推选产生物理学学部委员 |
| 1.2.2 中国科学院物理学院士与中国工程院物理学院士的发展 |
| 1.3 其他国家和国际组织的华裔物理学院士 |
| 1.4 中国物理学院士名单与增选趋势分析 |
| 1.4.1 中国物理学院士的名单汇总 |
| 1.4.2 中国本土物理学院士总体增选趋势 |
| 第二章 中国物理学院士总体特征的计量分析 |
| 2.1 中国物理学院士基本情况的计量分析 |
| 2.1.1 女性物理学院士占比较低 |
| 2.1.2 院士整体老龄化问题严重 |
| 2.1.3 出生地域集中于东南沿海地区 |
| 2.2 中国物理学院士教育经历的计量分析 |
| 2.2.1 学士学位结构 |
| 2.2.2 硕士学位结构 |
| 2.2.3 博士学位结构 |
| 2.3 中国物理学院士归国工作情况的计量分析 |
| 2.3.1 留学物理学院士的归国年代趋势 |
| 2.3.2 国内工作单位的“集聚性”较强 |
| 2.3.3 物理学院士的国外工作单位 |
| 2.4 中国物理学院士从事物理学分支交叉学科的计量分析 |
| 2.4.1 物理学院士从事分支交叉学科的归类统计 |
| 2.4.2 物理学院士获得国际科技奖励的计量分析 |
| 2.4.3 物理学院士获得国内科技奖励的计量分析 |
| 第三章 中国理论物理学院士群体的计量分析 |
| 3.1 中国理论物理学院士基本情况的计量分析 |
| 3.1.1 存在老龄化问题,当选年龄集中于“51-60 岁” |
| 3.1.2 博士占比52.83%,地方高校理论物理教育水平有所提高 |
| 3.2 中国理论物理学院士研究领域的计量分析 |
| 3.2.1 主要分布于凝聚态理论和纯理论物理等领域 |
| 3.2.2 20 世纪后半叶当选的理论物理学院士内师承关系显着 |
| 3.3 中国理论物理学院士的发展趋势分析 |
| 3.3.1 理论物理学院士的增选总体呈上升趋势 |
| 3.3.2 理论物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 中国凝聚态物理学院士群体的计量分析 |
| 4.1 中国凝聚态物理学院士基本情况的计量分析 |
| 4.1.1 存在老龄化问题,当选年龄集中于“51—60 岁” |
| 4.1.2 博士占比57.83%,国外博士学位占比将近80% |
| 4.1.3 女性物理学院士在凝聚态物理领域崭露头角 |
| 4.2 中国凝聚态物理学院士研究领域的计量分析 |
| 4.2.1 主要分布于半导体物理学、晶体学和超导物理学等领域 |
| 4.2.2 凝聚态物理学的一些传统研究领域内师承关系显着 |
| 4.2.3 凝聚态物理学院士集聚于若干研究中心 |
| 4.3 中国凝聚态物理学院士的发展趋势分析 |
| 4.3.1 凝聚态物理学院士的增选总体呈上升趋势 |
| 4.3.2 凝聚态物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 中国光学院士群体的计量分析 |
| 5.1 中国光学院士基本情况的计量分析 |
| 5.1.1 存在老龄化问题,当选年龄集中于“61—70 岁” |
| 5.1.2 博士占比54.84%,本土培养的光学博士逐渐增多 |
| 5.2 中国光学院士研究领域的计量分析 |
| 5.2.1 研究领域集中分布于应用物理学和激光物理学 |
| 5.2.2 光学院士工作单位的“集聚性”较强 |
| 5.3 光学院士的发展趋势分析 |
| 5.3.1 光学院士的增选总体呈上升趋势 |
| 5.3.2 光学院士研究领域的发展趋势 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 中国高能物理学院士群体的计量分析 |
| 6.1 中国高能物理学院士基本情况的计量分析 |
| 6.1.1 老龄化问题严重,当选年龄集中于“51—60 岁” |
| 6.1.2 博士占比53.85%,国外博士学位占比超过85% |
| 6.2 中国高能物理学院士研究领域的计量分析 |
| 6.2.1 高能物理实验与基本粒子物理学分布较均衡 |
| 6.2.2 高能物理学院士的工作单位集聚性与分散性并存 |
| 6.3 中国高能物理学院士的发展趋势分析 |
| 6.3.1 高能物理学院士的增选总体呈平稳趋势 |
| 6.3.2 高能物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 中国原子核物理学院士群体的计量分析 |
| 7.1 中国原子核物理学学院士基本情况的计量分析 |
| 7.1.1 老龄化问题严重,80 岁以下院士仅有3 人 |
| 7.1.2 博士占比48.84%,国外博士学位占比超过95% |
| 7.1.3 女性院士在原子核物理学领域的杰出贡献 |
| 7.2 中国原子核物理学院士研究领域的计量分析 |
| 7.2.1 原子核物理学院士在各研究领域的分布情况 |
| 7.2.2 参与“两弹”研制的院士内部师承关系显着 |
| 7.3 中国原子核物理学院士的发展趋势分析 |
| 7.3.1 原子核物理学院士的增选总体呈下降趋势 |
| 7.3.2 原子核物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 其他物理学分支和部分交叉学科院士群体的计量分析 |
| 8.1 中国天体物理学院士群体的计量分析 |
| 8.1.1 天体物理学院士本土培养特征明显 |
| 8.1.2 天体物理学院士的增选总体呈平稳上升趋势 |
| 8.1.3 天体物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 8.2 中国生物物理学院士群体的计量分析 |
| 8.2.1 群体年龄较小,当选年龄集中于“41—50 岁” |
| 8.2.2 生物物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 8.3 中国工程热物理院士群体的计量分析 |
| 8.3.1 工程热物理院士内部师承关系十分显着 |
| 8.3.2 工程热物理院士研究领域的发展趋势 |
| 8.4 中国地球物理学院士群体的计量分析 |
| 8.4.1 主要分布于固体地球物理学和空间物理学研究领域 |
| 8.4.2 地球物理学院士研究领域的发展趋势 |
| 8.5 部分分支交叉学科院士群体的计量分析 |
| 8.5.1 电子物理学和声学院士的增选呈下降趋势 |
| 8.5.2 中国物理力学由应用走向理论 |
| 8.5.3 中国量子信息科技呈迅速崛起之势 |
| 第九章 中国物理学院士计量分析的比较研究和趋势分析 |
| 9.1 各分支交叉学科间物理学院士基本情况的比较研究 |
| 9.1.1 一些新兴研究领域物理学院士年轻化趋势明显 |
| 9.1.2 21世纪以来本土培养的物理学院士占比一半以上 |
| 9.1.3 女性物理学院士在实验物理领域分布较多 |
| 9.2 中国物理学院士研究领域的发展趋势分析 |
| 9.2.1 各分支交叉学科内的横向发展趋势分析 |
| 9.2.2 各分支交叉学科的纵向年代发展趋势分析 |
| 9.3 中国物理学院士代际演化的趋势分析 |
| 9.3.1 第一代物理学院士初步完成了中国物理学的建制 |
| 9.3.2 第二代物理学院士完成了中国物理学主要分支学科的奠基 |
| 9.3.3 第三代物理学院士在国防科技和物理学科拓展中有着突出贡献 |
| 9.3.4 第四代物理学院士在推进物理学深入发展方面贡献较大 |
| 9.3.5 新一代物理学院士科技成果的国际影响力显着增强 |
| 第十章 中国物理学院士的群体结构特征和发展趋势特征 |
| 10.1 中国物理学院士的群体结构特征 |
| 10.1.1 整体老龄化问题严重,但年轻化趋向较为明显 |
| 10.1.2 整体学历水平较高,本土培养物理学精英的能力增强 |
| 10.1.3 女性物理学院士占比较低,但科技贡献突出 |
| 10.1.4 空间结构“集聚性”较强,但近些年“集聚性”逐渐被打破 |
| 10.2 中国物理学院士研究领域发展的趋势特征 |
| 10.2.1 物理学科中交叉性较强的研究领域具有极大的发展潜力 |
| 10.2.2 物理学科中应用性较强的研究领域产业化趋势明显 |
| 10.2.3 当代物理学的发展与科研实验设施的关系越发紧密 |
| 10.3 中国物理学院士代际演化的趋势特征 |
| 10.3.1 新中国成立初期国家需求导向下的相关物理学科迅猛发展 |
| 10.3.2 20世纪80 年代以来院士研究兴趣与国家支持政策相得益彰 |
| 10.3.3 21世纪以来院士个体对学科发展的主导作用越来越大 |
| 第十一章 中国物理学院士群体的成长路径 |
| 11.1 影响中国物理学院士成长的宏观要素 |
| 11.1.1 社会时代发展大背景的影响一直存在 |
| 11.1.2 国家发展战略需求导向要素有所减弱 |
| 11.1.3 国家科技管理制度的要素影响有所增强 |
| 11.1.4 中国传统文化对物理学院士潜移默化的影响 |
| 11.2 影响中国物理学院士成长的中观要素 |
| 11.2.1 物理学学科前沿发展需求的导向要素显着增强 |
| 11.2.2 空间结构“集聚性”的影响逐渐在减弱 |
| 11.2.3 师承关系的影响主要体现于学科延承方面 |
| 11.3 影响中国物理学院士成长的微观要素 |
| 11.3.1 性别差异对物理学家社会分层的影响很弱 |
| 11.3.2 年龄要素对物理学院士成长具有一定的影响 |
| 11.3.3 个人研究兴趣对物理学院士的成长影响增强 |
| 11.4 结语与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（6）开放式实验平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 平台价值与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 研究现状分析 |
| 1.3 课题研究的主要内容、预期成果及论文组织结构 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 预期成果 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 开放式实验平台采用的相关方法理论分析 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.2 关联规则算法及在开放式实验平台应用分析 |
| 2.2.1 关联规则基本概念 |
| 2.2.2 关联规则的分类 |
| 2.2.3 关联规则挖掘的相关算法 |
| 2.2.4 关联规则的应用领域 |
| 2.2.5 关联规则在预约信息库中应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 开放式实验平台设计与实现 |
| 3.1 开放式实验平台需求分析 |
| 3.1.1 用户需求 |
| 3.1.2 平台总体功能需求 |
| 3.1.3 平台子系统的需求分析 |
| 3.2 开放式实验平台总体设计 |
| 3.2.1 平台总体功能概述 |
| 3.2.2 平台的设计模式 |
| 3.2.3 管理模块设计 |
| 3.2.4 开放式实验预约模块设计 |
| 3.2.5 在线考试模块设计 |
| 3.2.6 学生签到模块设计 |
| 3.3 开放式实验平台详细设计与实现 |
| 3.3.1 数据库设计 |
| 3.3.2 管理模块的设计与实现 |
| 3.3.3 开放式实验预约模块 |
| 3.3.4 学生签到系统 |
| 3.3.5 教学资源模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 关联规则在开放式实验平台中的应用 |
| 4.1 学生预约实验的现状 |
| 4.2 关联规则挖掘 |
| 4.3 Apriori 算法描述 |
| 4.4 关联规则在预约数据中的挖掘应用 |
| 4.4.1 常规同类别实验的信息挖掘 |
| 4.4.2 常规同类别实验挖掘的规律与分析 |
| 4.4.3 关联性实验的信息挖掘 |
| 4.4.4 关联性实验挖掘的规律与分析 |
| 4.4.5 设计性实验的信息挖掘 |
| 4.4.6 设计性实验挖掘的规律与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 课题研究的主要工作 |
| 5.2 取得的成果与创新 |
| 5.2.1 取得的成果 |
| 5.2.2 课题的主要创新点 |
| 5.3 存在的不足及改进的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、遗传算法在大学物理实验中的应用（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的学生学业预警模型研究[D]. 马丹妮. 沈阳理工大学, 2020(08)
- [2]遗传算法在大学物理实验中的应用[J]. 何长英. 广西物理, 2004(04)
- [3]基于PCA-GA-SVM的中子-伽马甄别技术研究[D]. 马通达. 西北师范大学, 2021(12)
- [4]人工智能算法中对比实验的建立与讨论——以遗传算法为例[J]. 肖文波,龙盛蓉. 大学物理实验, 2020(06)
- [5]中国物理学院士群体计量研究[D]. 刘欣. 山西大学, 2019(01)
- [6]开放式实验平台的设计与实现[D]. 李孟山. 景德镇陶瓷学院, 2010(04)
- [7]非平行板电容器电容的又一种算法[J]. 张忠厚. 物理与工程, 2008(06)