冯利军
- 作品数：27 被引量：149H指数：7
- 供职机构：河北农业大学城乡建设学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划河北省建设厅资助项目河北省教育厅项目更多>>
- 相关领域：文化科学水利工程建筑科学经济管理更多>>
- 基于SVM的建设项目风险识别方法研究被引量：18
- 2005年
- 支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性和分类精确性。在项目风险管理中,风险识别是很重要的一个步骤,如果风险不能被识别,那么我们就不能对风险进行转移、控制或管理。针对该问题,本文提出了一种新的风险识别方法-支持向量机,利用该方法对项目风险识别进行了研究,并取得了很好的识别效果。
- 冯利军李书全
- 关键词：支持向量机建设项目SVM项目风险管理统计学习理论风险最小化
- 基于文献计量的我国SPOC研究热点与趋势分析
- 2022年
- 基于“新工科”和“互联网+”的背景,各高校相继开展教学模式探索与实践。SPOC模式的多重优越性成为教学改革的热点。本文选取2014-2020年中国知网数据库中以“SPOC”为主题的4706篇文献,应用Citespace软件进行知识图谱可视化分析。
- 张蕾张会敏冯利军夏辉
- 关键词：教学改革研究热点与趋势教学模式互联网
- 基于AHP-熵值法的水利工程施工进度风险模糊综合评价被引量：23
- 2016年
- 准确评价水利工程施工阶段各个项目施工进度风险并提前做好风险预案,对顺利完成各个施工项目有重要作用。对此,本文分别采用层次分析法(AHP)和信息熵理论计算权重系数,给出了影响水利工程施工进度风险的AHP-熵权组合方法,据此得出风险因素的组合权重,并进行模糊综合评价。以南水北调中线工程渚河北支排水倒虹吸工程为例,获得了该工程的主要风险因素,提出了相应的防治措施,为工程风险防范和进度控制提了依据。
- 郭建辉冯利军
- 关键词：层次分析法熵值法
- 工程实例教学法在水力学课程教学中的应用与实践被引量：15
- 2014年
- 针对水力学课程自身的特征、教学现状及所授课学生专业背景,提出将工程实例引入水力学课程教学之中。就水力学课程教学中工程实例的来源、典型案例的类型及如何进行典型案例分析进行了阐述:工程实例来源于实习工地、毕业生、科研活动过程等,可归纳为图片视频、操作应用及设计计算等多种类型。实践证明,工程实例教学法不仅可以提高学生对水力学课程的学习兴趣,而且有助于学生将理论知识与工程实践相结合。
- 张西平吴金华梁素韬石志建冯利军张志宇
- 关键词：水力学教学
- 遗传算法在项目融资(BOT)中的应用研究
- 2005年
- 介绍了项目融资的概念,分析了项目融资经济分析的一般程序及存在的问题,提出了利用改进遗传算法解决问题的思路,并通过实例说明了该方法是有效的,为项目融资经济分析提供了一条新的途径。
- 李书全蔡双利冯利军
- 关键词：遗传算法项目融资内部收益率
- 基于工程专业认证标准的专业人才培养方案修订实践——以河北农业大学农业水利工程专业为例
- 高等院校工程教育专业认证是我国当前高等教育关注的重点工作,是提高人才培养质量、实现人才培养标准国际实质等效、毕业生学术资格国际互认、推动高等院校教育教学改革的有力保障和强大动力。本文介绍了工程教育专业认证的概念和意义、工...
- 夏辉冯利军刘宏权郄志红
- 建筑安全事故成因分析及预警管理研究
- 本文针对我国建筑安全事故发生率比较高这一问题，首先运用调查问卷、现场访谈等研究手段对我国建筑安全生产管理的现状进行了分析.在此基础上总结出了导致建筑安全事故发生的主要影响因素，他们是人的原因、物的原因、环境的原因和管理的...
- 冯利军
- 关键词：建筑安全安全事故安全生产管理
- 论高校“青年教师说课大赛”——以河北农业大学“青年教师说课大赛”为例被引量：1
- 2013年
- 为鼓励更多青年教师积极参加说课大赛,通过参赛提高课堂教学效果、教学质量及教学水平,并充分发挥说课大赛对提高青年教师教学质量所起的示范引领作用,结合参加说课大赛的经历及河北农业大学青年教师说课大赛的组织形式及相关环节,分析总结了说课大赛对高校青年教师培养所起的主要作用,并对说课大赛组织活动的部分环节提出了一些建议。
- 张西平张志宇吴金华绳莉丽梁素韬冯利军
- 关键词：高校青年教师说课
- 工科本科生提前进入毕业设计阶段问题的探讨被引量：6
- 2010年
- 毕业设计在高校工科学生培养方面起着非常重要的作用,根据目前各高校普遍采用的在第8学期进行毕业设计所存在的问题,提出了工科本科生提前进入毕业设计阶段的几种模式,最后通过论述分析,认为将工科本科生的毕业设计时间提前是可行的。
- 张志宇吴鑫淼冯利军
- 关键词：高校教学质量
- 利用粗糙集理论提高SVM预测系统的实时性被引量：6
- 2006年
- 支持向量机是一种新的机器学习方法,它具有良好的推广性和分类精确性。但是在利用支持向量机的分类算法处理实际问题时,该算法的计算速度较慢、处理问题效率较低。文中介绍了一种新的学习算法,就是将粗糙集和支持向量机相结合,利用粗糙集对支持向量机的训练样本进行预处理,从而缩短样本的训练时间,提高基于SVM预测系统实时性。文中最后利用该方法进行了数据试验,试验结果表明了该方法可以大大缩短样本的训练时间,提高基于支持向量机处理预测系统的效率。从而也证明了该方法的有效性。
- 冯利军李书全宋连友
- 关键词：粗糙集支持向量机
