中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于遗忘机制的ISWI积极思想传播模型

针对现阶段对积极思想传播的研究较少运用动力学模型进行分析的问题,提出了一种基于遗忘机制的积极思想传播ISWI模型。利用Hurwitz判据、Lyapunov稳定性定理和LaSalle不变性原理,分析并证明了思想传播平衡点的局部稳定性和全局稳定性,并得出了传播阈值与思想传播的影响因子遗忘率和接触率之间的关系。仿真结果表明:遗忘率降低时,思想传播的范围会扩大;接触率提高时,传播范围也会扩大。遗忘率与传播范围呈负相关,接触率与之呈正相关。     

小样本数据的Cu基非晶合金热力学性能软测量

针对Cu基非晶合金材料受时间、条件及制备成本的限制,导致获得的热力学性能数据较少,影响新材料的研发问题.提出一种在小样本数据情况下,仍然具有较好泛化能力的Cu基非晶合金热力学性能软测量方法,为新材料配方的优化提供模型参考.通过注入噪声,提出一种小样本数据的扩充方法,增加样本的多样性.考虑样本分布函数的未知,在准则函数中引入信息论的微分熵,建立最大熵准则的神经网络反向传播理论,获得具有较高泛化能力的数学模型.仿真分析表明:该方法可对三元Cu基非晶合金的小样本数据,建立其热稳定性及玻璃形成能力与材料配方之间的非线性关系,模型精度较高.     

关于局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量

找到了一些方程去刻画局部对偶平坦的Matsumoto度量F=α2/α-β,其中α=√aijyiyj,β=biyi.同时对局部对偶平坦且具有迷向S-曲率的Matsumoto度量进行了分类.     

语言教学中的词汇作用

词汇是语言教学中不可或缺的重要环节。在现代语言教学中,不同教学法主导的课堂教学时期,词汇教学经历了不同阶段:结构大纲时期以孤立的下定义、对等翻译等为主;功能-意念大纲时期强调语境、自然学习;词汇大纲时期的词汇中心论的回归。词汇教学的变化反映了在语言教学中词汇逐渐从次要的、被忽视的、从属的地位中摆脱出来,正发挥着越来越重要的作用。     

关于全期望公式应用的一个注记

本文在随机变量服从任意概率分布条件下,给出了全期望公式的证明。并通过一些特例说明了该公式在概率论和随机过程中的具体应用。     

基于产学研联盟的高校人才培养模式选择

产学研合作是提高国家创新能力的有效方式,通过产学研合作教育方式培养人才已成为趋势。在分析我国高校传统人才培养模式和产学研合作教育现状的基础上,提出企业应该着眼于长远,积极与高校进行长期产学研合作等政策建议。     

软件专业学生质量与协作能力培养实践

软件企业对员工的质量意识、团队协作能力的需求强烈,而软件工程专业学生与企业的这些需求存在较大差距。论文分析了软件质量意识和软件项目团队协作精神对于软件工程技术人员和企业发展的重要性,归纳了软件质量意识、团队协作精神的表象,初步探索了产生该这些现象的原因,开展了"项目驱动、技术推动、服务行动"人才培养模式的探索。文章最后总结了该人才培养模式的实践经验。     

完善依法管理宗教事务的思考

在全面贯彻落实科学发展观,建设社会主义和谐社会的大背景下,依法管理宗教事务需要不断发展和完善以适应宗教和谐、社会和谐的要求,完善依法管理宗教事务应该着重从两方面入手,一是进一步完善宗教立法,二是不断提高对宗教事务的执法水平。     

大学生考试成绩的模糊综合评价

从学生考试成绩排名的问题出发,运用模糊聚类分析与模糊综合评价的方法,以Excel和Matlab软件为辅助工具对学生成绩进行处理,按各科成绩对每位学生进行综合排名.结果表明聚类的结果与模糊综合评价的排名基本一致.这一结果从一定程度上反映学生各自的实际情况,做到了符合社会发展需求的有效排名.