检索结果-南通市图书馆

凸显统计意义培养数据意识——“认识百分数”的教学实践与思考

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教学月刊（小学版）（数学） 2024年第1期 51-55页

作者：许玉燕浙江省宁波市四眼碶小学

《义务教育数学课程标准(2022年版)》(以下简称“2022年版课标”)将百分数从原来的“数与代数”领域移到了“统计与概率”领域,教学目标也从“数的认识”转变为“统计量的认识”,并在“内容要求”中提出,要“结合具体情境,探索百分数的... 详细信息

《义务教育数学课程标准(2022年版)》(以下简称“2022年版课标”)将百分数从原来的“数与代数”领域移到了“统计与概率”领域,教学目标也从“数的认识”转变为“统计量的认识”,并在“内容要求”中提出,要“结合具体情境,探索百分数的意义,能解决与百分数有关的简单实际问题,感受百分数的统计意义”,在“教学提示”中建议“利用现实问题中的随机数据引入百分数的学习,帮助学生了解百分数的统计意义”,体现了大数据时代背景下培养学生数据意识的需求。

关键词：统计与概率数与代数数据意识统计意义随机数据数的认识教学提示具体情境

随机数据驱动下的电力系统小干扰稳定在线评估方法

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电力系统自动化 2021年

作者：周书宇蔡国伟杨德友王丽馨东北电力大学电气工程学院

系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息，准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解(Sub-OpMD)的小干扰特征... 详细信息

系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息，准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解(Sub-OpMD)的小干扰特征参数在线辨识算法。该算法通过对输入数据进行基于正交投影的矩阵线性变换得到其奇异子阵，并利用共轭梯度算法迭代求解最佳低维正交空间，以实现奇异子阵之间高维映射矩阵的最优低维近似，根据最优低维映射矩阵的特征值分解结果可以准确获得系统小干扰特征信息，即振荡频率、阻尼比、模态。基于正交投影的矩阵线性变换以及共轭梯度法的引入使得动态模式分解(DMD)法能较好地适应随机响应数据。IEEE 16机68节点系统和实际系统量测数据的计算和分析验证了所提算法的有效性和准确性。

关键词：随机数据小干扰特征参数子空间最优模式分解正交投影共轭梯度算法

随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识

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智慧电力 2020年第2期48卷 85-91页

作者：杨德友李音璇楚帅李燕滨东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 国网黑龙江省电力经济技术研究院黑龙江哈尔滨150000

随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性... 详细信息

随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性随机动力系统的Koopman分析,利用截断的奇异值分解实现动态低秩近似,使系统维数大大降低,同时该算法可以有效地克服动态模式分解方法可能导致辨识结果产生偏差以及模态混合等问题。基于IEEE4机2区系统和IEEE16机5区系统进行仿真,并将该方法辨识结果与其他方法辨识结果进行对比和分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：随机数据小干扰稳定参数辨识 SDMD

“真实性学习”中理解百分数的统计意义——“用百分数表达随机数据”的教学思考

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小学教学（数学版） 2022年第7期 145-149页

作者：朱德江浙江嘉兴市南湖区教育研究培训中心

【教学定位】一、百分数统计意义的内涵理解数据的收集、整理与表达包括数据的收集,也包括用统计图表、用平均数和百分数等统计量表达数据。统计量常常用于“估计总体数据特征”,如表示集中程度的平均数、中位数、众数等,再如表示离散... 详细信息

【教学定位】一、百分数统计意义的内涵理解数据的收集、整理与表达包括数据的收集,也包括用统计图表、用平均数和百分数等统计量表达数据。统计量常常用于“估计总体数据特征”,如表示集中程度的平均数、中位数、众数等,再如表示离散程度的标准差、方差、极差、百分位数等。

关键词：教学定位统计图表离散程度随机数据内涵理解统计量平均数百分位数

百分数“统计意义”的认知与思考——“百分数的意义”教学实践与反思

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教学月刊（小学版）（数学） 2024年第1期 47-50页

作者：虢小鹏湖北省武汉市光谷第七小学

《义务教育数学课程标准(2022年版)》将百分数从“数与代数”领域调整至“统计与概率”领域,将百分数作为“统计量”进行教学,意在使学生着重感悟百分数的统计意义,发展数据意识。统计侧重于研究不确定性事件,研究的基础是随机数据,重... 详细信息

《义务教育数学课程标准(2022年版)》将百分数从“数与代数”领域调整至“统计与概率”领域,将百分数作为“统计量”进行教学,意在使学生着重感悟百分数的统计意义,发展数据意识。统计侧重于研究不确定性事件,研究的基础是随机数据,重点是感悟数据的随机性,通过数据来推断产生数据的背景,并能进行分析和说理。在教学“统计意义”时,要帮助学生:感受随机现象在现实世界中普遍存在,要想研究它们,就要通过调查得到数据;结合情境理解数据推断的结果具有“不确定性”,即使是相同的数据,得出的结论也可能不一样;体会随机现象发生的可能性大小是可以预测的。

关键词：统计与概率随机现象数与代数统计意义随机数据数据意识义务教育数学课程标准百分数的意义

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“百分数的认识”教学片断与思考

小学数学教育 2024年第2期 90-92页

作者：杨家骏江苏省苏州市劳动路实验小学

《课程标准(2022年版)》提出:“百分数教学要引导学生知道百分数是两个数量倍数关系的表达。”百分数可以表达确定的数据,也可以表达随机数据。在“百分数的认识”教学中,要充分考虑核心素养目标在课堂教学中落地。具体来说,主要有以下... 详细信息

《课程标准(2022年版)》提出:“百分数教学要引导学生知道百分数是两个数量倍数关系的表达。”百分数可以表达确定的数据,也可以表达随机数据。在“百分数的认识”教学中,要充分考虑核心素养目标在课堂教学中落地。具体来说,主要有以下几个方面:第一,要引导学生在真实情境中发现问题和提出问题。例如,结合学校组织的投篮比赛这样的随机事件,引导学生通过收集、整理和分析数据,引入百分数的学习,帮助学生感悟百分数的现实背景,体会百分数在描述和分析数据过程中的意义与价值。

关键词：倍数关系核心素养真实情境随机事件随机数据学生感悟投篮课程标准

多维联结理解意义比较反思体会价值——对“百分数”教学的思考与实践

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中小学数学（小学版） 2024年第6期 9-11页

作者：钱建军浙江省绍兴市柯桥区教师发展中心 312030

百分数是两个数量倍数关系的表达,它有两种不同的表示含义:既可以表达确定数据,如饮料中的果汁含量及税率、利息和折扣等;也可以表达随机数据,如某篮球运动员罚球命中率、某城市雾霾天数所占比例等。“课标(2022版)”将百分数从原来的... 详细信息

百分数是两个数量倍数关系的表达,它有两种不同的表示含义:既可以表达确定数据,如饮料中的果汁含量及税率、利息和折扣等;也可以表达随机数据,如某篮球运动员罚球命中率、某城市雾霾天数所占比例等。“课标(2022版)”将百分数从原来的数与代数领域划归到统计与概率领域,但不管怎么划分,理解百分数的内涵,有效体会百分数的价值应该是教学本课的重点。

关键词：倍数关系罚球命中率统计与概率数与代数思考与实践随机数据确定数据果汁含量

使用Fortran程序计算海森堡模型纠缠度的算法实现及随机数据的消除方法

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科技通报 2012年第7期28卷 14-19页

作者：韩文娟黄敏刘海贵州省六盘水师范学院物理与电子科学系贵州六盘水553004 贵州省六盘水师范学院数学系贵州六盘水553004

介绍Fortran程序下计算海森堡模型纠缠度的算法实现及计算结果中所出现的随机数据的消除方法,为研究者们在各种普适计算中提高计算结果的准确度方面提供一些借鉴方法。研究方法:在利用置换群方法产生能量矩阵和N粒子纯态的纠缠度定义的... 详细信息

介绍Fortran程序下计算海森堡模型纠缠度的算法实现及计算结果中所出现的随机数据的消除方法,为研究者们在各种普适计算中提高计算结果的准确度方面提供一些借鉴方法。研究方法:在利用置换群方法产生能量矩阵和N粒子纯态的纠缠度定义的情况下,使用Fortran软件编程计算海森堡模型的纠缠度,对计算结果中的非预期随机数据采用物理法及更换(matlab代替fortran)软件编程计算的方法进行消除。研究结果:使用物理法消除随机数据费时费力,使用更换软件编程计算以消除随机数据的方法效果较好。

关键词：海森堡模型 fortran程序纠缠度算法实现随机数据

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云计算环境下自适应随机数据组合分类算法

计算机仿真 2020年第7期37卷 281-284页

作者：邓一星华南理工大学广州学院广东广州510800

针对传统的数据组合分类算法精度较低,且噪声影响较大,为此提出一种云计算环境下自适应随机数据组合分类算法,采用时间序列分析创建数据信息流的结构分布式模型,通过线性分段技术对数据时间片段的预白化处理以及特征重组,利用数据高斯... 详细信息

针对传统的数据组合分类算法精度较低,且噪声影响较大,为此提出一种云计算环境下自适应随机数据组合分类算法,采用时间序列分析创建数据信息流的结构分布式模型,通过线性分段技术对数据时间片段的预白化处理以及特征重组,利用数据高斯随机序列,可以对数据优化分析提供特征信息基础。然后将大规模的数据转变成一系列较小规模特征分解运算,可以有效降低数据运算分类规模。然后利用随机森林算法对数据迭代计算,完成分类。最终经过仿真证明:上述方法可以有效的对数据进行分类,且能够抑制噪声,与传统方法对比,所提方法的分类精度较高。

关键词：云计算环境随机数据随机森林算法模型分类算法