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System identification University of Sheffield ACS318 using matlab

System identification University of Sheffield ACS318 using matlab
System identification University of Sheffield ACS318 using matlab

System Identification Using MATLAB

H.L. Wei, Q.M. Zhu, S.A. Billings

August 2002

Department of Automatic Control and Systems Engineering

The University of Sheffield

Mappin Street, Sheffield,

S1 3JD, UK

CONTENTS

1. Objective (2)

2. Identification of a Gas Furnace (2)

2.1 Introduction (2)

2.2 Correlation Analysis (3)

2.3 Spectral Analysis (8)

2.4 Parameter Estimation (12)

2.5 MATLAB Commands and Programmes for the Gas Furnace Identification (16)

3. The Effects of Bias on Parameter Estimation (19)

3.1 Introduction (19)

3.2 An Example Showing the Effects of Bias in Parameter Estimation (19)

3.3 MATLAB Programmes Used to Show the Effects of Bias in Parameter Estimation (26)

4. Time Series Prediction (28)

4.1 The ARMA Model (28)

4.2 The AR and ARMA Models for Sunspot Series (28)

4.3 MATLAB Commands and Programmes for Time Series Analysis (36)

References (37)

Appendix A1 Data Files Used in Identification and Time Series Modelling (38)

Appendix A2 Programmes Used in Identification and Time Series Modelling (38)

Appendix A3 Local Functions Used in Identification and Signal Processing (38)

System Identification Using MATLAB

H.L. Wei, Q.M. Zhu and S.A. Billings

Department of Automatic Control and Systems Engineering

The University of Sheffield S1 3JD, Sheffield, UK

1. OBJECTIVE

The objective of this demonstration is to illustrate linear system identification techniques using MATLAB. Three MATLAB demonstrations are included: ( i ) The identification of a gas furnace using (a) Correlation analysis (b) Spectral analysis (c) Parameter estimation

( ii ) An example showing the effects of bias in parameter estimation. (iii ) Two examples showing time series prediction.

2. IDENTIFICATION OF A GAS FURNACE 2.1 Introduction

The data were obtained from a commercial gas furnace producing carbon dioxide. A schematic diagram of the system is shown in Fig. 2.1. The output variable is the concentration of carbon dioxide measured as a percentage of the outlet gas from the furnace. The concentration is affected by two input variables, the air rate and the gas rate. In the experiment described here, the input air rate was fixed so that the transfer function between the input gas rate and output concentration could be determined using a single input, single output model.

Fig. 2.1. A simple diagram of a gas furnace system

2

2.2 Correlation Analysis

The demonstration consists of the following five steps. 2.2.1 Display the Raw Data

In the MATLAB environment load in the gas furnace data by typing load gasdata.dat and then run the demonstration by typing gas_ident . The raw input and output data are displayed in Fig.2.2. 2.2.2 Remove the Means and Linear Trends from the Raw Data Remove the mean level on the input and output data by

u t u t u m -=)()(, y t y t y m -=)()( (2.1)

where )(t u and )(t y are the raw input and output, ∑==N t t u N u 1)(1 and ∑==N

t t y N

y 1

)(1 are the mean of the input and output, N t ,,2,1 = is the discrete time index, N is the data length. The input

and output data with the mean removed are shown in Fig. 2.3.

Let T N u u u u )](,),2(),1([ = and T N y y y y )](,),2(),1([ =. Remove the linear trends by

u d A t u t u θ-=)()(, y d A t y t y θ-=)()( (2.2)

where

?????

??

?????????=1 1 1 1)/N -(N 1 2/N 1 1/N

A (2.3) u θ and y θ make u A θ and y A θ the least-square fits for u and y , that is, u θ and y θ are the solution

of the following normal equations, respectively,

u A A A T u T =θ)(, y A A A T y T =θ)( (2.4)

Fig. 2.2 The raw input and output data

The process of removing the trend from the input )(t u d and output )(t y d in Eq. (2.2) is called

remove trend operation . The data after the mean and trends have been removed is shown in Fig. 2.4.

Fig. 2.3 The mean-removed input and output

Fig. 2.4 The detrended input and output

2.2.3 Cross Correlation

The cross correlation function between two signals )(1t x and )(2t x is defined as ∑∑

∑==+=-

----=

N

t N t N

t x t x

N

x t x N

x t x x t x N 1

2

221

2

111

221

1

21])([1

])([1]

)(][)([1)(τ

ττφ

∑∑∑==+=-

----=

N

t N

t N

t x t x

x t x x t x x t x 1

2

221

2

11

1221

1])([])([]

)(][)([τ

τ, )1(,,1,0-±±=N τ. (2.3)

The cross correlation function between the raw input )(t u and output )(t y and the cross correlation function between the detrended input )(t u d and output )(t y d are shown in Fig.2.5. Notice that the cross correlation function is not symmetrical about zero and has a well defined peak at 5+=τ,

indicating that the output lags behind the input. In addition, the cross correlation are negative for some small τ, this is to be expected since an increase in the input produces a decrease in the output (see Fig.2.2-2.4) .

The cross correlation between the input and output will provide an estimate of the system impulse response, if and only if the input is a white noise sequence. Most signals are not white and therefore in order to produce an estimate of the system impulse response using the correlation the raw inputs must be pre-whitened. This is achieved by considering the input to be a filtered white noise sequence

)

(1

)

()(1

-=z F t u t u w (2.4) where )(t u w is a zero mean white input sequence and )(1-z F is an autoregressive model filter defined by

---++=z z z F λλ1111)( (2.5)

Fig. 2.5. Cross correlation functions. "o": the cross correlation functions between the raw input and output;

"*": the cross correlation functions between the detrended input and output.

The parameters ),,2,1( =j j λ can be estimated by fitting an autoregressive model to )(t u using a least squares algorithm. Once the estimates of the autoregressive model or pre-whitening filter are available the input and output can be filtered using the filter to give

?????==--)()(?)(?)()(?)(?11t y z F t y

t u z F t u

w w (2.6) The input-output relationship of the system will be unchanged since the same filter has been

applied to both input and output. The quality of the filter )(?1-z F

can be checked by computing the auto-correlation of )(?t u

w which should be white. The autocorrelation function of a signal )(t x is defined as

∑∑∑∑=-==+=--+-=

----=

N

t N t N

t N t x t x x t x x t x x t x N

x t x x t x N

1

2

1

1

2

1

11]

)([])(][)([]

)([1])(][)([1)(ττ

τττφ, )1(,,1,0-±±=N τ. (2.7)

where )(t x denotes either )(t u d or )(?t u

w in the present application. The autocorrelation function of the detrended input shown in Fig.2.6 clearly indicates that the input signal is not a white noise sequence.

Pre-whitening the input by estimating the filter )(?1-z F

with 20= , and then filtering the input and output produces the pre-whitened signals shown in Fig. 2.7. The auto-correlation function in Fig. 2.8 clearly shows that the filter has been correctly estimated. Finally an estimate of the cross correlation function is shown in Fig. 2.9. This is an estimate of the system impulse response function because the input was pre-whitened and shown to have an auto-correlation which is an impulse. The shape of the impulse response in Fig. 2.9 suggests there is a time delay of 2 samples and that the system is probably second order. A first order system would have an impulse response resembling an exponential decay. To find the model of the system we would need to fit a model to Fig. 2.9. But it is easier to do this using the original detrended data using parameter estimation, see Section 2.4.

Fig. 2.6 The auto-correlation function of the detrended input data

Fig. 2.7 Pre-whitened input and output data

Fig. 2.8 The auto-correlation function for pre-whitened input data

Fig. 2.9 The cross correlation function between the pre-whitened input and output

2.3 Spectral Analysis

An estimate of the spectral density function of a signal )(t x is defined as

∑-=-=

M

M

k kf j e k k w f S πφ21111)()()( , 21

0≤

≤f , (2.8) where )}({k w are a set of weights called the lag window, and )(N M < is called the truncation point. It is assumed that the sampling interval 1=? in Eq. (2.8) for the purpose of computing convenience. If 1≠?, then the real spectrum can still be estimated from (2.8) by multiplying by ? and plotting the estimates against ?f instead of ?.

An estimate of the cross spectral density function between two signals )(1t x and )(2t x is defined as

∑-=-=M

M

k kf j e k k w f S πφ22121)()()(, 21

0≤≤f , (2.9)

Associated with the above cross spectral density function, the cross amplitude and phase spectra etc.

can be derived as follows. (i) The real part of )(21f S is

∑-==

M

M

k kf k k w f R )2cos()()()(21

πφ

(2.10)

(ii) The imaginary part of )(21f S is

∑-==

M

M

k kf k k w f I )2sin()()()(21

πφ

(2.11)

It is clear from (2.9),(2.10) and (2.11) that,

)()()(21f jI f R f S -= (2.12)

(iii) Cross-phase spectrum

?

?

?

?

??-=-=Φ)()()]()([)(f R f I arctg f jI f R Arg f (2.13) Clearly,

)](exp[)()(21f j f A f S Φ= (2.14)

where

22)]([)]([)(f I f R f A += (2.15)

(iv) Squared coherency

)

()()

()()()()(2211222112f S f S f A f S f S f A f C x x x x =

= (2.16) It can be shown that

1)(0≤≤f C (2.17)

This quantity measures the linear correlation between the two components of the bivariate process at frequency f and is analogous to the square of the usual correlation function. The closer )(f C is to one, the more closely related are the two processes at frequency f . (v) Gain spectrum

)

()

()

()(/)()(11221121f S f S f C f S f A f G == (2.18)

(vi) Confidence interval of a spectrum for a univariate process.

The )%1(100α- confidence interval for a process )(t x is defined as

???

?

????-22/1,22/ ,)(,)(ααχχr xx r xx f rS f rS (2.19)

where 2,βχr is the 2χ distribution with degree r and confidence level β.

MATLAB provides a tool for cross spectral analysis, in which the default value for the number of

points in the FFT is 256 (or is equal to the length of the data if the data length is less then 256), the default value for the confidence level is 05.0=α(i.e., 95% confidence interval). In the gas furnace data, only 296 points can be used. In order to get better spectral estimates using cross-spectral analysis methods, the detrended gas furnace data was initially extended periodically to 8883296=? input-output points. The period extension method is as follows:

∑+=n

nT t f t f )()(~

(2.20)

??

?≤≤=otherwise

0 0

)()(N t t x t f (2.21) where )(t x denotes the detrended input or output, N =296.

The power spectral density functions of the detrended input and output for the gas furnace are

shown in Fig. 2.10 and Fig. 2.11. The 95% confidence intervals for these spectra are shown as dotted lines. The gain spectrum, the cross phase spectrum and the squared coherence between the detrended input and output have been analysed, and are shown in Fig. 2.12-2.14. The coherency is close to one between 0-0.25Hz suggesting that the estimates are good over this range.

Fig. 2.10 Power spectral density function of the detrended input data

Fig. 2.11 Power spectral density function of the detrended output data

Fig. 2.12 The gain spectrum from the detrended input to the detrended output

Fig. 2.13 The cross phase spectrum from the detrended input to the detrended output

Fig. 2.14 Squared coherency between detrended input to the detrended output

2.4 Parameter Estimation

Consider an ARMAX(n ,m ,k,d ) (Auto-Regressive Moving Average with eXogenous input) model

)()()()()()(111t e z C d t u z B t y z A ---+-= (2.22)

where

???

????++++=++++=++++=--------------k k m m n n z c z c z c z C z

b z b z b b z B z a z a z a z A 22111)

1(1221101221111)()(1)( (2.23) )()(i t u z t u i -=- and )()(i t y z t y i -=- are called regression terms, )(t e is a white noise;i a 's,i b 's

and i c 's are constants; n,m ,k and d are the model orders and time delay, respectively.

The task in the gas furnace identification is to find an optimal submodel from a pre-specified full model set. This will include term selection and parameter estimation. The detrended data shown in Fig. 2.4 will be used throughout. The identification results are listed in Table 2.1, where the symbol "+" indicates the residual correlation test is passed, and the "x" indicates the residual correlation test failed. An optimal model with the estimated parameters listed in Table 2.2 is finally identified as

)(11)(1)()(2

21110

1022112

211221102t e z a z a z c z c z c t u z a z a z b z b b z t y ----------++++++

++++=

(2.24)

Table 2.1 Identification results for detrended gas furnace data

Table 2.2 Identification results for detrended gas furnace data

The purpose of model validation is to test if the identification model satisfies certain criteria. In this

demonstration the criteria are the auto-correlation test of the model residuals and the cross-correlation test between the input and the model residuals. These are illustrated in Fig. 2.15 for the model described in Eq. (2.24) and (2.25). Since the values of both the correlation functions are inside the 95% confidence bands (the dotted lines parallel to the x-axis) this indicates that the model is unbiased and provides a good representation of the data. A comparison of the one-step-ahead predicted output of the model

)1(?)(?)(?)1(?)(?1

01+--++-+-----=-d m t u b d t u b n t y a t y a t y m n O SA (2.25) superimposed on the measured outputs is shown in Fig. 2.16. A plot of the model predicted output

)1(?)(?)(??)1(??)(?1

01+--++-+-----=-d m t u b d t u b n t y a t y a t y m MPO n MPO MPO (2.26) which is a much better indictor of model performance than the one-step-ahead predicted output, is

illustrated in Fig 2.17.

The residuals and deterministic prediction errors are shown in Fig.2.18. The comparison between the system impulse response estimated using correlation analysis on the pre-whitened input in step 2.2.3 and the impulse response computed from the estimated model in (2.24) illustrated in Fig. 19 shows a good correspondence and confirms the model prediction and model validations.

Fig. 2.15 Residual correlation test results for model (2.24)

Fig. 2.16 Measured output ("-") and one-step-ahead prediction("*")

Fig. 2.17 Measured output ("-") and model predicted output ("+")

Fig. 2.18 The residuals and deterministic prediction errors

Fig. 2.19 The system impulse response and the correlation function between the pre-whitened input and output

2.5 MATLAB Commands and Programmes Used for the Gas Furnace Identification 2.5.1 Plot the Raw Data

>> load gasdata.dat;

>> subplot(2,1,1),plot(gasdata(:,1)),

>> subplot(2,1,1),title('OUTPUT #1',),

>> subplot(2,1,2),plot(gasdata(:,2)),

>> subplot(2,1,2),title('INPUT #1'),

See Fig. 2.2.

2.5.2 Remove the Means and Linear Trend from the Raw Data

The command detrend(x,0)is to remove the mean from a signal matrix x with one or more columns; the command detrend(x,1) is to remove the linear trend from a signal matrix x with one or more columns.

>> gas_mean_removed=detrend(gasdata,0); % Remove mean only;

>> gas_mean_removed(:,2)=gasdata(:,2)-mean(gasdata(:,2));

% Remove mean from input; >> gas_mean_removed(:,1)=gasdata(:,1)-mean(gasdata(:,1));

% Remove mean from output; >> gas_detrended=detrend(gasdata,1); % Remove a linear trend;

See Fig.2.3 and Fig.2.4.

2.5.3 Pre-whitening and One-dimensional Digital Filtering See the function filter in MATLAB environment. 2.5.4 Auto-Correlation and Cross Correlation Analysis

The command xcorr(x,y) can be used for the auto-correlation and cross-correlation analysis. Please notice that the command xcorr(x,y) only calculates the cross correlation covariance,

∑-=+=τ

τN t t y t x y x 1)()(),cov( instead of the cross correlation function )(21τφdefined by (2.3). In order

to calculate the cross correlation function )(21τφ, some auxiliary operations should be used.

>> xm=x-mean(x); y=y-mean(y); % Remove means; >> xvar=length(x)*var(x); >> yvar=length(x)*var(y);

>> ccf_xy=xcorr(xm,ym)/sqrt(xvar*yvar); % Coss correlation % function;

The local function xcorr_acse(x,y) can be used to directly calculate the auto-correlation function )(11τφ and cross correlation function )(21τφ. The following command using the local function is equivalent to the above commands:

>> ccf_xy=xcorr_acse(x,y); % Cross correlation function 21φ; See Fig.2.5 and Fig.2.6. 2.5.5 Spectral Analysis

The command spectrum(x, y) can be used for cross spectral analysis between two signals x(t) and y(t). spectrum_acse(x, y) is a local function similar to spectrum(x, y).

>> y=gas_detrended(:,1); % y is the output; >> u=gas_detrended(:,2); % u is the input;

>> spectrum_acse(u,y); % Calculate the cross spectrum between % the input u(t) and the output y(t). See Fig. 2.10-2.14. 2.5.6 Parameter Estimation

In this identification package, both the global functions, including AR (auto-regressive), ARX (auto-regressive with eXogenous input) and ARMAX (auto-regressive moving average with eXogenous input), and local functions, including AR_ACSE , ARX_ACSE and ARMAX_ACSE

were used for parameter estimation. The general form of the ARMAX model is described in (2.22).

>> y=gas_detrended(:,1); % y is the output; >> u=gas_detrended(:,2); % u is the input;

>> na=2; % Set the model order for output; >> nb=3; % Set the model order for input; >> nc=10; % Set the model order for noise;

>> nk=2; % Set the model order for time delay; >> order=[na,nb,nc,nk];

>> model=armax([y,u],order); or %Estimate the parameters of ARMAX-

>> th=armax_acse([y,u],order); % model with the given orders.

>> [A,B,C]=th2poly_acse(th);

% Get the parameters;

>> [e,r]=resid(model,[y,u]); or

>> [e,r]=resid_acse([y,u],th); % Model validaty test;

2.5.7 Programmes for the Gas Furnace System Identification

The MATLAB programme gas_idnet_acse.m was designed for the gas furnace identification.

>> help gas_ident % Get overview of the programme;

>> load gasdata.dat; % Load the input-output data of a gas % furnace system;

>> gas_ident % Execute the programme to analyse and

% identify the gas furnace system;

3. THE EFFECTS OF BIAS ON PARAMETER ESTIMATION 3.1 Introduction

The main task of system identification is to identify a suitable model based on the system input-output data. For a given system, the identified model structure should theoretically be identical to the true system structure. The system structure, however, is generally not available because of the lack of a priori knowledge of the system. In practice therefore the identified model structure will not necessarily match identically with the true system structure. In order to avoid bias in parameter estimation resulting from either over-fitting or under-fitting, the effectiveness of an identified model should always be verified. Several methods have been proposed for verifying the effectiveness of a model, including cross correlation analysis based on the residuals, which was used in the gas furnace identification.

An important property of a model is the prediction ability. One-step-ahead predictions are usually used for testing model effectiveness. The following subsection, however, will show that sometimes one-step-ahead predictions can provide misleading results, in other words, it is very easy to get a bad model which satisfies the one-step-ahead prediction test. Model predicted outputs, Eq. (2.26), are much better for testing the adequacy of a model.

3.2 An Example Showing the Effects of Bias in Parameter Estimation

Consider the model of a heat exchanger

)

13)(110)(130(8

.0)(+++=

s s s s G (3.1)

Using a band limited white noise (BLWN) sequence with zero mean, covariance of 10 and initial seed of 33333 as the input, the system was simulated with a sampling period of 1 second in SIMULINK and 1000 input and output data were obtained and shown in Fig. 3.1. The first half of the data was used for model estimation and the second half was used for model testing. The detrended input and output data will be used for system identification and parameter estimation throughout.

Fig. 3.1 Band-limited white noise driven output of the model G(s)=0.8/[(30s+1)(10s+1)(3s+1)].

广州大学045110学科教学(地理)教育硕士专业学位研究生培养方案(2017全日制)

广州大学全日制硕士专业学位教育硕士培养方案 (2017级研究生开始使用) 一、专业学位类别、学制、学习方式 专业学位类别代码:0451 专业学位类别名称:教育硕士 专业领域代码:045110 专业领域名称:学科教学(地理) 学制:2年学习方式:全日制 二、专业领域介绍 本专业是在2002年开始招生的“课程与教学论” 硕士点地理学教育方向的基础上发展起来的,主要特色和优势是: 1、具有坚实的地理学科专业研究和教学研究的基础 学院的“地理科学”本科专业为广州市名牌专业,“自然地理学”、“人文地理学”均为硕士点和重点学科。近年来,地理教育硕士导师承担了国家自然科学基金和社会科学基金项目、教育部和省、厅、市、校级等不同层次的科研课题多项,发表学术论文、编著及出版著作和教材等科研、教研成果一大批。获省、市和校级优秀教学成果奖多项,并建设了省级重点课程、市级名牌专业和多门市级、校级精品课程及校级实验教学示范中心,取得显著成果。 2、导师队伍实力雄厚为地理教育服务成效卓著 本专业现有7位地理教育硕士导师(教授4人,副教授3人)。现聘有校外教育硕士导师14人,其中4人为地理特级教师。 近年来,我们积极参与国家基础教育课程改革工作,取得令人瞩目的成果:成功申报并主编出版了全国义务教育课程标准实验教科书《地理》(广东版)及其配套的《教师教学用书》,主审《广东地理》、《广州地理》等地方教材;与省、市教育行政部门教研室密切合作,主持或参与新课程改革省、市教师培训工作,主编出版《初中地理校本培训指导手册》并参与历年广东省高考命题工作。已建立起一批校外实习实践基地,为培养地理教育硕士和提升在职教师素质创造了良好条件。 三、培养目标 为基础教育学校培养高素质的中学地理课程专任教师,具体要求为: 1.具有正确的、符合现代社会发展要求的教育理念,有强烈的社会责任感、高尚的师德修养与良好的文化素养,热爱教育事业和地理教学工作,勇于开拓创新、有志于教育、教学改革的实践与研究; 2.通过系统地学习形成较高的教育科学和学科教学的素养。在地理教学方面视野开阔、知识面宽广,能够熟练运用教育科学、学科教育理论和地理科学专业基本理论、方法和技能,解决地理教育和教学中的问题; 3.具有较强的学科教学研究能力,具备较强的学科教学研究论文的撰写能力。能熟练阅读本专业外文资料,把握本专业国内外研究的最新发展动态; 4.身心健康,具有高尚的师德素养、良好的表达交流能力和团队协作意识。 四、培养方式 1.全日制教育硕士学科教学(地理)研究生学习年限为两年,实行学分制。校内课程学习一年,校外见习、实践学习和学位论文一年。 2.课程学习主要在校内完成,强调理论联系实际,运用团队学习、案例分析、现场观摩、模拟训练等方法,注重培养学生研究实践问题的意识和能力。 3.实行“双导师”制。教育硕士研究生校内课程学习结束后,由经过学校认定的具有丰富教学实践经验和较高理论水平的校内导师与来自实践单位的业务水平高、责任心强、具有高级技术职称的校外导师共同担任教育硕士研究生的指导教师,指导教育硕士研究生校外实践学习和学位论文。 4.在教育硕士研究生培养的全过程中,要认真抓好专业引领,理论升华、交流经验,分享智慧、教学相长,共同进步、科学评估,及时促改等各培养环节,特别要注重培养教育硕士研究生刻苦钻研的学风、实事求是的科学态度、诚实严谨的工作作风和谦虚诚挚的合作精神。

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Unit1 Americans believe no one stands still. If you are not moving ahead, you are falling behind. This attitude results in a nation of people committed to researching, experimenting and exploring. Time is one of the two elements that Americans save carefully, the other being labor. "We are slaves to nothing but the clock,” it has been said. Time is treated as if it were something almost real. We budget it, save it, waste it, steal it, kill it, cut it, account for it; we also charge for it. It is a precious resource. Many people have a rather acute sense of the shortness of each lifetime. Once the sands have run out of a person’s hourglass, they cannot be replaced. We want every minute to count. A foreigner’s first impression of the U.S. is li kely to be that everyone is in a rush -- often under pressure. City people always appear to be hurrying to get where they are going, restlessly seeking attention in a store, or elbowing others as they try to complete their shopping. Racing through daytime meals is part of the pace

新视野大学英语第三版第二册课文语法讲解 Unit4

新视野三版读写B2U4Text A College sweethearts 1I smile at my two lovely daughters and they seem so much more mature than we,their parents,when we were college sweethearts.Linda,who's21,had a boyfriend in her freshman year she thought she would marry,but they're not together anymore.Melissa,who's19,hasn't had a steady boyfriend yet.My daughters wonder when they will meet"The One",their great love.They think their father and I had a classic fairy-tale romance heading for marriage from the outset.Perhaps,they're right but it didn't seem so at the time.In a way, love just happens when you least expect it.Who would have thought that Butch and I would end up getting married to each other?He became my boyfriend because of my shallow agenda:I wanted a cute boyfriend! 2We met through my college roommate at the university cafeteria.That fateful night,I was merely curious,but for him I think it was love at first sight."You have beautiful eyes",he said as he gazed at my face.He kept staring at me all night long.I really wasn't that interested for two reasons.First,he looked like he was a really wild boy,maybe even dangerous.Second,although he was very cute,he seemed a little weird. 3Riding on his bicycle,he'd ride past my dorm as if"by accident"and pretend to be surprised to see me.I liked the attention but was cautious about his wild,dynamic personality.He had a charming way with words which would charm any girl.Fear came over me when I started to fall in love.His exciting"bad boy image"was just too tempting to resist.What was it that attracted me?I always had an excellent reputation.My concentration was solely on my studies to get superior grades.But for what?College is supposed to be a time of great learning and also some fun.I had nearly achieved a great education,and graduation was just one semester away.But I hadn't had any fun;my life was stale with no component of fun!I needed a boyfriend.Not just any boyfriend.He had to be cute.My goal that semester became: Be ambitious and grab the cutest boyfriend I can find. 4I worried what he'd think of me.True,we lived in a time when a dramatic shift in sexual attitudes was taking place,but I was a traditional girl who wasn't ready for the new ways that seemed common on campus.Butch looked superb!I was not immune to his personality,but I was scared.The night when he announced to the world that I was his girlfriend,I went along

《房地产投资分析》课程教学大纲 - 广州大学地理科学学院.doc

课程类型:专业选修课 适用范围:03资源环境与城乡规划管理 其中:实验/实践学时:0 先修课程:经济地理学,房地产经济学 制定日期:2003年 审核者:周仁言 《房地产投资分析》课程教学大纲 课程名称(中文/英文):Real Estate I nvestment Ana lysis 课程编码:07443607 课程性质:专业基础课 学时数:54 学分数:3 考核方式:考查 制定单位:广州大学理学院地理系 执笔者:张汝国 一、教学大纲说明 (一) 课程的地位、作用和任务 房地产投资分析是一门实践应用课程,作为资 源环境与城乡规划管理专业物业管理方向的一 门主干课程,它的作用是拓展物业管理方1可本科学生的知识结构。提高学生参与房地产行业 运作的专业水平,使学生能够发挥经济学和地理学的学科特长从事房地产投资分析。 (二) 课程教学的目的和要求 课程的教学目的是使学生牢固掌握房地产投资分析的原理和技术方法;熟悉影响房地 产投资的要素和作用机理;熟悉地方房地产投资的基本状况并能对房地产拟投资项目作一定 的技术分析。具备编制房地产投资分析报告和参与房地产投资项1=1调研和策划的能力。 (三) 课程教学方法与手段 课程教学采用课堂授课为主,同时以随堂练习和课后习题相结合,及时解决学生的疑难 问题。结合学生的课外科研活动开展案例教学。 (四) 课程与其它课程的关系 房地产投资分析是一门涉及多学科的课程,它以房地产经济学,投资学,财务会计学, 城市规划,经济地理学等为基础。围绕房地产投资分析的具体内容,上述相关学科的知识与 本课程内容具有相辅相成的关系。同时本课程的开设为专项物业投资项目的应用分析更定了 基础。 (五) 教材与教学参考书 教 材:丁芸谭善勇,主编房地产投资分析与决策中国建筑工业出版社,2005, 2 教学参考书:郑华著 房地产市场分析方法,电子工业出版社,2004, 2 周惠珍编著 投资项目评估,东北财经大学出版社2005, 7 期刊《住宅与房地产》《中国房地产》 二、课程的教学内容、重点和难点 第一章 绪论 第一节房地产的概念,特点和类别 第二节房地产投资的概念,特征和形式 第三节房地产投资分析的目的和任务 重点:房地产的概念,房地产投资的特征,房地产投资的分析的bl 的, 难点:房地产投资特征 第二章 房地产投资分析基本原理 第四节投资组合理论 第五节 杠杆性投资理论 第六节资金的时间价值 重点:房地产的概念,房地产投资的特征,房地产投资的分析的目的, 难点:房地产投资特征 第三章 房地产投资环境分析

山西大学商务学院管理学院科研简报

山西大学商务学院管理学院 科 研 简 报 (2013第9期) 写在前面: 2013年12月10日,管理学院邀请学院科研处王兴超老师对科研团队成员进行了“科研调查方法与数据分析”的指导,王兴超老师结合多篇高水平学术论文就调查问卷的获得、统计软件的选择和应用进行了深入分析,团队成员受益良多,之后,管理学院教师中展开了对科研调查方法和数据分析的进一步研究热潮,本期选择了管理学院李强老师推荐的一篇原载于《调研世界》(2013年10期)、由国家统计局统计科学研究所孙娜娜撰写的短文“回归分析方法你用对了吗”,既供大家借鉴、思考,也希望能对管理学院全体教师有所启发。同时,非常感谢李强老师对管理学院科研管理工作的支持与帮助! 2013年12月 回归分析方法你用对了吗 国家统计局统计科学研究所 孙娜娜 在一家调查公司工作的朋友曾经问过我一个问题,让我至今记忆犹新。他说,他们当时正在给一家公司做汽车销售满意度方面的调查,通过调查得到大概20多个变量的满意度得分,想通过建立统计模型确定各个满意度的权重。他们公司的做法是:根据这些数据建立多元线性回归模型,将各变量的回归系数作为权重。但是在建立模型过程中遇到如下问题:变量之间存在严重的多重共线性,导致许多变量系数,与实际不符,可是这些数据是公司花了几千万元获得的,又不能删除,能使用什么方法对模型进行调整,使其符合实际呢。面对这位朋友的疑问,我一言难尽。 谈及统计方法,大多数学过统计或经济的人首先想到的应该就是线性回归分析。回归分析,是用来研究一个变量(被解释变量)对另一个或多个变量(解释变量)的依赖关系,通过建立模型,寻找数据内部规律,可通过给定的解释变量预

新视野大学英语读写教程第一册课文翻译及课后答案

Unit 1 1学习外语是我一生中最艰苦也是最有意义的经历之一。虽然时常遭遇挫折,但却非常有价值。 2我学外语的经历始于初中的第一堂英语课。老师很慈祥耐心,时常表扬学生。由于这种积极的教学方法,我踊跃回答各种问题,从不怕答错。两年中,我的成绩一直名列前茅。 3到了高中后,我渴望继续学习英语。然而,高中时的经历与以前大不相同。以前,老师对所有的学生都很耐心,而新老师则总是惩罚答错的学生。每当有谁回答错了,她就会用长教鞭指着我们,上下挥舞大喊:“错!错!错!”没有多久,我便不再渴望回答问题了。我不仅失去了回答问题的乐趣,而且根本就不想再用英语说半个字。 4好在这种情况没持续多久。到了大学,我了解到所有学生必须上英语课。与高中老师不。大学英语老师非常耐心和蔼,而且从来不带教鞭!不过情况却远不尽如人意。由于班大,每堂课能轮到我回答的问题寥寥无几。上了几周课后,我还发现许多同学的英语说得比我要好得多。我开始产生一种畏惧感。虽然原因与高中时不同,但我却又一次不敢开口了。看来我的英语水平要永远停步不前了。 5直到几年后我有机会参加远程英语课程,情况才有所改善。这种课程的媒介是一台电脑、一条电话线和一个调制解调器。我很快配齐了必要的设备并跟一个朋友学会了电脑操作技术,于是我每周用5到7天在网上的虚拟课堂里学习英语。 6网上学习并不比普通的课堂学习容易。它需要花许多的时间,需要学习者专心自律,以跟上课程进度。我尽力达到课程的最低要求,并按时完成作业。 7我随时随地都在学习。不管去哪里,我都随身携带一本袖珍字典和笔记本,笔记本上记着我遇到的生词。我学习中出过许多错,有时是令人尴尬的错误。有时我会因挫折而哭泣,有时甚至想放弃。但我从未因别的同学英语说得比我快而感到畏惧,因为在电脑屏幕上作出回答之前,我可以根据自己的需要花时间去琢磨自己的想法。突然有一天我发现自己什么都懂了,更重要的是,我说起英语来灵活自如。尽管我还是常常出错,还有很多东西要学,但我已尝到了刻苦学习的甜头。 8学习外语对我来说是非常艰辛的经历,但它又无比珍贵。它不仅使我懂得了艰苦努力的意义,而且让我了解了不同的文化,让我以一种全新的思维去看待事物。学习一门外语最令人兴奋的收获是我能与更多的人交流。与人交谈是我最喜欢的一项活动,新的语言使我能与陌生人交往,参与他们的谈话,并建立新的难以忘怀的友谊。由于我已能说英语,别人讲英语时我不再茫然不解了。我能够参与其中,并结交朋友。我能与人交流,并能够弥合我所说的语言和所处的文化与他们的语言和文化之间的鸿沟。 III. 1. rewarding 2. communicate 3. access 4. embarrassing 5. positive 6. commitment 7. virtual 8. benefits 9. minimum 10. opportunities IV. 1. up 2. into 3. from 4. with 5. to 6. up 7. of 8. in 9. for 10.with V. 1.G 2.B 3.E 4.I 5.H 6.K 7.M 8.O 9.F 10.C Sentence Structure VI. 1. Universities in the east are better equipped, while those in the west are relatively poor. 2. Allan Clark kept talking the price up, while Wilkinson kept knocking it down. 3. The husband spent all his money drinking, while his wife saved all hers for the family. 4. Some guests spoke pleasantly and behaved politely, while others wee insulting and impolite. 5. Outwardly Sara was friendly towards all those concerned, while inwardly she was angry. VII. 1. Not only did Mr. Smith learn the Chinese language, but he also bridged the gap between his culture and ours. 2. Not only did we learn the technology through the online course, but we also learned to communicate with friends in English. 3. Not only did we lose all our money, but we also came close to losing our lives.

地理科学学院2010届学生毕业典礼议程

广州大学地理科学学院关于表彰广州亚运会、亚残运会 优秀志愿者的决定 举世瞩目的第16届广州亚运会已经落下帷幕,各国运动员在赛场上奋勇争先的顽强拼搏精神给我们留下了深刻的印象,而亚运志愿者们在工作岗位上默默无闻的辛勤奉献同样深深感动着我们。亚运期间,他们不怕苦不怕累,充分发扬“我志愿,我快乐”的精神,风雨兼程,圆满出色地完成了国家赋予他们的光荣使命,涌现出一大批思想先进、工作积极的优秀志愿者,他们的优异表现受到了亚组委志愿者部等各部门的表彰和鼓励。其中,刘璐等21人获亚组委志愿者部颁发的“亚运微笑之星”称号;黄耿涛等3名同学获亚运村“我与运动员的故事”征文奖;黄顺婷等15人获得地理科学学院“优秀志愿者骨干”奖;于阳等33人获得地理科学学院“争先创优志愿者积极分子”称号。 值得我们高兴的是,我院区健斯等4名同学在志愿服务期间,由于思想先进、工作积极、表现突出,分别在亚运村和广大击剑场馆临时党组织的考察下,被推荐火线入党,成为一名光荣的中共预备党员。 学院决定对上述优秀志愿者给予表彰。 希望全院学生向受表彰的同学学习,继续发扬“地理人”的光荣传统和优良作风,刻苦学习,积极工作,努力成为德才兼备的社会主义事业建设者和接班人。 广州大学地理科学学院 二O一O年十二月二十一日 表彰名单: 一、第16届广州亚运会亚组委志愿者部“亚运微笑之星”名单(21人) 曹斯远、陈康林、区建斯、万锦鹏、湛雪萍、程凤雯、黄顺婷、侯运强、李佳聪、李伟华、刘俊城、张建荣、巩星亚、黄耿涛、黄火璎、李木英、刘璐、罗文智、谢美娟、杨妙华、邹李荣

二、第16届广州亚运会运动员村“我与运动员的故事”征文奖名单(3人) 黄耿涛、谢美娟、朱建驰 三、广州大学地理科学学院“优秀志愿者骨干”奖名单(15人) 黄顺婷、黄俊逸、区建斯、张建荣、李木英、黄火璎、李伟华、刘璐、刘俊城、李佳聪、杨妙华、杨捷、谢凯程、赵普、侯运强 四、广州大学地理科学学院“争先创优志愿者积极分子”名单(33人) 苏婉君、樊蔚航、于阳、湛雪萍、谢锦鹏、匡捷、王隽、钟智珊、谢名正、陈樱洁、邹李荣、魏宇葱、黄婉仪、薛彩华、罗文智、曹斯远、陈嘉亮、黄李锐、万锦鹏、黄燕卿、谢美娟、黄雅婷、房彩虹、陈康林、翟秀鹏、陈群弟、招伟彬、蔡崇杰、杨俏苑、梁丽婷、黄耿涛、黄毅锋 五、火线入党名单(4人) 区健斯、谢凯程、梁丽婷、杨俏苑

国内哪些高校的研究生招生有自然地理学

国内哪些高校的研究生招生有自然地理学、人文地理学、地图学与地理信息系统这三个专业且比较容易考上? (0705) 地理学(共10个一级学科招生单位,有一级学科博士点) 北京大学、北京师范大学、中国科学院研究生院、东北师范大学、华东师范大学、南京大学、南京师范大学、中山大学、陕西师范大学、兰州大学 (070501) 自然地理学(共49个二级学科招生单位) 北京林业大学、首都师范大学(B)、河北师范大学、山西大学、山西师范大学、内蒙古师范大学、辽宁师范大学、哈尔滨师范大学、上海师范大学、徐州师范大学、浙江大学、浙江师范大学、安徽师范大学、福建师范大学(B)、山东师范大学、烟台师范学院、河南大学、武汉大学、中国地质大学(武汉)、华中师范大学、湖南师范大学、华南师范大学(B)、广州大学、西南师范大学(B)、贵州师范大学、云南大学、云南师范大学、西北大学、西北师范大学、青海师范大学、新疆大学(B)、新疆师范大学、天津师范大学、重庆交通学院、重庆师范大学、吉林师范大学、中国矿业大学、南京信息工程大学、福建农林大学、江西师范大学、聊城大学、长安大学、湖北大学、广西师范学院、海南师范学院、成都理工大学、四川农业大学、四川师范大学、中国气象科学研究院 (070502) 人文地理学(共50个二级学科招生单位) 首都师范大学、天津师范大学、河北师范大学、山西师范大学、内蒙古师范大学、辽宁师范大学(B)、哈尔滨师范大学、上海师范大学、徐州师范大学、浙江大学、安徽师范大学、福建师范大学、江西师范大学、山东师范大学、河南大学(B)、武汉大学、华中师范大学、湖北大学、湖南师范大学、华南师范大学、广西师范学院、西南师范大学、重庆师范大学、四川师范大学、贵州师范大学、云南大学、云南师范大学、西北大学(B)、西安外国语学院、西北师范大学(B)、青海师范大学、宁夏大学、新疆大学、新疆师范大学、延边大学、浙江师范大学、宁波大学、华侨大学、南昌大学、曲阜师范大学、河南财经学院、广州大学 (070503) 地图学与地理信息系统(共49个二级学科招生单位) 中国农业大学、北京林业大学、首都师范大学、核工业北京地质研究院、河北师范大学、内蒙古师范大学、辽宁师范大学、吉林大学、同济大学、中国矿业大学、河海大学、南京农业大学、浙江大学(B)、安徽师范大学、福州大学、福建师范大学、中国海洋大学(B)、山东师范大学、河南大学、武汉大学(B)、长江大学、中南大学、广西师范学院、西南师范大学、成都理工大学、四川师范大学、昆明理工大学、云南师范大学、西北大学、西北农林科技大学、长安大学、兰州交通大学、西北师范大学、新疆大学、新疆师范大学、中国人民大学、山西农业大学、东华理工学院、江西理工大学、山东科技大学、河南理工大学、西安科技大学、湖南科技大学、湖北大学、华南农业大学、西南交通大学、云南大学、西南林学院、青海师范大学 注:B是指有博士点的 数学不好不碍事,只要不是太差就行,好好努力,是在不行就考自然地理学或人文地理学,不过个人还是建议考地理信息系统,就业前景要比那两个好一些!

2015山西大学商务学院论文格式与排版要求

山西大学商务学院本科毕业论文(设计) 格式及打印装订要求 (2009修订版) 目录部分(单独占页)。要求在毕业论文中加入目录,按论文的结构顺序和层次编目并加注页码。目录可放在论文内容之前单独占页。 “目录”二字用三号宋体加粗,目录内容用小四号宋体,1.5倍行距。 题目。论文题目用二号黑体,标题前后各空一行;如有副标题,则用三号楷体;论文题目下应写明:“学生姓名:XXX”、“指导教师:XXX”,用三号楷体,与其下内容提要之间空一行; 内容提要(中文)。在论文主体之前用200—500字扼要介绍论文的内容及结构、采用的方法和得到的主要结果,内容提要的概括性要强。“内容提要”四个字用小四号黑体,并与其后的内容间隔一个字符;内容用五号楷体。 关键词(中文)。按照与论文内容的紧密程度,另行依次列出2—5个关键词。“关键词”三个字用小四号黑体,并与其后的内容间隔一个字符,内容用五号楷体。 5.主体内容。一般由引言、正文、总结三大部分组成。 (1)主体内容 主体内容之前空1-2行, 主体内容用五号宋体; 一级小标题用小四号黑体, 二级小标题用小四号楷体,

一级小标题与上下文之间各空0.5-1行间距; (2)各级标题的使用规范 以下规范为建议版,仅供参考,各系部可以根据自身情况选择和修改使用,尽量做到论文各级标题的使用统一规范。 一、社会科学类论文(文科方向) 目录“目录”二字用三号宋体加粗,目录内容用小四号宋体,1.5倍行距。 论文题目二号黑体(居中)、上下各空一行,单独占行 一级标题示例:一、小四号黑体(前空两字、上下各空一行,单独占行,结尾不加标点) 二级标题示例:(一)小四号楷体(前空两字,单独占行,结尾不加标点)三级标题示例: 1.小四号楷体(前空两字,单独占行,结尾不加标点)四级标题示例:(1)五号宋体(前空两字,可以不单独占行) 五级标题示例:①五号宋体(同正文格式,可以不单独占行) 正文内容五号宋体 标题分级说明 按照国家有关标准,社会科学类文章标题分级一般不超过五级。 二、自然科学类论文(理科方向) 目录“目录”用三号宋体加粗,目录内容用小四号宋体,1.5倍行距。 论文题目二号黑体(居中)、上下各空一行,单独占行 一级标题示例: 1.小四号黑体(顶格或前空两字,上下各空一行,单独占行,结尾不加标点) 二级标题示例:(如:1.1)小四号楷体(顶格或前空两字,单独占行,结尾不加标点)三级标题示例:(如:1.1.1)小四号楷体(顶格或前空两字,单独占行,结尾不加标点)四级标题示例:(如: 1.1.1.1) 五号宋体(顶格或前空两字,可以不单独占行) 文内接排标题示例:(1)五号宋体(同正文格式,可以不单独占行) 正文内容五号宋体 标题分级说明以阿拉伯数字表示的标题分级,层次不宜过多,一般为3级,最多不宜超过4级。 (3)文中的注释与编号 如需文中注释,内容用四号黑体(加圆括号)。在文中引用他人的观点、数据等成果应加注引号,并在引号后以上标的形式加注序号(使用带中括号的序号),如:“XXXXXX”⑴,注释的具体内容按照顺序以参考文献的形式体现在正文之后(如有附录则在附录之后)。也可以通过使用“脚注”的形式编排参考文献,其排版格式和文中位置应参照“7.参考文献”要求,不得既有“脚注”,又

新视野大学英语第一册Unit 1课文翻译

新视野大学英语第一册Unit 1课文翻译 学习外语是我一生中最艰苦也是最有意义的经历之一。 虽然时常遭遇挫折,但却非常有价值。 我学外语的经历始于初中的第一堂英语课。 老师很慈祥耐心,时常表扬学生。 由于这种积极的教学方法,我踊跃回答各种问题,从不怕答错。 两年中,我的成绩一直名列前茅。 到了高中后,我渴望继续学习英语。然而,高中时的经历与以前大不相同。 以前,老师对所有的学生都很耐心,而新老师则总是惩罚答错的学生。 每当有谁回答错了,她就会用长教鞭指着我们,上下挥舞大喊:“错!错!错!” 没有多久,我便不再渴望回答问题了。 我不仅失去了回答问题的乐趣,而且根本就不想再用英语说半个字。 好在这种情况没持续多久。 到了大学,我了解到所有学生必须上英语课。 与高中老师不同,大学英语老师非常耐心和蔼,而且从来不带教鞭! 不过情况却远不尽如人意。 由于班大,每堂课能轮到我回答的问题寥寥无几。 上了几周课后,我还发现许多同学的英语说得比我要好得多。 我开始产生一种畏惧感。 虽然原因与高中时不同,但我却又一次不敢开口了。 看来我的英语水平要永远停步不前了。 直到几年后我有机会参加远程英语课程,情况才有所改善。 这种课程的媒介是一台电脑、一条电话线和一个调制解调器。 我很快配齐了必要的设备并跟一个朋友学会了电脑操作技术,于是我每周用5到7天在网上的虚拟课堂里学习英语。 网上学习并不比普通的课堂学习容易。 它需要花许多的时间,需要学习者专心自律,以跟上课程进度。 我尽力达到课程的最低要求,并按时完成作业。 我随时随地都在学习。 不管去哪里,我都随身携带一本袖珍字典和笔记本,笔记本上记着我遇到的生词。 我学习中出过许多错,有时是令人尴尬的错误。 有时我会因挫折而哭泣,有时甚至想放弃。 但我从未因别的同学英语说得比我快而感到畏惧,因为在电脑屏幕上作出回答之前,我可以根据自己的需要花时间去琢磨自己的想法。 突然有一天我发现自己什么都懂了,更重要的是,我说起英语来灵活自如。 尽管我还是常常出错,还有很多东西要学,但我已尝到了刻苦学习的甜头。 学习外语对我来说是非常艰辛的经历,但它又无比珍贵。 它不仅使我懂得了艰苦努力的意义,而且让我了解了不同的文化,让我以一种全新的思维去看待事物。 学习一门外语最令人兴奋的收获是我能与更多的人交流。 与人交谈是我最喜欢的一项活动,新的语言使我能与陌生人交往,参与他们的谈话,并建立新的难以忘怀的友谊。 由于我已能说英语,别人讲英语时我不再茫然不解了。 我能够参与其中,并结交朋友。

地理科学考研学校排名

地理学的综合排名的学校依次是: A+ 北京大学,南京大学,华东师范大学,武汉大学 A (14个)北京师范大学,南京师范大学,中山大学,兰州大学,中国地质大学,福建师范大学,东北师范大学,西北大学,陕西师范大学,广州大学,新疆大学,首都师范大学,辽宁师范大学,西北师范大学 B+(26个)河南大学,安徽师范大学,西南大学,浙江大学,山东师范大学,中国海洋大学,新疆师范大学,华南师范大学,广西师范大学,华中师范大学,河北师范大学,内蒙古师范大学,湖南师范大学,上海师范大学,云南师范大学,四川师范大学,中国矿业大学,哈尔滨师范大学,湖北大学,北京林业大学,贵州师范大学,山西师范大学,江西师范大学,中南大学,青海师范大学 B (26个)成都理工大学,重庆师范大学,长安大学,浙江师范大学,福州大学,中国农业大学,徐州师范大学,宁夏大学,同济大学,天津师范大学,昆明理工大学,长江大学,南京农业大学,鲁东大学,兰州交通大学,山西大学,河海大学,西安外国语学院,宁波大学,西北农林科技大学,华东理工大学,东华理工学院,吉林大学,南京信息工程大学,福建农林大学,四川农业大学,聊城大学 C (18个)华南农业大学,海南师范学院,西南交通大学,山东科技大学,重庆交通学院,山西农业大学,华侨大学,中国人民大学,吉林师范大学,河南理工大学,河南财经学院,延边大学,湖南科技大学,江西理工大学,西安科技大学,南昌大学,西南林学院,曲阜师范大学 自然地理学专业的学校排名依次是: A+ 中国地质大学,北京大学,南京大学 A 北京师范大学,华东师范大学,兰州大学,中山大学,南京师范大学,新疆大学,陕西师范大学,福建师范大学 B+(18个)首都师范大学,西南大学,辽宁师范大学,西北大学,华南师范大学,东北师范大学,湖南师范大学,西北师范大学,山东师范大学,哈尔滨师范大学,新疆师范大学,上海师范大学,内蒙古师范大学,安徽师范大学,贵州师范大学,武汉大学,河南大学,华中师范大学 B(17个)广州大学,山西师范大学,河北师范大学,浙江师范大学,鲁东大学,云南师范大学,浙江大学,北京林业大学,山西大学,云南大学,青海师范大学,徐州师范大学,重庆师范大学,中国矿业大学,长安大学,成都理工大学,南京信息工程大学 C(11个)广西师范大学,江西师范大学,福建农林大学,天津师范大学,湖北大学,四川师范大学,四川农业大学,海南师范学院,重庆交通学院,聊城大学,吉林师范大学 人文地理学专业的学校排名依次是: A+ 中山大学,北京大学,华东师范大学 A 北京师范大学,福建师范大学,东北师范大学,西北师范大学,河南大学,南京师范大学,南京大学 B+(16个)辽宁师范大学,兰州大学,西北大学,安徽师范大学,华中师范大学,陕西师范大学,湖北大学,四川师范大学,上海师范大学,广西师范学院,江西师范大学,云南大学,新疆大学,新疆师范大学,宁夏大学,河北师范大学 B(15个)陕西师范大学,华南师范大学,武汉大学,西南大学,山东师范大学,首都师范大学,重庆师范大学,云南师范大学,内蒙古师范大学,贵州师范大学,湖南师范大学,西安外国语学院,哈尔滨师范大学,青海师范大学,天津师范大学 C(10)浙江大学,徐州师范大学,广州大学,宁波大学,浙江师范大学,华侨大学,延边大学,河南财经学院,南昌大学,曲阜师范大学 地图学与地理信息系统专业的学校排名依次是:A+ 武汉大学,南京师范大学,北京大学A 北京师范大学,南京大学,中山大学,中国矿业大学,首都师范大学,华东师范大学,浙江大学,东北师范大学 B+(18个)中国海洋大学,中国农业大学,兰州大学,陕西师范大学,安徽师范大学,中南大学,北京林业大学,山东师范大学,新疆师范大学,广西师范大学,福州大学,同济大学,河南大学,河北师范大学,辽宁师范大学,昆明理工大学,成都理工大学,云南师范大学 B(17)新疆大学,长江大学,南京农业大学,西南大学,兰州交通大学,河海大学,西北大学,西北师范大学,长安大学,内蒙古师范大学,福建师范大学,四川师范大学,吉林大学,西北农林科技大学,东华理工学院,湖北大学,河南理工大学 C(11个)云南大学,华南农业大学,山西农业大学,西南林学院,江西理工大学,中国人民大学,湖南科技大学,山东可见大学,青海师范大学,西安科技大学,西南交通大学

山西大学商务学院管理学院学年论文实施细则

山西大学商务学院管理学院 学年论文实施细则 为了进一步培养学生的科学态度和书面表达能力,使学生具备初步的科学研究能力,掌握科学方法,根据《人才培养方案》的要求,特制定学年论文的实施细则。 一、学年论文的工作程序 (一)学年论文的选题 在教师指导下,按照本专业的培养目标和专业方向,从本专业的基础理论、学术问题或从科技、生产、教学和社会生活的实际问题中选定。坚持教师提供题目和学生自主选题相结合的原则,支持学生选做有创新特色的课题。 (二)指导教师对学生论文进行指导、评定,给出论文成绩。 (三)管理学院存档并汇总学年论文成绩,按照要求上报教务处。 二、学年论文的指导 (一)指导教师的确定 学年论文选派治学严谨、认真负责、具有一定科研能力的专职教师担任,鼓励青年教师通过独立指导学年论文提高水平; (二)论文指导教师应履行的职责 1.根据专业教学要求指导学生选题。 2.向学生讲清选题意义、任务,提出明确要求,介绍主要参考文献、资料目录。 3.指导学生拟定学年论文提要。 4.对所指导论文提出评阅意见,写出评语,填写《学年论文成绩评审表》。 三、学年论文的要求 (一)总体要求 学年论文主要是围绕本专业课程而开展的综合训练。学生可根据自己的兴趣在所学专业领域内选择题目,必须在毕业前完成1篇学年论文,且成绩达到合格水平。否则,不得参加毕业论文的撰写与答辩。 (二)具体撰写要求

学年论文每篇不少于3000字,学年论文一律按照学院要求的格式采用A4纸双面打印,学年论文的各个组成部分按下述顺序排列: (1)封面; (2)目录; (3)正文(包括中文内容摘要和关键词); (4)参考文献; (5)学年论文成绩评审表。 学年论文各部分的具体格式范式见附表二。其中:(1)-(4)项内容按照顺序装订,(5)由指导教师评定成绩、等级与评语后夹在论文中,不与论文一起装订。 四、成绩评定 1、学年论文成绩实行优、良、中、差四级制和百分制双轨计分法,成绩均四舍五入保留整数。每个专业的学年论文优秀率不大于20%,成绩必须符合正态分布。 2、每篇学年论文由指导教师写出评语,给出论文成绩与等级。 3、学年论文成绩及格以上者(含及格)取得2学分。论文成绩不及格者必须重作,及格后方可获得学分。 五、组织与时间安排 1、管理学院主管领导负责学年论文工作计划的制定、指导教师的配备、组织选题、成绩考核、存档等工作。 2、在第5学期期末组织学年论文的撰写安排,第6学期按照学院教务处规定录入成绩,上报、存档。 六、评分标准 优秀(85分-100分): 1. 写作态度认真,按期圆满完成学年论文。 2.论文观点明确,语言表达流畅,论证充分全面,逻辑严密,结构层次清楚。 3.论文整体水平高,有独立分析问题、解决问题的能力。 4. 书写工整,格式及标点规范。

新视野大学英语(第三版)读写教程第二册课文翻译(全册)

新视野大学英语第三版第二册读写课文翻译 Unit 1 Text A 一堂难忘的英语课 1 如果我是唯一一个还在纠正小孩英语的家长,那么我儿子也许是对的。对他而言,我是一个乏味的怪物:一个他不得不听其教诲的父亲,一个还沉湎于语法规则的人,对此我儿子似乎颇为反感。 2 我觉得我是在最近偶遇我以前的一位学生时,才开始对这个问题认真起来的。这个学生刚从欧洲旅游回来。我满怀着诚挚期待问她:“欧洲之行如何?” 3 她点了三四下头,绞尽脑汁,苦苦寻找恰当的词语,然后惊呼:“真是,哇!” 4 没了。所有希腊文明和罗马建筑的辉煌居然囊括于一个浓缩的、不完整的语句之中!我的学生以“哇!”来表示她的惊叹,我只能以摇头表达比之更强烈的忧虑。 5 关于正确使用英语能力下降的问题,有许多不同的故事。学生的确本应该能够区分诸如their/there/they're之间的不同,或区别complimentary 跟complementary之间显而易见的差异。由于这些知识缺陷,他们承受着大部分不该承受的批评和指责,因为舆论认为他们应该学得更好。 6 学生并不笨,他们只是被周围所看到和听到的语言误导了。举例来说,杂货店的指示牌会把他们引向stationary(静止处),虽然便笺本、相册、和笔记本等真正的stationery(文具用品)并没有被钉在那儿。朋友和亲人常宣称They've just ate。实际上,他们应该说They've just eaten。因此,批评学生不合乎情理。 7 对这种缺乏语言功底而引起的负面指责应归咎于我们的学校。学校应对英语熟练程度制定出更高的标准。可相反,学校只教零星的语法,高级词汇更是少之又少。还有就是,学校的年轻教师显然缺乏这些重要的语言结构方面的知识,因为他们过去也没接触过。学校有责任教会年轻人进行有效的语言沟通,可他们并没把语言的基本框架——准确的语法和恰当的词汇——充分地传授给学生。

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