公差测量实训总结十篇

公差测量实训总结篇1

20xx年11月1日至20xx年11月20日期间，我们在学校老师的的带领下，进行了水利工程测量实训，由于条件限制，本次水利工程测量实训由全班同学共同组成一个实训小组进行。

一、实训的目的、作用

水利工程测量实训的目的是使之在掌握了大比例尺地形图测绘理论和方法的基础上，进一步提高在工程设计、施工以及管理工作中正确使用地形图及测量资料的能力。

二、实训的要求和任务

水利工程制图实训是中央广播电视大学工学科水利水电工程与管理专业的一门重要的专业基础实训课程，是为培养学员正确识读、绘制专业施工图、结构图和参与图纸会等能力的最基本的训练。 本次实训的主要任务是培养学生绘制和阅读本专业工程图样的基本能力，培养空间想象能力和图解空间几何问题的初步能力，培养认真负责的工作态度和严谨细致的工作作风，为学生的绘图和读图能力打下良好的基础。通过进行水利工程测量实训，使之能掌握普通水平仪及经纬仪的使用方法及检核方法;掌握大比例尺地形图的测绘原理及方法;掌握水工建筑物的施工放样方法;掌握正确识读地形图及正确应用相关测量信息的方法。

三、实训前的准备工作

1、阅读教材及实习指导书的有关内容，并查阅相关的测量技术规范。

2、领取仪器并检验(水准仪一套、3m水准尺一套、经纬仪一套、50m手摇钢尺一把、测钎二个、水准记录本一本、测回法记录本一本、量距记录本一本、绘图板一块、绘图铅笔、三角尺、计算器等)。

四、控制测量

1、选点

本次实训的控制测量区域选择在宝坻区环城南路公园，采用闭合导线，沿香樟林公园小路，共布设了5个点。图根点的选择均为通视良好，易架设仪器和量距的地点，A01和A05号图根点采用钢筋水泥桩埋设，其余图根点采用木桩埋设。

2、量距

本次量距采用50m手摇钢尺，共丈量了11段距离。实地丈量时，A03和A04段由于超过了50m长，采用经纬仪进行直线定线后，分段进行了丈量。丈量后，进行了水准测量，并通过倾斜改正值计算公式Dh=h2/2L进行倾斜改正，闭合导线总长366.120m。

3、水准测量

本次实训的图根水准测量采用闭合导线，共5个图根点(A01-A05)，高程系统采用假设高程(A01=250.000m)，采用等外水准测量，水准仪使用北测产DSZC24型自动安平水准仪进行观测，仪器编号为270564，尺垫用生铁尺垫，共2个。采用双面

尺法进行读数，当红黑面测出高差大于±3mm时，该测站进行重新观测，各图根点之间的高差闭合差容许值不能大于fh容=±40 mm。在进行观测时，A01～A02段和A04～A05段的高差闭合差均大于了容许值，进行了重新观测，直到小于高差闭合差容许值为止，整个闭合导线的高差闭合差为+6mm，小于fh容=±40 =±24mm，该水准测量成果可用。

五、实习心得与体会：

在这次实习中，我们组虽然进行的不是很顺利，但因此我们也掌握了一些绘图工作的经验：

水工图的绘制，除遵循制图基本原理以外，还根据水工建筑物的特点制定了一系列的表达方法，综合起来水工图有以下特点：

水工建筑物形体庞大，有时水平方向和铅垂方向相差较大，水工图允许一个图样中纵横方向比例不一致。

水工图整体布局与局部结构尺寸相差大，所以在水工图的图样中可以采用图例、符号等特殊表达方法及文字说明。

水工建筑物总是与水密切相关，因而处处都要考虑到水的问题。水工建筑物直接建筑在地面上，因而水工图必须表达建筑物与地面的连接关系。

公差测量实训总结篇2

Abstract: Linear regression is a important technology of forecast. It is very important too in interrelated analysis. If we apply linear regression to forecast of ordering quantity of airmaterial, normal flight train can be ensured and large funds can be retrenched.

关键词: 线性回归;相关分析;预测;订货数量

Key words: linear regression;interrelate analysis;forecast;ordering quantity

中图分类号:C934 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)31-0315-02

0引言

回归分析法属于定量预测技术,它是一种从事物变化的因果关系出发进行预测的方法。它利用数理统计基本原理,在大量统计数据基础上,通过寻求数据变化规律来推测、判断和描述事物未来的发展趋势。

事物变化的因果关系千差万别,但大致可分为两类,一类是确定的关系,自变量为已知时,就可以利用确定的函数关系准确地求出因变量。另一类是相关的关系,或称非确定关系。它们之间没有明显的数学表达式,但自变量与因变量客观地存在着密切关系。我们可以通过观察或试验,积累数据,应用统计方法,大致或平均地说明这种统计关系,找出变量之间函数关系的近似表达式,通常称经验公式。建立这类经验公式的目的,是把实践中所积累的某些经验,提高到理论上加以分析。回归分析法正是这样,根据相互关系,建立回归方程,利用回归方程进行预测的一种方法[1]。

航空器材的消耗与哪些因素有关呢?通过调查可知,主要与飞行训练时间的长短有关,当然还与一些辅助因素有关,如:工作人员的责任心、保管质量等。本文着重分析航空器材的消耗与飞行训练时间的关系。

1线性回归模型

运用回归分析法进行预测的关键是建立回归方程。线性回归模型有多种,在实际应用中最常用的是一元线性回归。

对于有一定联系的两个变量X与Y,在观测或实验中可以得到若干对数据:

自变量:X1X2…Xi…Xn

因变量:Y1Y2…Yi…Yn

将这若干对数据(X1,Y1),(X2,Y2)…(Xn,Yn),标在以X为横轴,Y为纵轴的平面图上,就得到这n对数据的散点图,如图1所示。

如果点的分布呈直线趋势,能够拟合成一条直线作为描述散布点的直线趋势的预测线,则直线方程为:

Y=a+bX

这个经验公式称为回归方程,它的关键是确定a和b,这里的b通常叫做回归系数。

从散点图来看、要找出a、b是不困难的:在散点图上划这样一条直线,“使该直线总的来看最接近这n个点”,于是这直线在Y轴上的截距就是所求的a,它的斜率是所求的b,如图2所示。

“使该直线总的看来最接近这n个点”这个基本思想,提出了如下要求:回归直线尽可能接近或通过各个数据点,以反映事物变化的趋势,使得线外散布点的总偏差值最小,这是确定回归方程中两个系数a、b值的唯一根据。

对于平面上任意一条直线,我们用数量[Yi-(a+bX)]2来刻划点(Xi,Yi)到直线Y=a+bX的远近程度,从解析几何知识得到,[Yi-(a+bX)]的几何意义是点(Xi,Yi)沿着平行于Y轴的方向到Y=a+bX的铅直距离,于是公式:Y-(a+bX)

就定量的描述直线Y=a+bX跟这n个点的远近程度,很显然,这个量是随着不同的直线而变化的。直线是a、b的二元函数,记为Q(a,b)。

Q(a,b)=Y-(a+bX)

由于Q(a,b)是n个平方之和,所以“使Q(a,b)最小”的原则称为平方和最小原则,习惯上也称为最小二乘原则。

利用微积分中极值原理可以求得回归方程中系数a、b的计算公式:

b=(1)

a=-b•(2)

因此只要掌握了预测事物的实际数据Xi、Yi值,就可以利用上式求得模型中a、b的值,建立线性回归方程模型[2]。

2航材订货数量的预测

根据上述回归预测原理,结合航空器材历年的消耗数据,就可以建立某器材的线性回归模型,从而预测该器材的未来消耗数量,为制定更好的订货计划提供理论依据。

表1是某机场某航空器材历年来的消耗数据:

根据表1,进行统计计算,可得:

X=877,X=79611,X•Y=10614

Y=116,Y=1420,n=10,将这些数据代入公式(1)和(2)得到如下结果:

a=-2.75

b=0.1634

由此得到回归模型为:Y=-2.75+0.1634X (3)

若2001年的飞行训练时间为120小时,则该器材应消耗:

Y=-2.75+0.1634×120=16.86≈17(个)

3结果与讨论

3.1 相关性检验上面我们确定了该器材消耗的线性回归模型,那么,飞行训练时间和该器材的消耗数量是否线性相关呢?我们可以通过计算其相关系数来进行判断。相关系数反映因变量Y与自变量X的相关程度。根据统计学原理,相关系数[3-4]的计算公式为:

r=

将数据代入上式得到:

r=≈0.98

由上述结果可以看出,该器材的消耗数量与飞行训练时间存在很强的相关关系,即该器材的消耗数量98%取决行训练时间的长短,而只有2%取决于其它原因。

3.2 置信区间在实际问题中|r|=1的情况几乎是没有的,预测值与实际实现的值总会有偏差,预测的愿望总希望能尽可能的接近实际值,不超出一定的范围或区间,在统计学中要求实际值位于这个区间范围的概率达到95%以上,这个区间即为预测值的置信区间。

置信区间说明回归模型的适用范围或精确程度,一般地,在统计学的误差分析中,数据点在回归直线附近大致接近于正态分布时,规定这个区间为Y±2σ,σ为标准离差,其计算公式为:

σ=式中:Yi:第i个预测值;yi:第i个实际值

这样就可以得出置信区间上、下限的两条控制线。即:

上限为:Y1=a+bX+2σ

下限为:Y2=a+bX-2σ

应用公式(3)对表1进行预测计算,得到表2的结果:

根据表2可以求得:σ≈0.48,所以所得模型的置信区间为:

Y1=-2.75+0.1634X+0.96

Y2=-2.75+0.1634X-0.96

因此,上述器材2001年的预测结果为:17±1个。

由此可以看出,在相关系数为98%时,其预测误差是比较小的。

4结束语

4.1 该方法在应用时应选择每年消耗数量比较多的器材;

4.2 作出器材消耗数量与飞行训练时间的散点图,若它们近似呈线性关系,即可应用线性回归方法进行预测,否则不宜应用该方法;

4.3 在建立了预测模型后要进行相关分析,只有和飞行训练时间存在很强相关关系的器材所建立的预测模型才可靠,所求得的置信区间才较小,预测的结果才更接近实际值,即误差较小。

参考文献:

[1]时榴,张文静,程字强.一元线性回归方程在千斤顶校验中的应用[J].山西建筑,2009,35(34):309-310.

[2]郑锦秀,童欣.一元线性回归方程在大电流分流器测量中的应用[J].计测技术,2009,29(5):17-19.

公差测量实训总结篇3

（黑龙江民族职业学院，黑龙江 哈尔滨 150066）

摘　要：盈余预测具有引导投资者投资行为的作用，因此受到投资者的广泛重视。然而，国内对公司未来盈利进行预测的研究还相当少。提出了以决策树作为基分类器，采用集成学习方法，利用上市某公司2001至2005年的财务数据对该上市公司在2006年的盈利状况进行预测研究。首先，采用有放回的随机抽样技术分别从训练样本和测试样本中产生50个训练子集和1个测试集；然后利用决策树，采用CHAID算法对50个训练子集分别进行训练，得到50个基决策树分类器；通过采用Bagging方法，构建决策树集成模型。所得到的集成模型在测试集上的分类准确率达到96%以上，通过比较由不同数目的基分类器构成的集成模 型和单个分类器的预测准确率，证明了该集成模型的预测准确率高且稳定。

关键词 ：神经网络；集成学习；盈利预测

中图分类号：F275文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）31-0253-02

收稿日期：2014-10-28

作者简介：潘道华（1981-），女，汉族，黑龙江哈尔滨人，研究生，主要研究方向：人工智能、数据挖掘与决策支持。

1 引言

公司的财务状况及其未来盈利情况不但对公司的管理层十分重要，而且对其他投资者也非常重要。如果能够利用公司以往的财务报表数据和其它一些宏观经济数据（如GDP、CPI、利率等）及早准确预测公司未来的盈利状况的话，那么就可以更有效地对公司进行管理和指导投资者的投资行为。但是，一个公司的财务报表往往只反映了公司在过去的财政年度内的经营状况，并不反映出公司在下一年中的管理情况。因而，一个公司的财务状况与其未来盈利之间的关系并没有那么明显，它受到很多因素的影响，要构建一个精确的模型反映它们之间的关系是很困难的。针对此情况，本文提出采用决策树集成方法，构建模型来刻画公司财务状况与其未来盈利之间的关系，利用上市公司已有的财务数据，并结合主要的宏观经济变量来预测公司未来的盈利状况，这必将是公司财务处理的一个新发展。

数据挖掘技术越来越多地被用于预测研究。集成学习方法作为数据挖掘技术中一种较新的方法，由于其在提高预测的准确性上的优点，正被越来越多的研究者使用。

尽管许多领域都应用集成学习方法来进行研究，但在对公司未来盈利的预测研究上还很少，在国内尚未见到任何报导。虽然Takashi Washio等人对日本上市公司的未来盈利状况进行了研究，但是他们只是将盈利状况分为两种情况来进行研究。本文通过利用集成学习方法，考虑宏观经济对公司盈利可能造成的影响，提出将宏观经济变量纳入变量体系，同时，为了使结果更有指导意义，将上市公司的每股收益（EPS）指标将公司盈利的情况划分为三类，即EPS为负，EPS大于均值及EPS介于二者之间，对其进行预测研究。

2 研究方法

2.1神经网络

人工神经网络是由大量并行分布式处理单元组成的简单处理单元[1]。由于神经网络具有非线性，自学习能力、自适应性强和容错性高等优点，因而被广泛用于各种非线性预测问题。

所有神经网络都有一个输入层和输出层，一个网络结构可以包含一个或多个隐含层。神经网络的学习是通过调整连接权重和偏差实现的。Cybenko等人证明了如果神经网络利用一个有界的，连续的，非递减的激活函数时，只要不对隐含层的神经元数进行限制，一个三层网络（包含一个隐含层）就能够学习任意一个在输入和输出空间的连续映射[2]。在实际应用中用的最多的是BP神经网络。

BP神经网络是一种基于误差后向传播算法（BP算法）的多层感知器网络。BP神经网络的激活函数一般采用Log-Sigmoid或Tangent Sigmoid等可微函数。BP算法分为两个阶段。第一阶段是前向过程，逐层计算各神经元的输出值，第二阶段是误差后向传播过程，从后向前逐层传播输出层的误差并据此修正各层权重，直到输出结果满足预先设定的精度要求或达到算法设定的最大循环次数。

2.2神经网络集成

如何根据观测数据学习得到精确估计是机器学习领域中人们非常关注的一个问题，机器学习的一个重要目标就是对新的测试样本尽可能给出最精确的估计。构造一个高精度估计是一件相当困难的事情，然而产生多个只比随机猜测好的粗糙估计却很容易。传统的机器学习方法是在一个由各种可能的函数构成的空间中寻找最接近实际分类函数的分类器。常用的单个分类器模型主要有决策树、人工神经网络等。

集成学习（ensemble learning）的基本思想是在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器集成起来，通过对多个分类器的分类结果按某种方式来进行组合，决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的结果。如果把单个分类器比作一个决策者的话，集成学习方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。

尽管单个神经网络在处理非线性问题上表现良好，但是用单个神经网络来进行预测，一个不足的地方就是结果的稳定性差。因为神经网络的预测结果受网络各层之间的初始权重影响很大。为了克服这一不足，本文利用集成学习的思想，采用以BP神经网络作为基分类器的神经网络集成方法来对公司未来盈利状况进行预测。

以神经网络作为基分类器构建集成模型的方法主要有Bagging和Boosting。本文选择采用Bagging方法，因为Bagging方法较易于实现，而且不容易产生过拟合现象。对一个已知的有n个数据元素的数据集，Bagging法的原理是[1]：对每次循环（=1，2，…，），采用有放回的随机抽样方法从数据集中抽取m个数据形成训练集（mn），分类器模型从中学习。为了对一个未知的元素X分类，每个都返回一个分类值，将该分类值看成是一票，而最后的集成分类器，通过统计这些投票，将X归为得票最多的那一类。

3 研究步骤与具体实例分析

3.1样本选取

本文采用的上市公司数据样本来自天软数据库。在剔除了财务变量有大量缺失值后，样本共包含从2001年至2006年的深市和沪市A股的1174家上市公司。其中，沪市上市公司734家，深市440家。本文选取了反映上市公司偿债能力，成长能力，经营能力，资本结构，盈利能力，现金流，每股指标等方面的29个财务变量作为初始变量。此外，为了研究宏观经济环境对公司未来盈利的影响，相应的选择了2001年至2006年的三个宏观经济变量：国内生产总值增长率（GDP），居民消费价格指数增长率（CPI）及一年期金融机构贷款基准利率。这几个变量都与公司的盈利状况有着密切的关系。国内生产总值反映了整个国家的经济状况，而居民消费价格指数是反映居民购买并用于消费的商品和服务项目价格水平的变动趋势和变动幅度的相对数，它可以全面反映多种市场价格变动因素及其对居民实际生活的影响程度。一年期金融机构贷款基准利率会影响公司的营运成本，会对公司的利润产生直接的影响。所有变量见附表。

为了预测未来公司的盈利状况，本文将数据样本分为训练样本和测试样本。其中，训练样本由2001年至2005年的公司样本数据用有放回的随机抽样方法得到，每个训练样本包含1000个观测，测试样本是用相同方法得到的上市公司在2006年的数据样本，包含400个观测。

3.2指标选择

对于初始变量表，变量之间存在着相关性。虽然神经网络对变量间的相关性具有较强的容忍度，但是，变量太多会增加网络的复杂度，还有可能使网络过适应，从而使得网络在测试样本上的表现很差，而且并不是变量越多，神经网络的预测精度就越大，所以适当选择具有代表性的指标变量既可以达到与用所有变量相同的预测精度，又能降低网络的复杂度，避免使网络陷入过适应，提高网络的训练速度。

然而，运用神经网络方法，对输入变量的选取目前并没有一个公认的方法。为了从众多的初始变量中选择具有代表性的变量，本文利用spss Clementine11.1数据挖掘软件包选项面板中的建模栏中的特征选择节点来对变量进行筛选。通过构建一个带有特征选择节点的流，可以为每一训练集筛选出重要的变量。利用筛选出来的变量和全部变量分别对训练样本进行训练，得到两种神经网络模型，分别对测试样本进行分类，并分别构建集成模型。

3.3 建立模型

本文是对2001年至2005年上市公司的数据样本进行训练得到单个神经网络模型，用该模型对测试样本进行预测。如何产生不同的分类模型是影响集成模型准确性的一个重要因素[4]。以下四种方法——不同的初始条件，不同的网络结构，不同的训练数据，不同的训练算法常用来产生分类模型。本文采用不同的训练数据和不同的网络结构这两种方式结合得到基神经网络。

按照Bagging方法的要求，本文采用有放回随机抽样方法，从训练样本中随机抽取了15个子训练集，并用相同的方法从测试集中抽取了400个样本数据组成测试集。每个子训练集含有1000个样本，它们均由2001至2005年的200个公司样本组成。利用特征选择节点在每个训练集上选出的变量分别在这15个子样本上进行训练得到子分类器，然后用这些子分类器对测试样本进行分类。采用多数投票法对子分类器进行集成，得到集成方法在测试集上的预测结果。

3.4 结果分析

为了比较集成模型与单个神经网络预测准确率的差异，按照单个神经网络模型预测准确率按升序进行排序，分别计算了由7个、9个、11个、13个、15个基神经网络模型构成的集成模型的预测准确率，集成模型，不论是由用全部变量进行训练得到的基神经网络构建还是由用筛选出的变量进行训练得到的构建，都显示出了很高的准确率，而且得到的预测准确率相当稳定。

4 结论

本文利用神经网络集成的方法，以上市公司过去的财务数据和宏观经济数据为样本，对上市公司的未来盈利状况进行预测。研究结果表明，相比于单个神经网络模型，尽管选用7个预测精度最差的单个神经网络作为基神经网络，其集成网络的预测准确率仍然很高，因而集成方法得到的结果更稳定，更具有说服力。

由于上市公司管理水平的差异，影响公司盈利状况的因素又多，所以要想较好的刻画它们对盈利状况的影响，是一个很有挑战性的问题。本文的研究结果还表明，采用神经网络集成方法来研究未来盈利状况是可行的。进一步的研究可以从以下几个方面考虑：

（1）变量的选取。为了使预测更为准确，在建模时，需要考虑更多的影响因素。由于公司盈利状况跟公司的管理水平直接相关，因此，如何合理选取量化一些有关公司治理的指标变量，将它们加入到模型中去，是一个值得深入研究的问题。

（2）产生集成神经网络的方法。除了Bagging方法，还有其他产生集成神经网络的方法，比如Boosting方法。不同的方法会得到不同的结果，从而通过比较不同的结果，可以得到一个用来研究此类问题的最好的方法。

参考文献：

[1] Lars Kar Hansen， Peter Salamon. Neural network ensembles，IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence，vol.12， pp993-1001， 1990.

[2] Li-Chiu Chia，Tseng-Chung Tang. Artificial neural networks in reorganization outcome and investment of distressed firms： The Taiwanese case， Expert Systems with Applications， vol.29，pp641-652， 2005.

[3] Jiawei Han Micheline Kamber， data mining; concepts and tech-niques（second edition）[M]．北京：机械工业出版社，2006．

公差测量实训总结篇4

关键词：公差配合与技术测量 项目化教学改革

中等职业教育肩负着服务社会促进学生全面发展的重任。《国务院关于大力发展职业教育的决定》中明确提出：“坚持以就业为导向，深化职业教育教学改革”以课程改革为核心的职业教育改革迫在眉睫。《公差配合与技术测量》课（以下简称《公差》课）是中等职业学校机械类一门综合性应用技术基础课，同时也是一门实践性很强的技术基础课。我国中等职业教育培养的是生产、建设、管理、服务第一线需要的专门人才，所以，中职人才培养应走“实用型”的路子，教学内容应充分体现“以应用为目的，以够用为度”的原则。针对中职学生教育的要求与特点，进行项目化教学。

一、目前中职《公差》课教学中存在的主要问题

1、课程内容中存在着严重的学科本位的思想。目前在中职学校中《公差》课的教学存在着学科本位思想，过于强调课程内容的系统性和完整性，与工程实际的联系不够，使学生缺乏必要的技能训练。

2、教学方法和手段落后。长期以来，《公差》课的教学一直采用传统的教学方法。教师教学方法基本上采用灌输式，新的教学方法和教学手段应用较少，课堂教学讲得过多、过细，并且缺乏新意，未能给学生留出充分的思维空间。再加上这门课概念多、名词术语多、原则规定多，往往使学生感到枯燥、乏味，兴趣不高。

3、教材配置不合理。教材中对理论公式推导、表格参数形成原理、计量器具的工作原理和误差分析推导的原理性内容较多，而对于公式如何运用、表格查找原则及方法、各类量仪的操作方法和如何处理测量数据的内容少；教材内容仍然局限在学科理论教学体系中，缺乏技能的训练与指导，落后于社会的需要和学科的发展，使得学生适应岗位的能力受到制约，不能较快地在岗位上成长。

二、中职《公差》课课程改革项目化教学方案的实践与探索

1、确定课程总体培养目标

（1）技能目标：通过本课程的学习，使学生能够读懂图纸上的技术要求、能够针对零件要求查表并进行标注、能够正确使用测量工具对实际零件进行测量。

（2）知识目标：通过本课程的学习，使学生理解有关概念与公差项目、了解有关国家标准、了解有关量具量仪的原理和使用方法。

（3）素质拓展目标：通过本课程的学习，培养学生的职业素质、团队精神、竞争意识等素养。

2、确定项目教学法方案

以就业为导向，以能力为本位，以项目为引领，以任务为驱动，以技能训练为中心的指导思想，配备相关的理论知识构成项目化教学模块来优化教学内容。本课程共设九个项目，每个项目下有几个不同的任务，每一任务的学习目标明确，“器材准备”﹑“知识链接”﹑“任务实施”﹑“学后测评”等相关环节步步紧扣，高效地实施工作任务。设置项目如下：

项目一。零件的尺寸测量

任务1用游标卡尺测量零件尺寸

任务2用千分尺测量零件尺寸

任务3用内径表测量零件尺寸

任务4用塞规等专用量具检测零件

项目二。零件形状公差与测量

任务1用水平仪测量直线度误差

任务2用百分表测量平面度误差

任务3用百分表测量圆度与圆柱度误差

项目三。零件轮廓公差与测量

任务1用轮廓样板测量线轮廓度误差

任务2用轮廓仪测量面轮廓度误差

项目四。零件定向公差与测量

任务1用千分表测量平行度误差

任务2用直角尺测量垂直度误差

任务3用正弦规与千分表测量倾斜度误差

项目五。零件定位公差与测量

任务1用百分表测量对称度误差

任务2用百分表测量位置度误差

任务3用圆度仪测量同轴度误差

项目六。零件跳动公差与测量

任务1用偏摆仪测量跳动误差

项目七。零件表面粗糙度的检测

任务1用表面粗糙度样板检测零件表面质量

任务2用轮廓仪检测零件表面质量

项目八。典型复杂零件的测量

任务1普通螺纹的测量

任务2直齿圆柱齿轮的测量

项目九。高、精检测量设备的应用 任务1工具显微镜的作用

任务2气动量仪的作用

任务3三坐标测量的应用

下面以项目一，任务2中的“用千分尺测量零件尺寸”为例来说明项目化教学的应用。

（一）学习前提：全班48名同学，每组4人分为12个小组，男女搭配，领悟快慢搭配。便于相互学习，团结协作。

（二）任务布置：学会使用外径千分尺。每组两个零件分别测量出内径外径尺寸，根据零件尺寸画出草图

（三）学习目标：（1）知识目标：熟悉千分尺的类型、读数原理、读数方法以及使用方法、测量步骤。（2）技能目标：能根据零件要求选用测量工具。

（四）任务实施（情境教学法）：（1）器材准备，台阶轴带孔零件（被测量零件）、外径千分尺0-25mm25-50mm（测量器具）、内径千分尺（2）外径千分尺的结构和特点（3）外径千分尺测量步骤和使用注意事项（4）外径千分尺的刻线原理及读数方法（5）填写测量报告（6）学习后测评

（五）在实际测量过程中出现的问题及解决法案

（六）本任务完成的总结与反思

公差测量实训总结篇5

关键词： 训练满意度；量表；专业运动员

中图分类号： G 804.86文章编号：1009783X（2013）03027007文献标志码： A

生活满意感作为衡量主观幸福感最有效的指标，它对积极心理学的完善和发展有着重要的理论价值，同时对生活满意感的研究对指导人类向更高生活质量和心理健康发展具有重要的现实意义[1]。而运动员满意度作为一种特殊生活满意感，对运动员的心理健康、个人成长与发展有着重要意义[2]。

P.Chelladurai等[3]对运动员满意度的定义为：运动员对与自己运动经历有关的组织、过程、结果进行一系列复杂的评估后形成的一种情感状态。这个评价是以在运动员心理上期望获得的与自己感知的已经获得的差距为依据。R.Riemer等[4]指出，满意度和运动员的运动表现是紧密相关的，满意度作为一种态度，直接影响着运动员的行为，运动员只有对自己训练、生活、运动表现达到满意才能使运动员形成健康的心理，才是运动员达到最高竞技水平的保证。

R.Riemer等[5] 研制出15个维度56个条目的运动员满意度量表（ASQ），这15个维度涵盖了5个方面，对运动表现（个人和团体）的满意度，对教练的满意度，对运动集体的满意度，对运动组织的满意度，对个人的满意度。我国张力为等[6] 将一般生活满意感量表改编为训练比赛满意感量表，该量表为7级李科特量表，单维度，含有6个条目，通过对139名运动员的测试，得到了信效度检验的统计学要求。测量的是运动员对训练比赛的整体感受。

从运动员满意度的国内外研究概述可以看到，目前这个领域的研究已经取得一些重要成果，但这些研究结果大部分都是在西方国家的文化背景下获得的。文化因素对个体的价值判断及组织管理的影响非常大。在以个人主义为主导思想的西方国家，运动员的训练完全是一种自主自愿的行为，他们除了训练外，其他的生活不受组织的管理。而中国的专业运动员大多是在国家或各个省市的运动队中参加训练，他们的衣食住行等生活基本由国家统一负责，并享受工资待遇，他们的训练更多的是在教练和运动队这种家长式管理下进行的，这种由于文化背景和运动队训练体制的差异带来一个问题就是运动员满意度在测量概念上是否等同。此外，对于一些带有浓厚的国外价值观的题目，对中国也不是很合适的，所以说在西方国家适用的运动员满意度量表并不适合于中国运动员。而张力为的训练比赛满意度量表只是单维度量表，测量的是运动员对训练比赛的整体感受，而运动员对训练和比赛的具体层面或因素的感受在此量表中反映不出来。

本论文在借鉴国外对运动员满意度研究的基础上，结合中国的文化背景及专业运动队训练体制，提出中国专业运动员训练满意度的概念，研制出中国专业运动员训练满意度量表，并把影响我国专业运动员训练满意度的主要因素提炼出来并进行多维度测量，以便深刻地理解我国专业运动员对训练和与训练有关的因素所产生的主观反应和认知判断，为运动员达到最佳的竞技心理状态提供途径，并可作为进一步研究其他心理指标的参照指标（如动机、焦虑、自尊）。同时对运动员的训练满意度进行测量和研究，也可作为教练员、运动组织管理诊断的工具，促进了教练员、运动组织和运动员之间的沟通与交流，有利于促进运动团队的向心力和凝聚力[78]。

1专业运动员训练满意度测量指标体系的构建及初测量表的形成与检验

1.1研究目的

提出专业运动员训练满意度的概念，确定训练满意度量表的维度，编制训练满意度初测量表，并对初测量表进行项目分析、因子分析并检验量表的内部一致性信度、内容效度。

1.2被试

运动训练学专家2名，高级教练员5名；国家队优秀运动员21名（男13名，女8名），其中国际健将5名，健将16名；陕西省队运动员84名（男51名，女33名），包括赛艇运动员29名，跆拳道运动员24名，散打运动员16名，摔跤运动员15名，其中健将31名，一级36名，二级17名。所有运动员被试平均年龄20.32岁，标准差2.06。

对初测量表进行检验时选取国家队优秀运动员36名，陕西省体工队运动员198名，内蒙古自治区体工队运动员142名，回收有效问卷369，有效回收率为98%，其中男252名，女117名，被试平均年龄20.64，标准差2.73，国际健将19名，健将96名，一级147名，二级107名。运动项目涉及体操、拳击、跆拳道、射击、游泳、举重、田径等。

1.3研究方法

1.3.1参与型观察法

通过置身于专业运动队的实地研究现场，和运动员一起生活、工作，在密切的相互接触和直接体验中倾听和观察运动员的言行，体验运动员训练情景，通过现场参与型观察来获得与本研究有关的信息。

1.3.2访谈法

对2名运动训练学专家、5名高级教练员、5名健将级运动员进行半开放型访谈法，获得与训练有关的信息，并确定量表的维度。

1.3.3问卷调查法

在确定训练满意度量表的所要测量的指标时，采用社会心理学的15项陈述测验，对105名运动员进行开放式问卷调查，并运用训练满意度的初测量表对运动员进行测量。

1.4研究步骤与研究结果

1.4.1专业运动员训练满意度的概念

Chelladurai P 研制的运动员满意度量表涵盖了运动员对运动表现（个人和团体）、教练、运动集体及运动组织的满意度。由于我国训练体制和西方的差异，涵盖的层面太多太细必将失去重点，而且在运动员的训练生活中有一些因素并不被运动员关注，也不能构成对运动员满意度的影响以至于影响运动员的情感反应。根据我国运动队训练体制的实际，本研究把问题的焦点放在和运动员训练有关的，并会影响运动员训练的情绪情感反应的因素上，所以，本论文把研究的主题界定为训练满意度。

本研究对运动员训练满意度的定义为运动员对训练本身（计划制定、训练实施、训练监控、训练保障等）以及与训练密切相关的因素（如教练、自身、队友、运动组织等）进行评价后形成的情绪性反应。借鉴工作满意度工作要素总和评分法，对运动员训练满意度采用多维度测量，同时量表要满足主观性和整体性特征。

1.4.2确定运动员训练满意度测量指标体系的维度与初测指标

按照满意度在一定程度上是指向一定对象的原则，通过对运动训练学专家、高级教练员、健将级运动员的访谈，最终确定把影响中国专业运动员训练满意度的主要对象作为量表的维度，即运动组织、自身、教练及队友。运动组织主要指的是专业运动队的管理层，通过制定一些管理政策、奖罚措施，提供后勤保障、学术活动、医务监督，协助教练员按照训练计划实施训练等措施来保证训练过程的顺利进行。

1.4.3编写测验题目，建立训练满意度初测量表

根据15项陈述测验所得的训练满意度的指标，并参照Chelladurai等的ASQ的量表[3]、张力为的赛前情绪量表PEST32×6[9]、卢嘉工作满意度量表[10]、钟日升教练员与运动员关系量表（CARTQ）[11]，对每个指标编写尽可能多的题目。特请了3名最低文化程度为小学的运动员让他们将每一题目中看不懂的字、词、语句标出来，然后根据他们的反馈，找出语意不清或太难的题目，将它们修改和删除，形成了含有72个题目的训练满意度量表。每个题目采用5级Likert量表计分，0表示“很不同意”，1表示“不同意”，2表示“有点同意”，3表示“同意”，4表示“非常同意”。另外，请运动心理学专家2名，运动训练学专家2名，体育社会学专家1名对量表的72个题目进行内容效度的评定。结果删除了7个重复性的条目，修改了14个语言不恰当的条目，最终形成65个题目的训练满意度初测量表。

1.4.4进行项目分析，改进初测量表

37份问卷因为社会赞许性分数偏高被剔除，最终进行项目分析的问卷为332份，按照以下原则对形成的65个题目的训练满意度初测量表的各个题目进行了2轮筛选：

1）内部一致性系数反映的是测验内部的一致性，即项目的同质性，计算每个分量表的克隆巴赫a系数，如果每个分量表的内部一致性高，则a系数应该高于或接近0.80，否则就应该考虑删除或修改条目。

2）测验题目的标准差是检验题目辨别力的简单且实用的方法。凡是标准差小于1的题目予以剔除。按照这个标准，共删除了8个题目。

3）题总相关。分别计算各分量表中每个题目的分数与扣除该题目之后分量表总分间的矫正相关。一般认为矫正相关系数低于0.30的予以剔除。按照这个标准，共删除了7个题目。

4）题它相关。分别计算各分量表中的各个题目与其他几个分量表的题它相关，删除矫正题总相关小于0.30的题目及题它相关大于题总相关的题目，考虑到训练满意度各个分量表测量的是对不同对象的满意度；所以，对出现题它相关大于题总相关的题目，无须进行题目跨维度的调整，而是删除这些题目。按照这个标准，在运动组织、自身、教练分量表上分别删除了1个题目。

通过2轮筛选后，最终形成了包含47个题目的训练满意度量表。量表的各个题目题总相关均大于题它相关，各个分量表的内部一致性系数除了队友分量表比较低以外，其余分量表的a系数均大于0.8或接近0.8，这可能与队友分量表的题目数较少有关。

1.4.5进行探索性因素分析，确定各个分量表的因子数

为了更清楚地分析各分量表内题目的关系，采用主成分分析法，方差最大正交旋转法，对被试在训练满意度量表所剩余的47个题目在各个分量表的得分分别进行探索性因素分析，获得特征值大于1的公共因子。运动组织分量表的12个题目可抽取特征值大于1的3个公共因子，其累计方差贡献率为57.179% ，把这3个因子分别命名为个人待遇、训练保障、日常管理。

自身分量表的13个题目可抽取特征值大于1的3个公共因子，其累计方差贡献率为53.521%，分别命名为信心投入、成长进步、个人贡献。在自身分量表的13个题目的因素负荷中Tp73小于0.40，在不影响自身分量表内部一致性的基础上，删除Tp73，使3个公共因子所包含的题目数相等。

教练分量表的13个题目可抽取特征值大于1的3个公共因子，其累计方差贡献率为53.122%，分别命名为训练与指导、民主行为、关怀行为。为了在3个因子上保持题目数的均衡，在不影响教练分量表内部一致性的基础上，考虑删除因子载荷最小的Tc14，使3个公共因子所包含的题目数相等。

队友分量表的9个题目可抽取特征值大于1的2个公共因子，其累计方差贡献率为50.635%，分别命名为队友协作与队友竞争。虽然Tm68的因子载荷稍大于0.40，但是为了在2个因子上保持题目数的均衡，在不影响队友分量表内部一致性的基础上，考虑删除因子载荷最小的Tm68，使2个公共因子所包含的题目数相等。至此形成了由44个题目、11个因子组成的训练满意度正式量表。

2专业运动员训练满意度量表信度效度的再次检验

2.1研究目的

用所形成的运动员训练满意度量表对专业运动员再次进行测试，进一步考察该量表的测量学特性，对运动员训练满意度的结构效度进行验证。

2.2研究被试

国家队优秀运动员21名，陕西省体工队运动员96名，内蒙自治区运动员43名，贵州省体工队运动员94名，湖北省体工队运动员98名，回收有效问卷352份（有缺失值和测谎总分高于5的样本已被剔除），有效回收率为92%。被试平均年龄21.25，标准差3.36，其中国际健将13名，健将89名，一级运动员135名，二级运动员115名。运动项目涉及摔跤、体操、拳击、跆拳道、射击、游泳、举重、田径等。

2.3研究方法

运用问卷调查法，对量表进行内部一致性、重测信度、效标效度及结构效度检验。

3.4.2影响运动员训练满意度的主要贡献因素

以整体满意度为因变量，以训练满意度的各分量表的因子为自变量，采用多元回归方法（Enter），见表10。Tp2（成长进步），To1（个人待遇），Tp1（信心投入），Tc3（关怀行为）的回归系数检验达到显著性水平，说明这些因子对训练比赛的整体满意度的影响是比较大的。回归方程的预测力主要看R2及其F分析的显著性，R2表示预测变量集与被预测变量之间的方差共变百分数。结果显示调整R2（Adjusted R Square）为0.326，说明这4个因子能解释整体训练比赛满意度的32.6%，且R2及其F分析均达到非常显著性水平，说明这4个因子对整体训练比赛满意度有显著的预测力。

影响运动员训练满意度的因素是多方面的，其中自身方面的因素是最重要的因素之一，如果运动员在训练中不断地获得进步而且自己也感知到了这些进步，同时又能全身心地投入训练，这将使他产生比较高的满意度，从而获得训练中更多的积极的情感反应。另外，在回归分析的结果中，个人待遇较先进入回归方程，说明在我国的专业训练队中，个人待遇问题已经成为影响运动员训练满意度的主要因素之一。本次研究的测试对象绝大部分是省运动队队员，而且有相当一部分属于西北地区，在运动员的待遇等方面还存在不完善的方面；所以，很容易成为影响运动员训练满意度的主要因素之一。另外，教练的关怀行为也进入回归方程，说明教练员表现出的关怀行为最容易被运动员感知，是影响运动员训练满意度的主要因素之一，特别是在我国运动队的训练体制下，运动员远离家人，和教练朝夕相处，教练的关怀行为是对运动员极大的精神支持，是建立良好的教练员与运动员关系的基础，是运动员能全身心地投入训练、获得更多训练和比赛自信心的条件之一；所以，在平时的训练中，教练员应该在努力提高自己的执教能力的同时，更多地给予运动员人文关怀，使运动员能够获得更多良好的情绪体验和感受，这样才有利于运动员的全面发展。

4结论

1）运动员训练满意度是运动员对训练本身及与训练密切相关的因素进行评价后形成的情绪性反应。

2）专业运动员训练满意度量表包含44个条目，4个分量表。4个分量表分别为：运动组织、个人、教练及队友。每个分量表中包含2或3个因子，且每个因子包含4个题目，对量表的测量属性检验表明，量表具有较好的信度和效度。每个分量表及因子的Cronbacha系数均接近或者超过0.70。结构方程模型检验也达到了可以接受的水平。

3）影响运动员训练满意度的因素是多方面的，其中自身方面的因素是最重要的因素之一。多元回归结果表明：在训练满意度中，自身的成长进步，运动组织的个人待遇，自身的信心投入，教练的关怀行为是影响运动员训练满意度的主要贡献因素。

参考文献：

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[10]卢嘉.工作满意度的结构及其与公平感.离职意向的关系[D].北京：中国科学院，2001.

[11]钟日升.教练员与运动员关系量表（CARTQ）的检验与修订[D].武汉：武汉体育学院，2005.

公差测量实训总结篇6

[关键词]神经网络 滑坡监测 预报模型

[中图分类号] P642.22 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-11-108-1

0前言

近年来，滑坡变形监测预报分析得到了快速的发展。伴着观测技术的日趋成熟和GPS的出现，滑坡变形监测预报的分析取得了更大的进步，也使监测的数据资料越来越丰富，正因为如此，我们更要改进滑坡监测数据的处理方法，尤其是在监测资料中获得更多的可靠信息[1]。神经网络理论作为一门非线性科学，在处理一些背景不清楚而且极其复杂信息的时候，会显示出其独特的优越性。

1RBF神经网络

径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）是三层的前馈神经网络，而且它存在唯一的隐藏层，它和其他神经网络的不同之处在于，在训练过程中隐藏层的转化函数不是全局响应的函数，而是由局部响应的高斯函数来代替。正由于RBF神经网络采用局部响应的这个特点，所以在训练过程总能够任意精度逼近任意的连续函数。

1.1径向基神经网络的函数公式

传递函数radbas（n）是以某一段dist的距离来当自变量的，而这段距离由径向基函数中的权值和阈值之间决定的，而dist的值是由输入的向量和权值矩阵向量相乘求出的，网络的训练激活函数采用的是径向基函数。径向基网络传递的原型函数公式为：

1.2径向基函数的学习过程

我们知道，径向基函数是三层的网络，它包括：网络输入层、隐含层和网络输出层，而在隐含层中激励函数采用的是径向基函数，在网络训练和学习中，通常采用的径向基函数是高斯函数。通过隐含层然后进行输出结果是：

C的值之间反映了网络输出对网络输入的聚类宽度。C值如果越小，那么隐含层中神经元对输入向量影响程度就越小，这样的话在训练过程中产生网络的平滑程度就越差[2]。而网络的输出层是每个隐含层的加权求和得到的，因为隐含层中径向基函数是线性函数，所以它的输出是：

2实例工程应用

本文实例数据采用某地区输气管道沿线2008年地质灾害防治工程等几处地质灾害的监测数据为例。

2.1样本数据的预处理

引用周期为2008年1月-2009年2月的12期数据样本，预测未来几期的观察数据，并加以分析与实际观测值的误差。输入因子的选取与整个滑坡的地质情况变化诸多因素有关。从滑坡灾害的理论及当地的地貌动力学角度出发，可以判断，影响整个管道沿线的地质滑坡的主要因素包括：

天气情况，温度T的变化；裂缝的变化量L的变化；时效因子M的变化；人类活动的影响。

其中温度分别取前6期统计的当地平均气温为统计因子，分别以T1，T2，T3，T4，T5，T6表示，其中裂缝量因子采用L1，L2，L3，L4，L5，L6来表示，时效因子取M/100，lnM（M为时间天数）。采取的数据经过异常值、间隔化等处理后得到实验需要的数据。

本文数据主要采取QLG-1和QLG-2两个监测点的高程位移变化进行分析预报，监测数据通过GPS进行采集，并对其进行平差计算，七里沟平差精度如下（以某期数据为例）：

QLG-1和QLG-2两个监测点的高程位移平差结果（共12期）如下表，由于是实验数据，本文采用数据均是后几位，单位为mm，比如第一期的QLG-1高程平差结果为1421.121m，实验采取数据为121mm；QLG-2高程平差结果为1438.589m，实验采取数据为589mm通过处理后数据如下表：

2.2预测结果

由于径向基函数的分布密度SPREAD影响整个网络的训练精度，所以然后选择扩展系数SPREAD是关键的问题，在一般的训练过程中，一般选取值为1，当然选择的数值越大，在网络输出的过程总平滑程度就越良好，但是当扩展系数过于大时计算量又很大[6]。本文对SPREAD值进行训练，得出下网络的逼近误差示意图，从图中看见当SPREAD=0.1时，整个网络的逼近误差在0附近波动，这可以说明网络在训练过程中队函数的逼近效果非常好。

通过实例数据分析发现，最大的差值都在5mm之内，说明RBF神经网络预报模型的预报精度很高。用径向基函数神经网络模型对变形监测数据进行处理是神经网络方法在安全监测领域中的探索，特别适合短期预测，且其在短期预测时的预测精度比较平稳。因此径向基函数神经网络在变形预报中具有重要意义。

参考文献

[1]葛哲学.神经网络的理论与MATLABR2007实现[M].电子工业出版社，2008.

[2]赵红梅.MATLAB7基础与提高[M].电子工业出版社，2008.

公差测量实训总结篇7

[关键词] 信息熵； Logistic回归； 财务困境

[中图分类号] F275 [文献标识码] B [文章编号] 2095—3283（2012）09—0149—04

一、引言

依据上市公司经过审计后披露的财务报告，选取关键的财务指标构建合理的财务困境预测模型，对投资者和债权人了解企业财务状况和上市公司高管防范企业财务危机，以及监管部门监督上市公司质量和预防证券市场风险都具有重要的作用。因此，财务困境预测的意义在于构建财务困境预测模型，及时预报财务状况，为经营者、投资者、银行等金融机构、相关企业或注册会计师提供及时的决策和管理信息。

根据我国的具体情况，本文对上市公司是否陷入财务困境的界定是以其是否因“财务状况异常”遭到“特别处理”为标志的。

二、样本选取

根据我国上市公司的年报披露制度，上市公司当年的财务报告披露的最后截止日期为下一年4月30日，因此上市公司当年是否被ST是由公司上年的财务报表决定的，采用公司被ST前一年的数据来建立预测模型会高估模型的预测能力，因此本文采用上市公司被ST前2年的数据即2009年的财务数据来建立模型。在剔除存在数据缺失和存在异常值的企业后，本文选取了2011年沪深两市1370家上市公司作为样本，其中包括110家ST公司，1260家正常公司。本文数据来自锐思金融研究数据库（RESSET/DB http：//wwwressetcn）。为了客观评价所建立模型的预测精度，本文按照3：1的比例随机将总样本分为训练样本和测试样本，其结构如表1，在利用训练样本构建预测模型后，将分别检验模型对训练样本和测试样本的预测准确率。

三、基于信息熵的预测指标选取

在用Logistic回归模型进行公司财务困境预测时，关键是选取那些对公司财务状况预测能力强的财务指标来建立模型。在信息论中熵是用来测度随机变量的不确定性的，熵越大不确定性越大，在企业是否陷入财务困境的评估中，如果某初选财务指标的引入可以有效地减少因变量的熵，则该财务指标就有一定的预测能力，因变量的熵改变量越大，说明该指标的预测能力越强，因此本文采用因变量熵的改变量来对初选指标进行筛选。具体模型如下：

（3）

其中，q1 ，q2分别表示两组公司占公司总数的比重。改变C0值可以得到指标Xi的不同的降熵，使ΔI（Y）最大的C0就是指标Xi的最佳分割点。某个财务指标的降熵越大说明该财务指标的预测能力越强。计算每个财务指标在其最佳分割点处的降熵就可以对财务指标的预测能力进行排序，保留降熵值大的指标，剔除降熵值小的指标。最后对保留的财务指标进行因子分析就可以得到用于Logistic建模的公共因子。

四、Logistic风险评估模型实证检验

（一）基于信息熵的指标选取

本文选取企业盈利能力、企业营运能力、企业偿债能力、企业成长能力、企业现金流量五个方面的相对指标和营运资金、公司资产总值、所有者权益、每股净资产五个绝对指标作为初选指标。具体指标如表2所示。

利用MATLAB软件计算每个初选指标的降熵，计算结果见表2。计算结果显示，在预测中，虽然各初选指标对企业违约风险都有一定的预测能力，但各初选财务指标的预测能力相差很大。本文选取降熵较大的V26（每股净资产）、V12（营业毛利率）、V13（营业净利率）、V15（总资产报酬率）、V14（成本费用率）、V16（总资产净利率）、V28（净利润）、V31（所有者权益）、V1（资本充足率）、V5（资产负债率）、V29（净营运资金）11个预测能力最强的指标来建立模型。

（二）因子分析提取公共因子

由于企业财务指标之间有较大的相关性，而多重共线性会对Logistic模型的参数估计精确度产生较大的影响，本文采用因子分析法来解决变量间多重共线性的影响，因此本文采用因子分析提取的公共因子来进行Logistic回归建模。

根据分析得到因子方差分解表（表3），由表3可知特征值大于1的前4个公共因子累计方差贡献率达到了8719%，说明这4个公共因子能够反映原11个指标绝大部分信息。因此选取FAC_1、FAC_2、FAC_3、FAC_4这4个因子作为最终进行Logistic回归建模的指标。

1训练样本回带检验

根据上述模型计算训练样本每一观察个体的预期违约概率，通过反复计算验证，以接近先验概率的01为最佳分割点，P>=01判定为ST公司，P

2测试样本回带检验

同样将测试样本代入模型进行检验的结果（见表7），总体判断准确率达864%，其中28家ST公司中只有4家被错误地归为非ST公司，正确识别率达857%；394家非ST公司中有51家被误判为ST公司的分类准确率为871%。

测试样本判断结果同训练样本预测的准确率基本一致，预测准度较高，模型也比较稳定，因此具有推广应用的价值。

五、结论

根据信息熵的计算结果可以看出，每股净资产等绝对财务指标对企业是否被ST有很强的预测能力，所以在建立模型时不仅要考虑相对指标而且要把一些重要的绝对指标纳入到指标体系中，在评估上市公司财务状况时应优先考虑信息熵的前11个指标，因为它们对企业未来是否陷入财务困境有很强的预测能力。通过对所建立的Logistic回归对预测模型进行回带检验，可以看出模型不论是对建模用的训练样本还是对建模样本外的测试样本都有较高的预测准度，总体判断准确率分别达到871%和8906%，模型的预测准度高而且通过训练样本外的检测样本的测试可以发现所建立的Logistic模型的预测能力较强且比较稳定，说明可以利用该模型，根据上市公司披露的财务信息来预测上市公司未来被ST的概率，判断该企业的财务状况，对投资者而言可以规避投资风险，对上市公司本身而言可以提前做出应对预案。

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公差测量实训总结篇8

关键词：评价体系；校企耦合；实训实践；经管类专业

作者简介：杨传明（1979-），男，山东莱阳人，苏州科技大学副教授，博士，研究方向为科技管理。

基金项目：江苏省教育科学“十二五”规划重点课题“经管类本科专业实训实践校企耦合模式研究与实践”（编号：B-b/2013/01/004），主持人：杨传明；苏州科技大学天平学院教改项目“独立学院物流管理专业应用型人才培养实现途径研究与实践”（编号：2014TJGB-03），主持人：杨传明。

中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1001-7518（2015）03-0085-04

在《国家中长期教育改革与发展规划纲要》指导下，地方高校办学战略人才培养目标定位为“应用型人才”的培养，注重培养学生的实践能力，为行业企业和地方经济建设和社会发展服务。经管类专业兼具社会科学及自然科学特征，其实训实践教学存在着极大动态不确定进化性，决定了教学体系中必须有大量鲜活的企业知识比重。当前应用型高校经管类本科专业实训实践均按照学生培养要求，在教育结构和内容层次上进行了一定程度的调整，但在如何理顺就业导向的实训实践体系、综合改革实训实践内容，培养专业学生的实践、就业和创业能力方面，还存在一定的不足。而校企耦合作为一种以市场和社会需求为导向的运行机制，利用学校和企业双重教育环境和资源，结合课堂实训与在岗实践，提升学生的实践能力、就业能力和综合素质，从而造就符合各种企业需求的应用型人才[1]。因此，设计合理的经管类本科专业实训实践校企耦合评价指标体系，帮助高校总结优劣势，寻找合适的实训实践校企对接模式，提升校企合作耦合度，是应用型高校经管类专业实训实践教学改革的必由之路。

一、教育评价模式综述

教育评论家Kinel Volt认为教育评价思想发展可划分为测量、描述、判断、建构和发展模式五个阶段[2]。测量阶段由R.W.Tyler提出，其通过七个步骤将所要评估内容定义为可见可评的双维目标[3]，其完整研究的评价结构扩大了教育评价的范围，但过于倚重结果的机械式量化，忽略了定性描述条件过程。描述阶段，Stufflebeam提出了CIPP模式，通过背景、输入、过程和成果评价为教育决策提供改进和发展信息，系统性较好[4]。但过分注重定性描述性信息，过高提升了决策者的主观判断，造成了对决策方案价值判断的不足。判断阶段的代表为Stake提出的反应模式，直接应答教育决策实践者教育实施过程所遇到的问题，贴近实际，有效避免权威影响[5]。但分层描述性说明过程耗费较高，提升了推广实施难度。建构模式由Cuba和Lincoln提出，强调应构建关注教育过程所有利益博弈者的价值体系，充分体现民主性[6]。但对于完全心理性建构的依赖，使得该模式特别容易陷入主观主义价值论陷阱。发展模式最早由Latoner和Crift提出，认为应综合考虑教育主体的过去及未来，制定符合教育评价主体及被评价主体配对发展的目标，评价并调动两者积极性[7-8]。其在一定程度上忽略了评价背景调查，教育资源损耗较大，在不发达地区实施难度较大。

二、建立应用型高校经管类专业实训实践校企耦合评价指标体系

为了更有效的贴合应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合的特点，在对现有国内外实训实践评价模式研究总结分析的基础上，项目组依据导向明确、科学客观、系统可测、简明独立的构建原则，改进Tyler及CIPP模式，综合吸取判断、建构及发展模式优点，从评价过程中学校、企业、学生和政府四大博弈主体价值体系入手，运用扎根理论法详细分析具体影响因素，综合层次分析法和德尔菲法赋权指标，制定评价标准体系，选取典型应用型高校为研究对象，通过评价面谈和发展性评价技术获取资料，测评实训实践校企耦合度。

（一）范畴编制

首先利用定性分析软件Nvivo9.0对所收集的217篇国内外关于实践实训评价指标体系的文章进行开放式编码。经过分解和提炼过程，抽取了合作目标、双师培养、实践经费、学生到岗率等186个基本概念，再依据相互逻辑关系归纳为116个初始范畴，依据轴心编码范式找寻初始范畴的逻辑关联，经二次资料比对及编码整合为103个副范畴和9个主范畴，借助CIPP模型，比对轴心编码得到的9个主范畴的内涵性质，综合归纳为背景、投入、过程、成效及发展评价5个一级范畴指标。以此为依据细化指标，初步选取校企合作目标明晰度、教师职称学历与年龄结构、实训实践教学开展适宜度等86个子指标。

（二）因子拣选

为了精炼因子，采用Likert式五级量表法将86个子指标按照五大一级范畴编制，形成指标预测试调查问卷。2013年11月至12月，项目组选取了江苏苏南、苏中及苏北4所典型应用型高校（苏州科技大学、苏州大学应用技术学院、南京审计学院、盐城工学院）及国外3所应用型高校（英国南威尔士大学、挪威莫尔德大学、德国杜伊斯堡埃森大学）经管类教师92人（其中国内教师75人，国外教师17人）、30家校外实习企业的85位企业专家、100位学生和30位政府人员，运用电子邮件、实地访谈等方式进行了调研。调研共发出问卷307份，回收有效问卷293份，满足了因子分析法对样本数量的要求。而后采用决断数值分析法，通过SPSS15.0将预测试量表指标得分之和升序排列，以0.25为区间标准分组后，利用样本T 检验得分的平均数差异显著性，若决断值未达到显著水平（>0.05），则表明该指标不能鉴别专家反应程度，予以删除，再重新整理编号，得到67个调查指标，形成因子正式调查问卷对专家进行第二轮调查。

在得到第二轮调查数据后，首先利用KMO和Bartlett球形检测判别数据群体矩阵的共同因素，检测结果见表1，五个一级范畴KMO值均大于0.50；Approx.Chi-Square值均大于158.175，呈显著水平，符合因子分析基本要求。

为了应对评价过程的众多主体和复杂流程，项目组利用探索性因子分析（EFA）测试因子相关度和潜在因子，再运用验证性因子分析（CFA）方法检测修正指标，推导评价因子接受度，以更好描述甄选因子评价主体及因子关系，反映问卷绝大部分信息。为了避免两次因子分析使用同样本带来的共同样本偏差，将二次调研所得的256份问卷均分为两份样本组。

1.探索性因子分析。探索性因子分析首先需要提取公共因子数，主要运用Kaiser计算特征值标准、碎石检测、因子贡献三种方法，其中Kaiser法过于机械，无法确保估计程度，碎石法缺少数量标准，客观性不足，因子贡献法则要求所有因子贡献率之和必须大于总方差的75%，条件苛刻。鉴于各自优缺点，综合三种方法联合运算确定因子，以“背景”分量表为例，通过计算数据的特征根、方差贡献率和累计方差贡献率，前4个因子初始特征根值分别为6.058、5.405、4.721、1.361，均大于1，且前4个因子的方差贡献率占总方差的77.316%，且碎石图十分理想，显示背景分量甄选4个因子最为合理。

确定因子数目后，经过方差最大化和正交旋转，并迭代4次，抽取四个公共因子，再计算各个指标的因子载荷。如数据显示“背景”分量表中指标1和指标3在TPLQ1上负荷为0.873、0.785，显著大于两者在其他TPLQ的数值，因此归为公共因子1；类似的方法将指标分别归于各自因子。为了保证客观科学性，对数据进行了7次最优斜交旋转。对比正、斜交旋转结果，将“背景”分量表中的7个指标提取为四个公共因子，依次命名为师生的校企合作目标明晰度因子和了解认同目标度、企业校企合作目标认识度和合作意愿及重视程度。依据以上步骤，对其他四层面进行因子分析，得出评价指标量表（如表2所示）。

为了确保评价指标的可信度和效度，运用系数对量表各层面与总量表进行同质性信度检验，经计算，5个公共因子的信度评价指标值分别为0.825、0.793、0.834、0.815、0.789，总值为0.811，均大于0.700，显示评价模型的具有较好的构想效度。

2.验证性因子分析。利用Lisrel10.0进行验证性因子分析，得到5个分量表指标负荷值及关系矩阵。结果显示所有指标标志化估计值均处于0.73与0.95之间，t值均大于1.96的标准，表明所有指标计量因子负载和t值均十分显著，数据具有较高的有效会聚性。同时分量关系矩阵系数均处于0.820与0.950间，观察变量测量误差处于0.21与0.47间，无明显误差，符合进一步做评价模型整体配置性分析条件。

经计算，评价模型整体配置性主要判别指标卡方值（x2）=171.212，自由度（df）=98，两者比值小于2；规范拟合指数（NFI）、不规范拟合指数（NNFI）、比较拟合指数（CFI）和增量拟合指数（IFI）分别为0.924、0.934、0.951、0.931，均大于0.900比值，模型P值为0.611，大于0.500；拟合优度指数（GFI）为0.881，接近理想值0.900，显示该模型拟合度较好。接着分析评价模型信度，所有评价指标信度指标（R2）值均处于0.515到0.811间，超过临界值0.500，显示该评价模型具有较好信度。

（三）因子赋权

为了增加评价模型的科学客观性，综合层次分析法（AHP）、德尔菲法赋权各因子。层次分析法依照各因子间隶属关系，将其分解为由高到低全排列的层次分析结构模型，通过两两比较各层次元素Di与Dj相对重要性，得到对比标度值Dij，建立判断矩阵B。其中i=1；再判断矩阵完全一致性，通过求和及求根方法计算近似特征值评判层次之间的重要性。求和法归一化判断矩阵B各列，设计相加矩阵各行，对向量行归一化后得出向量，其中为指标权重。求根法利用计算判断矩阵B，归一化各列，得出向量。再利用差检测计算权重矩阵的随机一致性比值，根据判断矩阵B的阶数n，依照1-10阶标准值表确定判断矩阵的平均随机一致性指标。德尔菲法项目组挑选高校教师、企业专家和学生各24名，调查时间为2013年12月至2104年1月，经过3轮问卷汇总得到指标权重。

而后设置公式计算各因子综合权重，其中j为指标项数，T1、T2为层次分析法及德尔菲法得到的权重，k1=0.5，k2=0.5。详细指标体系见表2。

三、实例评价比较

完成评价指标体系后，项目组于2014年2月至4月，采用教师、学生、合作企业和专家四维评价方式，对苏州科技大学的物流管理、工商管理、市场营销、旅游管理、金融管理、人力资源管理六个专业进行专业实训实践校企耦合度评价。调查人员为每个专业随机抽调15名教师、三四年级45名学生、15名合作企业人员，并以专业研讨会方式，邀请了高校、政府及企业的8名专家。经过各位评价人员的测评，得出相关具体数据，设第i个专业的第j个指标测评指标Xij的数据为Sij，指标权重为Wj，其实训实践校企耦合度得分为Si，运用公式计算正逆指标：

在获得各专业分数和排名基础上，进一步通过各专业的分指标对比明确本专业的优劣势，研究改进方案，实现专业实训实践教学资源的整合、共享和优势互补。

结语

本文在文献总结和实际调研的基础上，改进已有教育评价模式，依照应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合特点，运用多级模糊因子综合评价法分解目标层，设置41个分指标，定性定量赋予权重，客观建立评价指标体系，有效剔除了聚类分析、传统计量分析等方法的重复信息等问题，提升了分析精准度，有助于经管类相关专业从背景、投入、过程、成效及发展等方面清晰认识实训实践校企耦合发展情况，系统分析自身优劣势，研究制定合适的发展改进策略。期望从理论上对提升应用型高校实训实践校企耦合度的基础研究起到一定的促进作用，在应用上为高校通过校企合作改进实训实践质量，更好培养经管类大学生的就业能力、实践能力和创新精神，探索相关路径。

本研究不足之处在于样本主要采集于数所大学，样本代表性受到了一定限制，可能部分上影响了评价指标的拟合程度。今后研究中，项目组将进一步扩大调研范围，增加样本数量，调整完善应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合评价体系。

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公差测量实训总结篇9

关键词：最大心率； 稳态心率； 多人艇

中图分类号：G804.21文献标识码：A文章编号：1007-3612(2007)12-1653-03

赛艇是周期性的体能为主导的项目，使用心率进行体能训练的监控和评定运动员机能状态是非常惯用的做法。赛艇多人艇训练时，常用的做法是监控领桨手的强度（桨频、心率或乳酸），以达到监控多人艇训练的目的，这种做法是否合适？这是本文探讨的问题。

1研究对象与方法

1.1研究对象8名男子公开级赛艇八人单桨有舵运动员，身高(193.25±2.36)cm，体重(88.74±4.57)kg，训练年限(7.4±1.7)a，6名选手是九运会或亚运会冠军，2名十运会冠军。7名八人单桨有舵女子运动员，身高(179.72±3.20)cm，体重(75.94±6.22)kg，训练年限(9.1±4.6)a，其中两名奥运选手，2名奥运集训候补选手，4名十运会亚军。

1.2研究方法

1.2.1测试和训练方法测功仪最大功测试的方法：在测试前两天调整，没有进行大强度大运动量的训练。测试前，运动员先带好心率表，将测功仪风门阻力调到130 N，先做5 min准备活动（要求心

率不超过140次/分），休息3 min，接着进行测功仪2 km测试，要求运动员按照水上2km比赛的要求，以取得最好成绩为目的，记录时间。

运动员水上2 km模拟划：在测试前两天调整，没有进行大强度大运动量的训练。要求运动员下水前拉伸20 min，接着水上16桨放松慢划，准备活动20 min，最后第三个5 min的最后10秒要求运动员最大桨频划，体会快速拉桨的感觉。接着运动员进行模拟比赛，要求用最短时间完成2 000 m，用秒表记录成绩。

水上12 km里有氧能力测试：测试前，要求运动员带好心率表，做好准备活动，要求运动员根据自己情况，尽力划出好成绩。

U2训练：有氧低强度训练，一般控制桨频于20～22桨间，乳酸要求不超过2.5 mmol/L。

AT训练：有氧高强度训练，一般控制桨频于26～28桨间，乳酸要求3.5～4 mmol/L。

1.2.2测试时间女子运动员在2004年8月4日、9日分别做了水上模拟划和测功仪最大功测试，6日做了测功仪6 km测试，在2004年8月5日、12月15日、2005年1月19日做了12 km有氧能力测试。

男子公开级八人单桨所有队员（除舵手）在做完测功仪最大功测试后，休息一日，在随后3日内，做了5次20～22桨氧利用2（U2）训练（20 min），和1次26～28桨的乳酸阈强度（AT）训练（10 min）。训练测试前做好准备活动。

1.2.3心率记录和解析通过相应软件接口输入电脑，使用配套软件进行解析。

1.3统计分析使用SPSS11.5数据分析软件、EXCEL电子表格软件。分析女子2 km水上和陆上测试的心率变化、不同测试项目最大心率的变化和分析男子公开级赛艇八人单桨不同训练时心率变化使用ONE-WAY ANOVA。

2结果

2.1男女赛艇运动员不同项目测试最大心率变化特点

如表1所示：从女子情况来看，不同的测试方案，最大心率没有显著差异，但测试距离增加，最大心率有增加趋势。相同的最大功测试，最大心率男女无显著差异，但男队员的心率较女队的低；相同的水上12 km测试，在训练的不同时期，所得的最大心率没有显著性差异。相同的测试方案，运动员最大心率存在较大个体差异，比如测功仪最大功男166～191次/min，女169～195次/min。如图1～4是女子某队员不同测试时的心率变化曲线，图5是男子赛艇运动员最大功测试心率曲线，从图上看出最大心率往往出现在测试结束那一时刻。

2.2男子公开级赛艇运动员八人单桨水上训练心率变化特点

从表2可以看出，在相同20-22桨频、相同强度的要求下，运动员的心率变化表现出一定的差异，总的来说心率的变化区间为73.4%～85.6%，每次各不相同，第二次训练的心率与第三、四、五次训练心率有显著差异；第二、四次与第五次训练心率有显著差异。26-28桨运动员心率变化区间为81%～89.1%。在同一次训练课，无论是低桨频（20～22），还是中等桨频（26～28），运动员的心率占最大心率（测功仪最大功所得的心率）的百分比有一定差异。

3分析与讨论

3.1不同测试所得到的多人艇运动员最大心率变化特点心率是每分钟心跳的次数，是反映心脏机能的指标。由于心率与强度有着一定的相关性，往往用心率来评定运动员的状态和训练的强度。但心率存在较大的个体差异，与遗传、训练年限等因素有关。运动时，心脏为了满足机体对养分和排除代谢产物的需要，需要增大心输出量，主要通过心率和每搏输出量这两个参数。当运动员达到一定训练年限和水平后，在保持系统的训练情况下，每搏输出量增长到一定阶段往往比较稳定，再突破很难。运动员的最大心率理论上基本是不会变的，而要达到最大心率，往往要通过最大功测试或身体能力极限测试，要有极大强度和相当长时间的作用下，才能充分调动身体心肺功能。

从我们所得的测试结果看出：不同的测试方案，女子桨手最大心率没有显著差异，但测试距离增加，最大心率有增加趋势。在水上12公里和测功仪6公里这种大强度长时间的训练测试，有些运动员的表现出来的心率可以超出测功仪2公里的最大心率，提示可能这种长时间大强度的训练，可以进一步发挥、调动心脏工作的潜能，当然也有可能是由于时间长、强度大而造成心脏的疲劳，每搏量降低，每次心脏搏动时间缩短，而使心率增高。女子桨手相同的测试方案，在训练的不同时期，所得的最大心率没有差异。这有可能是因为我们测试的对象都是经过多年训练的老队员，各种解剖、生理机能经过系统的训练后，已经基本达到极限，推测在每搏量基本稳定和机体需要基本稳定情况下，所表现出来的最大心率也不可能有很大变化。心输出量通过每搏量和心率的调节会尽量去满足机体的需要。对于一个运动员来说，要提高心率，关键是提高机体的需要，即运动员充分利用氧的能力。对于长期接受训练的运动员来说，如果他或她的每搏量增大到一定水平时，而机体各方面运动时的需要能够在其不必要发挥到最大理论心率时就能得到满足，那其最大心率就是受其运动时的需要决定的；但另一方面，最大心率还是受每搏输出量控制的，因为每搏输出量增加往往伴随着心腔的扩大或心肌的增厚，自然每次搏动舒缩时间延长，这有可能影响每分钟最快的搏动次数。

另一方面，从最大心率测试结果反映出，与最大心率的传统推算方法（220―年龄），还是有一定差距，平均小10次/分左右。说明使用这种传统方法来推测运动员的最大心率可能有一定缺陷，对于赛艇运动员来说，可能是由于运动员多年的训练引起的心脏重塑，使心腔扩大并伴有一定的心壁增厚引起的。因为在一个完整的周期内，全身绝大多数肌肉群参与运动，在拉桨划行中需要很高的力量，世界级选手在测功仪做2000米全力划，出发时每桨功率达到800-1200瓦之间，全程平均功率达到450-550瓦，要求每桨约为500牛顿的力［5］；长期在大负荷的肌肉静力与动力收缩作用下，赛艇运动员心脏产生适应性变化，心腔扩大，室壁增厚［3］。相同的侧功仪2km最大功测试，最大心率男女桨手也无显著差异，但男桨手的心率较女队的低。我们还发现，相同的最大功测试运动员的最大心率还是有一定差异，如最大功测试男166～191次/分，女169～195次/分。往往是有些老队员的最大心率低，但我们没有发现运动水平与最大心率太大的关系，这问题可以进一步研究探讨。

3.2不同训练项目八人艇运动员心率变化情况在训练开始三分钟后的运动员的心率基本没有多大变化，在此称之为进入了稳定阶段。我们将运动3 min后的心率成为稳态心率［6］，但绝不是稳定不变的（训练课质量好的心率表现是一条相对稳定的上升曲线），所以我们称之为相对稳态心率。由于个体差异，我们用相对稳态心率占最大心率的百分数来比较。

从实验结果看出：相同的氧利用2（U2）强度训练课，不同课时运动员的相对稳态心率不相同，第一、二、四与第五次，第三、四、五与第二次相对稳态心率有显著差异，从75.9%～83.9%，相当于有氧阈到无氧阈的训练，相同的训练内容，心率差别会如此之大，与训练目标氧利用2（相当于有氧阈强度训练）相悖。由于是在三日内完成的测试，这种心率变化与训练引起的水平变化应该无太大关系，从侧面说明多人艇的这种体能课重复性不是很好。一次训练对机体的刺激往往是不够的，想要达到训练目的往往采用多次相同训练课的重复，训练的重复性在体能训练的过程中很重要。训练的重复性不仅体现在外部负荷如桨频、公里数、时间、组数等指标，更重要的是机体内部负荷的重复性，重复的对机体内部刺激才能产生机体内部适应，这才是体能训练的基本目的。我们研究的是八人艇，是不是人数越多这种重复性越差有待于进一步考察。八人艇训练这种心率重复性不好的现象有可能是以下原因造成的：艇上任何一人状态都会影响整条艇上所有队员的训练状态，状态不好的运动员可能运动中心率就高些，如果监控这些运动员来判断训练强度会有偏差；或者艇上不同队员间有氧水平差异过大，如结果所示，同一次训练课，运动员的平均相对稳态心率还是有一定差异（3%～5%），如果试图通过监控水平低者或水平高者的心率进行训练强度的控制，会可能造成监控的偏差；同时多人艇上技术的不协调、配合得不完善，可能造成某些队员没有充分运用体能或某些队员过度使用体能，技术不合理、配合不好就不可避免要增加能量损耗，这增加的损耗就可能会通过增高的心率表现出来。因此，如果按照单人艇的监控方法去监控强度，可能会造成训练强度的偏离，提示利用多人艇来训练体能还要受到技术配合的限制。

体能训练是个日积月累刺激――适应――再刺激――再适应循环往复的过程，体能训练有明确的训练目的，有较为完备的强度和训练量要求，这些都是前人多年来理论和实践积累的总结。

赛艇的体能训练简要分为六个强度等级［4］，用这六个等级去发展体能训练已被很多教练采用，并收到一定效果，也存在一定问题。我们都想通过多人艇训练达到多人艇上队员技术、配合、体能的协调共同发展，假设多人艇的训练课（根据心率或乳酸监控）偏离了原来预计的训练强度，日积月累这种偏离可能越来越大，就可能造成体能训练的严重不足。多人艇训练要求运动员利用相同的桨频，相同的相对水上速度，在同一条艇上共同运动，但是机体内部负荷的反应是不一样的；如果多人艇训练过多了，可能由于照顾不到个体机能的差异而产生个体体能发生不一致的变化，不能保证不发生任何运动员体能“练不到位”，即使仅是对一名运动员的体能产生负影响，对整条艇的体能水平也会产生破坏。从本文结果也可提示出，如果多人艇训练过多了，可能会影响体能训练，而且不好利用客观的生理指标进行控制，进而影响运动员的体能水平，最终影响水上成绩。当然最好是艇上每个队员的体能能力一致，技术风格一致，思想一致。也提示我们在组最好的多人艇时，尽量选择能力最好的、技术风格相似的可能对这条艇的整体训练和最后训练效果的体现会好些。进入赛季时多人艇训练增多，我们有可能忽视少人艇或单人艇的训练，这是要引起注意的。很多队伍冬训结果都还不错，一旦到了赛季，到了锦标赛成绩往往不甚理想，是不是由于多人艇训练增多而忽视少人艇训练而使体能训练不足引起的还值得进一步探讨。

4结论

1） 相同的测功仪最大功测试，多人艇男女桨手最大心率无显著差异；不同的测试方案，最大心率没有显著差异，但测试距离增加，最大心率有增加趋势。2） 相同的八人艇训练项目，运动员的稳态心率变化缺乏重复性。在同一次训练中，运动员的稳态心率也存在一定差异。多人艇训练对机体内部的刺激是不一致的，多人艇训练过多可能会对个体体能产生负面影响，进而影响整条艇的成绩。3） 用单人艇监控强度的方法去监控多人艇的训练强度并不很科学。

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［4］ 张清，叶国雄，中国体育教练员岗位培训教材［M］.北京:人民体育出版社，1999.

公差测量实训总结篇10

随着社会人才结构的需求和经济发展的现状，以及社会主义现代化建设中对高技能人才的需要，国家对高等职业教育逐渐重视并制订了相关政策扶持。1996年，全国人大通过并颁布了《中华人民共和国职业教育法》，从法律上确定了高职教育在我国教育体系中的地位。1999年全国教育工作会议的召开，中央提出“大力发展高等职业教育”的工作要求，我国高职教育进入了蓬勃发展的历史新阶段。 高职教育与本科教育的侧重点不同，本科教育是使学生在充足的学习时间（一般4年）培养学生具有坚实的理论基础和完善的知识体系，而高职教育所培养的人才就是符合市场和就业需求的技能型的人才，市场需要什么样的人才，应该具备哪些能力，高职教育人才培养就应该以此作为出发点去考虑，因此理论知识的考核以“必需、够用”为准则，在办学过程中应该更加重视对学生动手能力和职业技能的培养。 “411三阶段”人才培养模式应运而生，甘肃建筑职业技术学院自2007年开始实行，成效显著。测绘专业毕业生基础技能过硬、就业率在省内高校一直位居前列，深受用人单位的好评。“411”中的“4”指4个学期进行专业基础课程的教育此为第一阶段；“1”学期进行综合实训，针对测量任务进行综合实训，将前面一阶段所学各门专业课程知识使用在一起；最后一个“1”指最后一学期顶岗实训。通过这三阶段培养，使学生适应就业的要求，具备岗位所需的职业技能。在“411三阶段”人才培养模式的要求下，为适应就业动态性、发展性要求，培养学生的岗位的目的性、学习能力、操作能力和适应发展能力，我们对工程测量技术专业的非常重要、难度也比较大的专业课《测量平差》进行了改革。 1课程特点 测量平差基础关于数据检验处理的一门学科，在测绘工程专业教学中占有重要的地位。一般开设《测量平差》这门课的时间，一般在大二上半学期，学生一般学完《高等数学》、《线性代数》、《概率与统计》、《测量学基础》等课程以后，开设此课程。该课程的内容直接为后继的专业课如《控制测量》、《工程测量》、《GPS原理与应用》等提供测量数据处理的方法。之所以在课程改革中介绍《测量平差》这门课程，主要由于其在教学上相较与其它测绘专业基础课，有非常显著的特色： 1.1实训课主要以平差软件应用为主 《测量平差》课程要求学生能够普使用常用的测量平差软件进行基线解算，实训课的安排主要在机房进行软件学习，也可以和同学期开设的《GPS原理与应用》结合起来，用GPS进行观测，数据结果使用平差的方法进行处理。 1.2难度大、内容枯燥 前导的课程包括《高等数学》《线性代数》《概率论与数理统计》，这些课程里的微积分、导数、关于矩阵的运算、假设检验等内容在《测量平差》中都是非常重要的基础内容，因此《测量平差》这门课公式较多，内容抽象，公式推导较多，学起来比较枯燥。而高职高专院校学生都是在高考第三批次录取，总体水平低，基础上、学习兴趣和克服困难的能力上都要弱于本科院校学生，所以《测量平差》课如果一味照搬本科教学模式，势必会导致距离高职高专办学目标越来越远。 1.3逻辑性强 知识点看似杂乱杂乱无章、不容易记忆。但仔细研究会发现概念之间是存在内在联系的，逻辑性很强。如果忽略这种联系去死记硬背的话，反而会起反效果，学生心理上很容易产生厌学的心理。 2平差教学内容的改革 不论改革前还是改革后，测量平差的主要教学内容包括下面这些：衡量精度的指标、误差传播率、最小二乘法、测量平差的数学模型、测量平差的五种基本方法包括条件平差和间接平差、附有参数的条件平差法、附有限制条件的条件平差；附有条件的间接平差法、以及这几种平差方法中都必须包含的两个步骤：平差值计算和精度评定、参数区间估计与误差检验等内容。改革前后的差别主要是这些内容的分类组合上。 2.1改革前 改革前的测量平差课程由于缺乏适用于专门高职高专院校使用的教材和参考资料，平差课程以参照本科教育为主。主要采用靳祥升主编的《测量平差》教材。这种内容安排的优点是：每一种平差方法独立介绍，有各自完整独立的计算格式。但由于各种平差法都是单独平等地介绍，容易忽略彼此之间的联系，即都遵循最小二乘法的原则这一共性，以及每种测量平差方法都遵循两个步骤：找出代替观测值最佳估值即平差值并对其进行精度评定，这也是测量平差的两个任务。同时，这些基本平差方法的应用，比如在一维高程控制网、二维平面控制网以及和GPS结合在一起的三维控制网平差中的应用没有明确提出来，而是放在条件或间接平差中间去进行，这样学生就会产生疑惑，它们之间到底有什么关系，最终导致的结果是难学，直接影响本课程的教学效果。其次，由于计算机的普及发展，使得那些针对手算而设计的计算表格、计算方法及传统受重视的检核计算方法等内容，就明显落后于时代技术的进步。因为教学效果没能达到预期，针对教学中出现的各种问题，对《测量平差》课程做了一些改革。 2.2改革后 为适应“411三阶段”人才培养模式的要求，在教学内容的调整上应本着理论教学“够用、必须”的原则，加强实践性教学所占的比重。①教学内容上分为几大部分来介绍：测量平差理论、基本平差方法的介绍、测量平差方法的应用、误差椭圆、假设检验。②理论联系实际，增加《测量平差》课程设计。时间为一周，可以结合同学期开设的《控制测量》或《GPS原理与应用》课程实训，利用其得到的观测数据使用平差软件进行数据处理。③在综合实训内容中增加《测量平差》。在测量平差的近展上，越来越多的和“3S”技术结合在一起，给测绘学的发展带来很大的变革。因此在人才培养模式的设置上，工程测量专业在第5学期开设综合实训，时间为1学期，内容为全站仪数字测图和GPS数字测图两部分。可以在以上内容里面增加测量平差的应用。即可以平差知识进行综合应用，也可以帮助学生更好地理解课程之间的关系。具体结构见表1。#p#分页标题#e# 3教学方法和手段改革 3.1改革前 测量平差的教学手段相对单一，教师授课的目的并不明确，面面俱到，忽略了高职教育的人才培养目标与本科教育并不相同。同时大力鼓励多媒体教学也带来了一些负面影响，主要是一些多媒体课件缺乏实用性。随着计算机技术越来越多的应用到矩阵计算当中，真正需要多媒体教学的是GIS、MATLAB这些软件的使用。但大多数高职院校并没有紧跟技术发展的步伐，把平差软件的应用列为教学的重点。 3.2改革后 ①教师要明确平差的目的和任务。在教学的过程中也要不断的强调，因为随着内容的开展，公式的增多，学生会很容易着重眼前的方法公式，却忘记了最基本的出发点。这样很容易在做题的时候失去方向不知道下步该干什么，死记硬背解决不了问题，自己理清思路，明确目的才是根本。②要考虑学生的实际介绍情况，深入浅出。高职教育学生本来的学习基础就弱，学习积极性也不高，教师授课时要充分考虑到这一点。介绍教学内容时，要注意深入浅出，调节课堂气氛。③善于分类概括，总结规律。知识点虽然杂乱，但都不是独立存在的。要从中找出共性，总结规律就很重要了。每一种平差方法都会列出条件方程或者观测方程，都要求解法方程系数，得到平差值之后都要进行精度评定。④增加实例的应用。课堂上加强例题习题的讲解，可以设计一些小测验。像间接平差、条件平差这些平差方法，单纯讲步骤，内容就太抽象了，学生在基础比较薄弱的时候是很难理解的。所以，一开始就以例题的形式去讲。以同一例题为例，条件平差和间接平差的每一步骤就会变得具体一些。⑤合理利用多媒体教学手段。 多媒体教学本身具有很多优点:信息量大，速度快，教学方法多样，通过图像、动画和声音，使知识点的演化更加立体。但若把多媒体教学作为唯一的教学手段缺点也会很明显，速度太快，多媒体课件叙述性的内容太多，很多推理过程，学生还没有完全消化就已经过去了，学生会把注意力放在赶紧记笔记上，对于内容就无暇顾及了。因此，多媒体教学只能作为一个补充，需要我们结合平差课程本身的特点，针对不同的章节，应用传统教学方式和多媒体教学相结合的方式进行。