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二维映射神经元模型中频率依赖的随机共振

物理学报 2009年第10期58卷 6833-6837页

作者：汪茂胜安徽师范大学物理系芜湖241000

通过数值模拟方法,研究了在具有稳定次阈值振荡特性的二维映射神经元体系中,噪声对体系非线性动力学的调控作用.通过计算发现了噪声诱导的动作电位和随机共振现象.另外,还研究了体系的控制参数及输入信号的频率对体系动力学的影响,发现... 详细信息

通过数值模拟方法,研究了在具有稳定次阈值振荡特性的二维映射神经元体系中,噪声对体系非线性动力学的调控作用.通过计算发现了噪声诱导的动作电位和随机共振现象.另外,还研究了体系的控制参数及输入信号的频率对体系动力学的影响,发现了该体系中频率依赖的随机共振现象.

关键词：二维映射神经元模型次阈值振荡高斯白噪声随机共振

改革开放以来我国高中化学教科书中科学家内容的变迁与启示

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化学教育（中英文） 2022年第13期43卷 30-36页

作者：张四方陶宇程瑶琴杨美华安徽师范大学化学教育研究所安徽芜湖241000 安徽师范大学附属萃文中学安徽芜湖241000

教科书中科学家内容是增进学生化学学科理解、加强科学本质教育、发展科学素养的重要载体。从数量、呈现位置、呈现内容等维度分析改革开放以来5套典型高中化学教科书中的科学家内容,总结我国高中化学教科书中科学家内容变迁的特点,挖... 详细信息

教科书中科学家内容是增进学生化学学科理解、加强科学本质教育、发展科学素养的重要载体。从数量、呈现位置、呈现内容等维度分析改革开放以来5套典型高中化学教科书中的科学家内容,总结我国高中化学教科书中科学家内容变迁的特点,挖掘其中的教育价值,以期对教科书中科学家内容的编写和化学教学有所启迪。

关键词：科学家高中化学教科书科学本质

STEM跨学科视域下美国科学课程资源建设的分析与启示——美国科学读本American Textbook Reading(Science)

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化学教育（中英文） 2023年第13期44卷 4-11页

作者：张四方周辰爽黄盼盼陶宇李孝男安徽师范大学化学教育研究所安徽芜湖241000 安徽师范大学附属萃文中学安徽芜湖241000

为探究美国科学课程以及课程资源建设特点,以STEM教育为理论基础,基于***提出的STΣ@M金字塔结构框架,整合NGSS核心概念,获得STEM核心概念编码表,并采用内容分析法,对美国科学读本American Textbook Reading(Science)和配套视频进行定... 详细信息

为探究美国科学课程以及课程资源建设特点,以STEM教育为理论基础,基于***提出的STΣ@M金字塔结构框架,整合NGSS核心概念,获得STEM核心概念编码表,并采用内容分析法,对美国科学读本American Textbook Reading(Science)和配套视频进行定量定性分析。从读本知识点的整体分布、栏目探究以及使用方式等方面展开分析,结合已有研究,得出此课外读本特点:以科普内容为起点,贯彻核心概念,通过跨学科、线上线下多种理念教学,以促进学生科学素养发展、科学本质聚焦以及科学课程资源多元化。

关键词：科学教育课程资源建设美国科学读本 STEM 核心概念

滞后序列分析视域下的高中化学高端备课师生互动行为研究

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化学教育（中英文） 2022年第5期43卷 84-90页

作者：李孝男周辰爽张四方安徽师范大学化学教育研究所安徽芜湖241000 安徽师范大学附属萃文中学安徽芜湖241000

为揭示"高端备课"项目下教师与学生行为互动的关键特征,研究采用视频分析法及滞后序列分析法(LSA)对2019年高端备课项目中"离子反应"课堂中的师生交互行为、比率、教师语言、师生操作技术以及教师与学生之间的交互行为等进行量化与质性... 详细信息

为揭示"高端备课"项目下教师与学生行为互动的关键特征,研究采用视频分析法及滞后序列分析法(LSA)对2019年高端备课项目中"离子反应"课堂中的师生交互行为、比率、教师语言、师生操作技术以及教师与学生之间的交互行为等进行量化与质性分析。研究发现,高端备课更加关注学生对于本源性认识问题的科学认识逻辑,以传授核心观念建构以及基于学生认识发展为本为理念,由知识解析为本向促进学生认识发展转变,通过师生思维不断碰撞的过程促进学生知识迁移与应用,为常态化课堂优化提供了参考路径。

关键词：高端备课高中化学课堂观察滞后序列分析

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降低DOAS系统探测限的新型反演算法研究

光学学报 2009年第9期29卷 2351-2354页

作者：麻金继李素文安徽师范大学物理与电子信息学院芜湖安徽241000 中国科学院安徽光学精密机械研究所合肥安徽230031

差分吸收光谱法(DOAS)是一种高灵敏测量大气痕量气体成分含量的有效的光学遥感方法,该方法基于最小二乘拟合模型,利用获得的痕量气体的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,反演待测气体的浓度。建立了基于径向基(RBF)神经网络的... 详细信息

差分吸收光谱法(DOAS)是一种高灵敏测量大气痕量气体成分含量的有效的光学遥感方法,该方法基于最小二乘拟合模型,利用获得的痕量气体的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,反演待测气体的浓度。建立了基于径向基(RBF)神经网络的痕量气体浓度反演的新模型,对网络的隐层参数采用改进最近邻聚类学习算法训练,对输出层权值的训练采用梯度下降算法,使得网络收敛快,能更好地实时、在线反演测量光谱。并针对DOAS技术的特点,把拟合残差输入网络集中训练,使得RBF网络在反演真实痕量气体吸收时,效果更佳。实验结果表明该新型反演方法提高了DOAS系统的反演精度,降低了DOAS系统的探测限。

关键词：差分吸收光谱反演径向基函数神经网络最小二乘探测限