简介：煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素。如何根据各个影响因素预测计算煤层瓦斯含量是一个非常复杂的问题。近年来迅速发展起来的神经网络具有较高的非线性映射和并行处理能力。广义回归神经网络（GRNN）具有网络结构自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性，能够逼近任意连续的非线性函数，可以处理系统内在的难以解析的规律。本文以某矿13-1煤层为研究对象，在分析影响煤层瓦斯含量的各种地质因素和量化定性因素的基础上，应用GRNN神经网络方法建立某矿13—1煤层瓦斯含量预测模型，以达到对井田未开采区域进行瓦斯含量预测的目的。
简介：数学是一门高度抽象的学科，历来被人们认为是一些呆板公式和乏味定理的堆砌，很难引起学生的兴趣。事实上，只要教师采用一定手法，数学就会真正成为一门艺术，其感染力是不可低估的。文史知识在数学教学中的渗透是一种常见的手法。
简介：教育家加里宁曾说：“教育不仅是科学事业，而且是艺术事业。”夸美纽斯也说：“教育者的艺术表现在什么地方呢?表现在使学生能透彻地、迅速地、愉快地学习知识和技能。”这些都说明要使课堂教学取得良好的效果，必须把教育、科学、艺术三者有机地结合起来，以艺术的魅力去渲染、增强教学的效果，用艺术的气氛去烘托科学的奥秘激发学生学习的兴趣，培养他们的求索精神，使学生在愉快的心境中能迅速透彻地掌握知识和技能。
基于广义回归神经网络GRNN的矿井瓦斯含量预测
谈谈数学教学艺术
探究教学艺术 提高教学效果
