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177 个结果
  • 简介:多尺度几何分析中的Contourlet变换可以实现灵活的多分辨、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象,本文应用具有平移不变性且能有效表示图像纹理信息的平稳Contourlet变换,提出了软硬阈值结合的去噪法.试验结果表明该方法有效提高去噪声后图像的PSNR,有效保存图像纹理信息以及更好的视觉效果.

  • 标签: 平稳contourlet变换 图像去噪 平移不变性 阈值
  • 简介:本文尝试在概率论教学中从不同的侧面运用图示化方法辅助讲授,旨在加强学生对基本概念和定理的感性认识,从而增强对概率论这门课程的学习兴趣,以及提高分析问题和解决问题的能力。

  • 标签: 高分 分析问题 讲授 课程 学生 解决问题
  • 简介:漫谈宏观的与微观的数学方法论徐利治,董加礼(大连理工大学,大连116024)(吉林工业大学.长春130025)数学方法论的论题很多,这里仅就宏观的方法论与微观的方法论以及发明创造的大脑活动规律三个小题目加以剖析和论述,借以探求某些规律,它或许对今后的...

  • 标签: 数学方法论 发散思维 希尔伯特 数学发现 收敛思维 发明创造
  • 简介:根据时间序列数据所表现的性质。提出一种新的时序混合模型。并采用一种基于优化的距离来确定成分的个数。并给出了相关的推导.

  • 标签: 混合模型 时间序列 优化距离 模型选择
  • 简介:<正>列方程(组)解应用题是初中数学的一个重要内容,掌握列方程(组)解应用题的设元方法是解决应用题问题的首要途径.列方程(组)解应用题时,恰当地设元,对寻找等量关系列方程(组)关系极大.下面介绍列方程(组)解应用题设元的四种基本方法.

  • 标签: 题设 等量关系 学生队伍 千米/小时 教学效果 野营训练
  • 简介:提出了求解参数识别反问题的同伦正则化方法,给出了相应的收敛性定理.数值结果表明该方法是一种快速的大范围收敛方法.

  • 标签: 反问题 同伦正则化 收敛性
  • 简介:所谓乘法一口清,就是用一位数乘多位数时,利用该数本身所特有的个位规律和进位规律,使其乘积可一眼看出,结果可脱口而出。乘法一口清是进行多位数乘除法心算的重要基本功,它既是心算训练的重点,又是一个难点。笔者结合担任教练的实践和自身练习的体会,就一口清训练...

  • 标签: 被乘数 练习法 乘法 学员 专项训练 差错原因
  • 简介:为了在并行和向量机上求解对称正定性方程且Ax=b,两组多分裂方法被考虑,文中,把Galligain和Ruggiero的两级算术平均方法推广到两级多分裂方法并给出了一些合适的内分裂例子,同时讨论了所引起的两级多分裂方法的收敛性。

  • 标签: 对称正定矩阵 两级多分裂方法 对称正定线性方程
  • 简介:本文主要研究解矩阵方程AX+YB=D和AX+XB=D的一种迭代方法

  • 标签: 矩阵方程 迭代方法
  • 简介:解题课是高三数学复习教学中最常见、最重要的一种课型,通过解题课可以帮助学生加深基础知识的理解,总结基本解题方法,培育学生分析问题及解决问题的能力;联想是新旧事物建立联系的产物,联想是一种记忆方法和思维方法,数学解题思路寻求应该基于已有的认知结构进行思维方法联想.

  • 标签: 解题方法 联想 教学实录 高三 思维方法 复习教学
  • 简介:建立试卷质量综合评价的多级评价指标体系,利用属性数学模型提出试卷质量综合评价的多级属性综合评价方法.与一般评价方法相比,属性综合评价方法严谨、精细,克服了模糊评价法的不足,评价结果更合理、更可靠.应用实例的评价结果与实际相吻合,表明了方法的科学有效性.

  • 标签: 属性数学 综合评价 试卷质量 教育测量
  • 简介:文章分析了传统BP学习方法的缺陷,给出了一种改进的学习方法,并用非线性函数tg△x和(e^△x-1)代替传统的线性函数△x进行网络学习和参数调整.仿真表明,该算法能有效克服网络陷入局部极小的困境,并大大提高收敛速度.

  • 标签: 学习方法 网络学习 文章分析 克服 传统 困境
  • 简介:本文给出了重新启动的LGMRES方法的一种代价更小的实现方式。这种做法基于消除以下减慢收敛速度的现象:重新启动的simplerGMRES的每次循环结束时得到的残向量经常交替方向,与重新启动的GMRES的情形类似。这种新的变形的方法的优点是它比重新启动的LGMRES所需要的计算量要少,大量的例子表明该方法计算速度更快。

  • 标签: Simpler GMRES 重新启动 KRYLOV子空间方法 LGMRES
  • 简介:今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.

  • 标签: 第4轮学科评估 高校综合排名 矩阵填充方法 SVT算法