基于深度学习的地震震级分类

为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6％,在测试集中的准确率为92.3％,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。      

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.     

运用建构主义学习理论指导地理教学

建构主义学习理论认为,儿童是在与周围环境相互作用的过程中,通过同化与顺应,逐步建构起关于外部世界的知识,从而使自身的认知结构得以转换与发展。所谓同化,是把环境因素纳入原有认知结构之中;顺应是指主体通过对原有认知结构的调整和改变,形成新的认知结构。     

高中地理概念教学的几点做法

地理概念是地理基础知识的组成部分，也是理解和掌握地理基本原理、基本规律的关键。高中地理综合性强、涉及面大，课本中出现的概念多，特别是地理术语和地理名词多，学生学习难度大。笔者认为，对地理概念要重在理解，理解它的内涵和外延，不应死记硬背。本人采用了下列做法。     

谈高中生地理学科听课能力的培养

美国一位学者抚佛曾说：“二十一世纪的文盲不是不会读和写的一群,而是不会学、无法抛弃弊习和不愿重新再学的人。”由此可见,掌握正确学习方法对一个人成长具有十分重要的意义。课堂教学作为教学的中心环节,是学生获得知识的重要途径,其效率问题自然显得十分重要。我曾经留心调查教过的学生,成绩优异的学生中80％～90％同学认为他们成绩的好主要来自听课的效率。     

地理探究式学习的有效教学策略

一、来自国外一则案例的思考 生存者的探索——你能坚持多久？ http：//www.being.org.cn/miniquest/sample/ survivorws/survivorws.htm【介绍】小说《苍蝇的统治者》讲述了几个男孩试图在一个热带岛上生存的故事。在你读过小说后,你将发现这与自己在一个岛上生存是多么相似。（嗨,这是一个多么好的电视节目设想!）     

“埃及”一课课堂提问的设计

沪教版本节教材没有专门讲述埃及的各种自然地理特征,而是突出了“埃及的命脉——尼罗河”和“东方伟大的航道——苏伊士运河”这两个重点。所以,教师在设计时思考的出发点是如何通过学生的学习让他们自然而然得出这两个结论,因此设想通过“提问一设疑一解疑”的过程较符合学生的学习规律。这样,“提问”成为本节课教学设计的关键之处,担负着落实重点和难点的任务。     

地理新课程中利用乡土资源设计探究活动实例

利用乡土资源组织学生进行探究是地理新课程永不过时的话题,是课堂个性化、课堂生活化的保证,符合新课标关于“学习对生活有用的地理”、“改变地理学习方式”和“构建开放式地理课程”等理念。本地有山（丘陵）有水,工农业发达,城市发展也具有一定的特色,在教学中带领学生探究有较好的资源保障。另外,发达的网络和交通也为组织学生开展探究活动提供方便。