教育大数据中多模态学习分析技术研究

模态分析和频率响应分析的目的

有限元分析类型一、nastran中的分析种类（1）静力分析静力分析是工程结构设计人员使用最为频繁的分析手段，主要用来求解结构在与时间无关或时间作用效果可忽略的静力载荷（如集中载荷、分布载荷、温度载荷、强制位移、惯性载荷等）作用下的响应、得出所需的节点位移、节点力、约束反力、单元内力、单元应力、应变能等。该分析同时还提供结构的重量和重心数据。（2）屈曲分析屈曲分析主要用于研究结构在特定载荷下的稳定性以及确定结构失稳的临界载荷，NX Nastran中的屈曲分析包括两类：线性屈曲分析和非线性屈曲分析。（3）动力学分析 NX Nastran在结构动力学分析中有非常多的技术特点，具有其他有限元分析软件所无法比拟的强大分析功能。结构动力分析不同于静力分析，常用来确定时变载荷对整个结构或部件的影响，同时还要考虑阻尼及惯性效应的作用。 NX Nastran的主要动力学分析功能：如特征模态分析、直接复特征值分析、直接瞬态响应分析、模态瞬态响应分析、响应谱分析、模态复特征值分析、直接频率响应分析、模态频率响应分析、非线性瞬态分析、模态综合、动力灵敏度分析等可简述如下： ?正则模态分析正则模态分析用于求解结构的固有频率和相应的振动模态，计算广义质量，正则化模态节点位移，约束力和正则化的单元力及应力，并可同时考虑刚体模态。 ?复特征值分析复特征值分析主要用于求解具有阻尼效应的结构特征值和振型，分析过程与实特征值分析类似。此外

Nastran的复特征值计算还可考虑阻尼、质量及刚度矩阵的非对称性。 ?瞬态响应分析（时间-历程分析）瞬态响应分析在时域内计算结构在随时间变化的载荷作用下的动力响应，分为直接瞬态响应分析和模态瞬态响应分析。两种方法均可考虑刚体位移作用。直接瞬态响应分析该分析给出一个结构随时间变化的载荷的响应。结构可以同时具有粘性阻尼和结构阻尼。该分析在节点自由度上直接形成耦合的微分方程并对这些方程进行数值积分，直接瞬态响应分析求出随时间变化的位移、速度、加速度和约束力以及单元应力。模态瞬态响应分析在此分析中，直接瞬态响应问题用上面所述的模态分析进行相同的变换，对问题的规模进行压缩，再对压缩了的方程进行数值积分，从而得出与用直接瞬态响应分析类型相同的输出结果。 ?随机振动分析该分析考虑结构在某种统计规律分布的载荷作用下的随机响应。例如地震波，海洋波，飞机超过建筑物的气压波动，以及火箭和喷气发动机的噪音激励，通常人们只能得到按概率分布的函数，如功率谱密度（PSD）函数，激励的大小在任何时刻都不能明确给出，在这种载荷作用下结构的响应就需要用随机振动分析来计算结构的响应。NX Nastran中的PSD可输入自身或交叉谱密度，分别表示单个或多个时间历程的交叉作用的频谱特性。计算出响应功率谱密度、自相关函数及响应的RMS值等。计算过程中，NX Nastran不仅可以像其他有限元分析那样利用已知谱，而且还可自行生成用户所需的谱。 ?响应谱分析响应谱分析（有时称为冲击谱分析）提供了一个有别于瞬态响应的分析功能，在分析中结构的激励用各个小的分量来表示，结构对于这些分量的响应则是这个结构每个模态的最大响应的组合。 ?频率响应分析频率响应分析主要用于计算结构在周期振荡载荷作用下对每一个计算频率的动响应。计算结果分实部和虚部两部分。实部代表响应的幅度，虚部代表响应的相角。直接频率响应分析直接频率响应通过求解整个模型的阻尼耦合方程，得出各频率对于外载荷的响应。该类分析在频域中主要求解两类问题。第一类是求结构在一个稳定的周期性正弦外力谱的作用下的响应。结构可以具有粘性阻尼和结构阻尼，分析得到复位移、速度、加速度、约束力、单元力和单元应力。这些量可以进行正则化以获得传递函数。第二类是求解结构在一个稳态随机载荷作用下的响应。此载荷由它的互功率谱密度定义。而结构载荷由上面所提到的传递函数来表征。分析得出位移、加速度、约束力或单元应力的自相关系数。该分析也对自功率谱进行积分而获得响应的均方根值。模态频率响应模态频率响应分析和随机响应分析在频域中解决的两类问题与直接频率响应分析解决相同的问题。

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策随着大数据不断的持续发展，全世界越来越注重大数据的发展，大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现，目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决，这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此，下文主要对大数据的现状进行了阐述，针对其中存在的问题进行了深入的分析，并且提出了相应的解决对策，希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。标签：大数据；分析；现状；问题；对策前言：随着IT技术迅速的发展，各个领域的数据量都在持续的增加，只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年，美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布，其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布，使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此，在大数据背景之下，我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法在进行大数据的分析时，要选择有效的分析方式进行大数据的分析，这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果，并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的，这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看，在进行大数据的分析时，主要是应用了九层构架的方式来进行的分析，但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽大数据技术会严重的影响到信息科学技术，大数据技术能够转变很多产业的发展方式，例如，在社会媒体中，大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外，在大数据的背景之下，也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段，也给其他行业的发展带来了影响，由此，在这样的状态下，大数据在发展的同时要和各个行业共同发展，要将技术进行不断地更新，促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

基于大数据的学习行为分析

基于大数据的学习行为分析斯坦福大学于2016 年发布了《2030 年的人工智能与生活》报告，该报告指出：新一代人工智能技术将深刻地影响教育领域，支撑智慧教育的实现。随后，美国白宫发表的Artificial Intelligence, Automation，and the Economy 报告也着重指出：人工智能技术未来会在学校广泛应用，基于人工智能的自动辅助教学工具会渗透到教学的方方面面，实现真正意义的个性化教育。面对当今势头强劲的在线教育，人工智能技术正在对其产生多方面的影响。面向教育的大数据分析实例大数据的发展为教学管理提供了更多的管理手段，基于大数据预测、分析基础上的教学管理方法和决策模型，在传统的教学模型上有了很多的改变，大数据技术和互联网思维将影响教育发展规划，加快推进教学活动与现代科技的融合。以大数据为基础的教学管理主要体现在三个方面：（1）评价日常教学的质量：主要是分析学生的成绩，了解学生知识掌握情况，对不同班级的教学效果进行横向比较。（2）改进和提高教学方法：通过分析学习轨迹数据，查找教学的薄弱环节，提供改进意见。（3）支持教学的运行决策：分析学校师资、资源、管理等方面的状况，优化学校的教学资源配置，正确运用评价结果，全面诊断学校的教育教学水平，发现其中的薄弱领域和环节，从而为下一步改进提供依据。以下通过两个实例，分别从两个方面介绍大数据在教学中的应用。

1普渡大学Signal 学业预警系统学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象，对学生本人及家长作出及时提示，并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。随着我国高等教育步入大众化阶段，各类高等院校在面临诸多发展机遇的同时迎来了巨大的挑战，在校大学生数量急剧增加，许多学生由于自身学习目标迷茫、学习态度不端正、自主学习能力和自控能力较差和受到如网络世界、交友不慎、家庭条件等外界因素影响，导致学业状况不佳，从而无法按时顺利毕业。因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警，不仅能帮助学生有效规避学业危机，引导和督促学生科学学习，还可以保障学校教育教学质量，促进建设和谐高校。国内的学业预警系统形式单一、功能有限，学业预警机制难以落实到位，缺乏时效性。美国一些高校通过对学生的SAT 成绩、家庭经济情况、宿舍停留时间长短以及食堂用餐情况的分析，了解他们退学的可能性，以便帮助那些在学业以及大学生活适应性上出现问题的学生。普渡大学的退学预警系统是基于对学生学业变量，如课程GPA 成绩、等级考试成绩以及学生登录课程网站频率的分析。在这些方面综合表现不好的学生会被亮黄灯甚至红灯，然后收到一封学业失败危险预警邮件。邮件建议他们尽快与导师联系，或者寻求外界帮助。普渡大学的研究者发现，那些曾经被亮黄灯，即处在中度学业失败危险的学生，收到预警邮件后会在课堂上表现得更好。而那些直接被亮红灯，即处于高危群体的学生，

大数据改变教育与学习方式

社会科学报/2017年/1月/5日/第005版教育大数据改变教育与学习方式北京师范大学教授全国教师教育信息化专家委员会主任何克抗目前国内外学者普遍认为，大数据可以变革人类的教育方式与学习方式；甚至有部分学者还认为可以变革人类的思维方式。大数据背景下的教育愿景 2012年10月美国教育部发布了题为《通过教育数据挖掘和学习分析技术来提高教与学:问题简述》的报告。该报告主张，通过教育数据挖掘、学习分析和可视化数据分析，来改进自适应学习系统与实现个性化学习。大数据凭借完整的信息采集，运用严密的逻辑推理，可以客观全面地展现一个学生的形象，从而使教师能把每个学生置于真实的场景中来进行审视与评估，然后在此基础上对学生的学习过程进行有效干预，并对学生作出正确的评价。大数据背景下的全新教育愿景及未来教室会是怎样?美国布鲁金斯学会、技术创新中心主任威斯特对大数据背景下的全新教育愿景作了如下描绘:每个教室配备一个称作“云端”的小盒子，利用该小盒子，教师可实现智能终端讲课和师生互动；“云端”对课堂教学活动的持续录制和积累，将形成丰富而宝贵的教学资源，以支持与更多的学生分享。 “大数据”支持三种有效教学模式:基于资源的数字化教学模式，基于交流的数字化教学模式，基于评价的数字化教学模式。“大数据”使“智慧教育”逐渐成为现实:教学活动要以学生为中心进行设计，对教学资源要进行集中管理、实时监测、科学分配，并进行实时统计与分析，要对教学过程和管理过程实现智能化的决策与管理，要实现没有时空限制的在线互动教学，要让优质资源随时随地均可方便地共享。未来，我们可以对“大数据”在教育中的应用作如下展望:一是有效促进教师的专业发展，每一位教师备课、上课、团队研讨等各种教研活动都会在各类终端上留下数据痕迹，据此可以对教师专业发展的轨迹作出过程性评估与提出针对性的建议。二是有效促进教与学，显著提升学科教学质量，可以针对不同特点的学生采用不同的教学方法与教学策略，并能及时发现问题、进行有效干预和作出全面正确的评价。三是实现真正意义上的个性化教育，除了利用电子书包采集学生有关学习行为的各种数据以外，还可以检测学生的活动轨迹。大数据如何改变人类的学习方式 “大数据”能对“自适应学习环境”提供强大支持，“自适应学习环境”通常由六个组成部分:丰富的学习内容、学生学习数据库、能对未来学习情况作出预测、能提供可视化报告、有自适应引擎、有干预引擎。“大数据”能更有效地实现“个性化自适应学习”，自适应学习系统将根据学生的个人特点(已有知识基础、认知特点、学习风格等)以及学生的其他数据信息(年龄、性别、种族、兴趣等)，自动对学生进行分组；对不同组别的学生，学习系统将根据学生的不同需求，向其推荐不同的学习内容；学生则可以自己选择最符合自身特点的学习资料、学习方式与评价方式。“大数据”背景下可以建立起“学习预警系统”，从而能快速识别需要帮助的困难学生，并对困难学生及时给予帮助。 “大数据”可以使企业人才培养模式由“平移式”学习转向“智慧化”学习。所谓“智慧化学习”通常是指，借助基于大数据的学习分析技术更好地监测和预测学习者的学习成绩，及时发现潜在问题，并据此进行干预，从而对学生的知识建构与复杂能力评估提供更加有效的支持。大数据能否改变人类思维方式

ANSYS中的模态分析与谐响应分析

ANSYS中的模态分析与谐响应分析作者：未知时间：2010-4-15 8:59:49 模态分析是分析结构的动力特性，与结构受什么样的荷载没有关系，只要给定了质量、弹性模量、泊松比等材料参数，并施加了边界约束就可以得到此状态下的各阶自振频率和振型（也称为模态）。谐响应分析是分析结构在不同频率的简谐荷载作用下的动力响应，是与结构所受荷载相关的，只是结构所受荷载的都是简谐荷载，而且荷载频率的变化范围在谐响应分析时要给出来。比如，在ANSYS谐响应分析中要给出这样的语句 FK,3,FX,7071,7071 ！指定点荷载的实部和虚部（或者幅值和相位角） HARFRQ,0,2.5, ！指定荷载频率的变化范围，也就是说只分析结构所受频率从0到2.5HZ之间的荷载 NSUBST,100, ！指定频率从0到2.5之间分100步进行计算这样，结构所受的这个点荷载的表达式实际上是 F=(7071+i*7071)*exp(i*omiga*t) !式中omiga从0到2.5*2*3.1415926变化分析得到结果是各点物理量随频率变化的，但物理量的值一般为复数，包括实部的虚部，这可以从后处理LIST结点值看出来。个人认为进行谐响应分析并不一定要先进行模态分析（也叫振型分析、振型分解等），而直接进行谐响应分析后查看结构的物理量随频率变化曲线时也会看到在结构的自振频率处响应会放大（共振）。如果已经进行过模态分析的话，会发现谐响应分析时的共振频率和模态分析提到的自振频率是一致的。但有些时候模态分析中得到的有些频率在谐响应分析的频响曲线里可能很不明显。因此，只能说在谐响应分析前进行一下模态分析可以对结构的自振特性有个了解，以便验证谐响应分析结果是否合理。另外，谐响应分析应该是频域分析方法的一个部分。对于相地震那样的时间过程线，直接进行时域分析（ANSYS里用暂态分析）可得到结构随时间的响应。而如果进行频域分析，就应该通过傅立叶变换把时域地震曲线变为由多个简谐荷载的叠加，然后再以此简谐荷载做为谐响应分析时的荷载进行谐响应分析，最后再对谐响应分析得到的结果进行傅立叶逆变换得到时域的结果。不知道这种理解是否正确，我也没有用ANSYS这样做过。如果正确的话，时域分析和频域分析的结果应该是一致的。模态分析的应用及它的试验模态分析模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解（周健敏整理）名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号）变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩效的影响力，要高于组织认同低的员工。中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中介变量）的中介而产生的。研究思路及三个主要部分组成：（1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。（2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

结构模态分析方法

模态分析技术的发展现状综述摘要：本文首先系统的介绍了模态分析的定义，并以模态分析技术的理论为基础，查阅了大量的文献和资料后，介绍了三种模态分析技术在各领域的应用，以及国内外对于结构模态分析技术研究的发展现状，分析并总结三种模态分析技术的特点与发展前景。关键词：模态分析技术发展现状 Modality Analysis Technology Development Present Situation Summary Abstract：This article first systematic introduction the definition of modality analysis,and based on modal analysis theory,after has consulted the massive literature and the material.Introduced application about three kind of modality analysis technology in various domains. At home and abroad, the structural modal analysis technology research and development status quo.Analyzes and summarizes three kind of modality analysis technology characteristic and the prospects for development. Key words：Modality analysis Technology Development status 0 引言模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。模态分析的过程如果是由有限元计算的方法完成的，则称为计算模态分析;如果是通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别来获得模态参数的，称为试验模态分析。通常，模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性，就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此，模态分析是结构动态设计及设备故障诊断的重要方法。 1 数值模态分析的发展现状数值模态分析主要采用有限元法，它是将弹性结构离散化为有限数量的具体质量、弹性特性单元后，在计算机上作数学运算的理论计算方法。它的优点是可以在结构设计之初，根据有限元分析结果，便预知产品的动态性能，可以在产品试制出来之前预估振动、噪声的强度和其他动态问题，并可改变结构形状以消除或抑制这些问题。只要能够正确显示出包含边界条件在内的机械振动模型，就可以通过计算机改变机械尺寸的形状细节。有限元法的不足是计算繁杂，耗资费时。这种方法，除要求计算者有熟练的技巧与经验外，有些参数(如阻尼、结合面特征等)目前尚无法定值，并且利用有限元法计算得到的结果，只能是一个近似值。正因如此，大多数数学模拟的结构，在试制阶段常应做全尺寸样机的动态试验，以验证计算的可靠程度并补充理论计算的不足，特别对一些重要的或涉及人身安全的结构，就更是如此。 70 年代以来，由于数字计算机的广泛应用、数字信号处理技术以及系统辨识方法的发展 , 使结构模态试验技术和模态参数辨识方法有了较大进展，所获得的数据将促进产品性能的改进、更新[1] 。在硬件上，国外许多厂家研制成功各种类型的以FFT和

各种模态分析方法总结与比较

各种模态分析方法总结与比较一、模态分析模态分析是计算或试验分析固有频率、阻尼比和模态振型这些模态参数的过程。模态分析的理论经典定义：将线性定常系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标，使方程组解耦，成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程，以便求出系统的模态参数。坐标变换的变换矩阵为模态矩阵，其每列为模态振型。模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的，则称为计算模记分析；如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数，称为试验模态分析。通常，模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性，就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此，模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。模态分析最终目标是在识别出系统的模态参数，为结构系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF 二、各模态分析方法的总结（一）单自由度法一般来说，一个系统的动态响应是它的若干阶模态振型的叠加。但是如果假定在给定的频带内只有一个模态是重要的，那么该模态的参数可以单独确定。以这个假定为根据的模态参数识别方法叫做单自由度(SDOF)法n1。在给定的频带范围内，结构的动态特性的时域表达表示近似为： ()[]}{}{T R R t r Q e t h r ψψλ= 2-1 而频域表示则近似为： ()[]}}{ {()[]2ωλωψψωLR UR j Q j h r t r r r -+-= 2-2 单自由度系统是一种很快速的方法，几乎不需要什么计算时间和计算机内存。这种单自由度的假定只有当系统的各阶模态能够很好解耦时才是正确的。然而实际情况通常并不是这样的，所以就需要用包含若干模态的模型对测得的数据进行近似，同时识别这些参数的模态，就是所谓的多自由度(MDOF)法。单自由度算法运算速度很快，几乎不需要什么计算和计

课题实验研究数据分析

课题实验研究数据分析《探究性问题实效性研究》的课题研究工作开展一年来，我校课题组认真组织实验教师学习本课题的相关理论，转变教学观念，提高教学理论水平。实验教师通过对课堂教学的回顾反思，了解了自己在课堂教学中存在的问题，努力探索课堂教学的方式方法，提高课堂教学水平。以下是我们对教师的课堂教学反思能力和实验班级的教学质量进行实验前后的对比分析。一、教师教学反思能力得到提升没有教学，反思就没有意义，没有反思，教学就只能在原地徘徊。古人言“思之不慎，行而失当”，教师的教学反思能力是促进教学的重要途径。我校11名科学教师在实验前的摸底调查评定，反思能力达到良好等级的只有1人，占9.09%；达到及格等级的有4人，占36.36%；不及格的有6人，占54.55%，这说明教师的反思能力令人担忧。从调查分析中发现：（1）教师的思想观念落后。在教学中出现问题时，教师不愿意从自身找原因，而是责怪学生存在某些问题。（2）教师的教学理论缺乏。教师的教学思想还停留在传统的教学观念，对新的教学理念一知半解，没有体会到新的教学理念，在教学中往往用传统的教学理念处理问题。（3）教师的课堂教学还是以传统的教学方式进行，以教师为主体，关注学生比较少。因而大部分教师的教学反思缺乏理论性，不会从新的教学理念出发，阐述如何把新的教学理念贯穿到实际教学中。同时，教师的反思能力缺乏，不会准确地对课堂教学中教

师、学生存在的问题进行剖析，查找原因，寻找解决办法和途径。在三年的实践研究中，我们组织实验教师学习了大量的相关理论，丰富教师的教学理论水平，促进教师形成主动反思的意识，为教师的实践研究打好理论基础。教师通过反思在教学中存在的问题，调整、借鉴别人的教学方法，结合本班学生的实际设计教案，进行实践验证，教学效果和反思能力都有了较大的提高。实验后，13名实验教师的反思能力达到优秀的有1人，占7.69%，比实验前提高了7.69%；良好的有4人，占30.77%，比实验前提高了21.68%。二、教学质量稳步提高教学质量是学校教学的生命线。教师教育教学水平的高低是提高教学质量的关键，教师只有在教学中不断研究、不断改进教学方法，才能不断提高课堂效率，提高教学质量。我们统计了实验前后各年级学生的考试成绩，期末考试在实验前后对比，平均分都达到93分以上，及格率都达到98%以上，优秀率都达到80%以上。三~六年级期末统考在实验前后对比，在平均分、及格率、优秀率方面都有了较大的提高。从这些数据我们可以看出，由于我们认真使用人教版小学科学教材，并在使用教材中开展课题研究，加强了教师的教学反思，促进了教师的专业成长，教师形成了自我反思的意识，在教学中不断反思摸索，改进了教学方式方法，提高了教学效率，学生各方面的素质得到了提高。

教育大数据分析：方法与探索-最新教育资料

教育大数据分析：方法与探索一、大数据与大数据分析概述随着数据获取、存储等技术的不断发展，以及人们对数据的重视程度不断提高，大数据得到了广泛的重视，不仅仅在IT领域，包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如，在移动社交网络中，用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据；医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据；在商务系统中，顾客购买东西的行为被记录下来，也形成了大数据。时至今日，大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义：（1）“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。（2）“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。（3）“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通常把大数据的特点归纳为4个V，即数据量大（Volume）、数据类型多（Varity）、数据的价值密度低（Value）以及数据产生和处理的速度非常快（Velocity）。对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生

于大数据时代之前，但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题，分析者围绕该问题建立一个系统，进而基于该系统解释这个问题；而大数据分析有时候并没有明确的问题，而是通过搜集数据，浏览数据来提出问题。另一方面，传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样，大数据分析则是对数据进行不断的探索，通过全局分析连接数据，达到数据分析的目的。传统的数据分析的方法，往往是大胆假设小心求证，先做出假设，再对数据进行分析，从而验证先前的假设；而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果，甚至发现错误的结果，之后再通过数据验证结果是否正确。因此，传统的数据分析可以看成一种静态的分析，大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此，大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的，传统数据分析的方法是大数据分析的基础，在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。基于上述讨论，我们给出“大数据分析”的定义：用适当的统计分析方法对大数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。大数据分析分为三个层次[3]，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经

模态分析与振动测试技术

模态分析与振动测试技术固体力学 S0902015 李鹏飞

模态分析与振动测试技术模态分析的理论基础是在机械阻抗与导纳的概念上发展起来的。近二十多年来，模态分析理论吸取了振动理论、信号分析、数据处理数理统计以及自动控制理论中的有关“营养”，结合自身内容的发展，形成了一套独特的理论，为模态分析及参数识别技术的发展奠定了理论基础。一、单自由度模态分析单自由度系统是最基本的振动系统。虽然实际结构均为多自由度系统，但单自由度系统的分析能揭示振动系统很多基本的特性。由于他简单，因此常常作为振动分析的基础。从单自由度系统的分析出发分析系统的频响函数，将使我们便于分析和深刻理解他的基本特性。对于线性的多自由度系统常常可以看成为许多单自由度系统特性的线性叠加。二、多自由度系统模态分析对于多自由度系统频响函数数学表达式有很多种，一般可以根据一个实际系统来讨论，给出一种形式；也可根据问题的要求来讨论，给出其他不同的形式。为了课程的紧凑，直接联系本课程的模态分析问题，我们就直接讨论多自由度系统通过频响函数表达形式的模态参数和模态分析。即多自由度系统模态参数与模态分析。多自由度系统模态分析将主要用矩阵分析方法来进行。我们以N个自由度的比例阻尼系统作为讨论的对象。然后将所分析的结果推广到其他阻尼形式的系统。设所研究的系统为N个自由度的定常系统。其运动微分方程为：（2—1） ++= M X CX KX F ?）阶式中M，C，K分别为系统的质量、阻尼及刚度矩阵。均为（N N 矩阵。并且M及K矩阵为实系数对称矩阵，而其中质量矩阵M是正定矩阵，刚度矩阵K对于无刚体运动的约束系统是正定的；对于有刚体运动的自由系统则是半正定的。当阻尼为比例阻尼时，阻尼矩阵C为对称矩阵（上述是解耦条件）。 N?阶矩阵。即 X及F分别为系统的位移响应向量及激励力向量，均为1

模态分析与谐响应分析区别联系

模态分析是分析结构的动力特性，与结构受什么样的荷载没有关系，只要给定了质量、弹性模量、泊松比等材料参数，并施加了边界约束就可以得到此状态下的各阶自振频率和振型（也称为模态）。谐响应分析是分析结构在不同频率的简谐荷载作用下的动力响应，是与结构所受荷载相关的，只是结构所受荷载的都是简谐荷载，而且荷载频率的变化范围在谐响应分析时要给出来。比如，在ANSYS谐响应分析中要给出这样的语句 FK,3,FX,7071,7071 ！指定点荷载的实部和虚部（或者幅值和相位角） HARFRQ,0,2.5, ！指定荷载频率的变化范围，也就是说只分析结构所受频率从0到2.5HZ之间的荷载NSUBST,100, ！指定频率从0到2.5之间分100步进行计算这样，结构所受的这个点荷载的表达式实际上是 F=(7071+i*7071)*exp(i*omiga*t) !式中omiga从0到2.5*2*3.1415926变化分析得到结果是各点物理量随频率变化的，但物理量的值一般为复数，包括实部的虚部，这可以从后处理LIST结点值看出来。个人认为进行谐响应分析并不一定要先进行模态分析（也叫振型分析、振型分解等），而直接进行谐响应分析后查看结构的物理量随频率变化曲线时也会看到在结构的自振频率处响应会放大（共振）。如果已经进行过模态分析的话，会发现谐响应分析时的共振频率和模态分析提到的自振频率是一致的。但有些时候模态分析中得到的有些频率在谐响应分析的频响曲线里可能很不明显。因此，只能说在谐响应分析前进行一下模态分析可以对结构的自振特性有个了解，以便验证谐响应分析结果是否合理。另外，谐响应分析应该是频域分析方法的一个部分。对于相地震那样的时间过程线，直接进行时域分析（ANSYS里用暂态分析）可得到结构随时间的响应。而如果进行频域分析，就应该通过傅立叶变换把时域地震曲线变为由多个简谐荷载的叠加，然后再以此简谐荷载做为谐响应分析时的荷载进行谐响应分析，最后再对谐响应分析得到的结果进行傅立叶逆变换得到时域的结果。不知道这种理解是否正确，我也没有用ANSYS这样做过。如果正确的话，时域分析和频域分析的结果应该是一致的。模态分析的应用及它的试验模态分析模态分析是研究结构动力特性一种近代方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的，则称为计算模记分析；如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数，称为试验模态分析。通常，模态分析都是指试验模态分析。振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性，就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。因此，模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。模态分析最终目标在是识别出系统的模态参数，为结构系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。模态分析技术的应用可归结为一下几个方面： 1) 评价现有结构系统的动态特性； 2) 在新产品设计中进行结构动态特性的预估和优化设计； 3) 诊断及预报结构系统的故障； 4) 控制结构的辐射噪声； 5) 识别结构系统的载荷。机器、建筑物、航天航空飞行器、船舶、汽车等的实际振动千姿百态、瞬息变化。模态分析提供了研究各种实际结构振动的一条有效途径。首先，将结构物在静止状态下进行人为激振，通过测量激振力与胯动响应并进行双通道快速傅里叶变换（FFT）分析，得到任意两点之间的机械导纳函数（传递函数）。用模态分析理论通过对试验导纳函数的曲线拟合，识别出结构物的模态参数，从而建立起结构物的模态模型。根据模态叠加原理，在已知各种载荷时间历程的情况下，就可以预言结构物的实际振动的响应历程或响应

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

教育大数据分析领域竞品分析

互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题，永远没有让学生提出疑问、不找标准答案，没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪【中国互联网教育整体趋势】纵观中国教育互联网产业，截止到2015年11月31日，通过数据显示，记录在案的互联网教育公司共有1487家，在整体互联网企业中占比约7%，比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上，在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习，它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变

化，家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育 +O2O项目中，有超过60%的产品都2014年之后才成立的，而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者，也出现在了互联网教育的创业市场中，比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持：对于互联网教育，BAT在2015年都有不同程度的加码布局。百度在今年上半年最主要的动作，是在今年6月时拆分旗下的作业帮，成立独立新公司——小船出海教育科技（），并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”，也是百度“航母计划”的试水和实践，有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育，并表示将展开更多与线下教育机构的合作，帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周，阿里还推出了在线直播客产品，并针对农村等教育资源匮乏地区，联合第三方服务商

市场研究的数据分析方法介绍

市场研究的数据分析方法通过本章学习，掌握市场营销研究的基本数据分析方法。掌握线性回归分析方法及其应用；掌握判别分析法及其应用；了解聚类分析及其具体方法和步骤；了解因子分析方法的数学模型和相关统计量以及基本步骤；了解对应分析方法及其基本步骤；、了解多维偏好分析法的主成分分析模型；了解多维尺度法及其分析步骤；了解联合分析方法的基本模型及其基本步骤。第一节线性回归分析一、线性回归方程的基本模型线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式—回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。线性回归方程从样本资料出发，一般利用最小二乘法，根据回归只限于向本资料点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。根据线性回归方程总之变量的个数，回归方程可分为一元线性回归方程和多元线性回归方程。（一）一元线性回归模型一元线性回归模型是两个变量之间的关系可以通过有关的参数直接用直线关系来表示。（二）多元回归模型多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上。

二、线性回归方程的统计检验 1、回归方程拟合优度检验 2、回归方程的显着性检验 3、回归系数显着性检验三、回归分析假设条件的检验 1、残差分析 2、多重共线性 3、误差项的序列相关四、线性回归分析的基本步骤 1、确定回归中的自变量和因变量。 2、从收集到样本资料出发确定自变量和因变量之间的数学关系，即建立回归方程。 3、对回归方程进行各种统计检验。 4、利用回归方程进行预测。在利用统计软件进行回归分析时，只有第一步由用户给定，其它均可由计算机完成。第二节判别分析一、判别分析法的基本思想判别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术，最早由费雪（Fisher）于1936年提出。它是根据观察或测量到若干变量值，判断研究对象如何分类的方法。在进行判别分析时，首先必须已知观察对象的分类和若干表明观察对象特征的变量值。然后再从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，然后利用其结果对待判对象进行判断其类别。在判别分析中，称分类变量为因变量，而用以分类的其它特征变量称为判别变量或自变量。简而言之，判别分析包括以下两步： 1、分析和解释各类指标之间存在的差异，并建立判别函数。 2、以第一步的分析结果为依据，将对那些未知分类属性的案例进行判别分类。二、判别分析基本模型与统计术语