基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

Bézier曲线的升阶方法

为了使伯恩斯坦基函数具有更多性质,更好地实现Bezier曲线升阶,把切比雪夫多项式转换到区间[0,1]上的正交函数。在区间[0,1]上,用该正交函数计算出转换矩阵M_n,并得到升阶矩阵T_（n,r）,从而在切比雪夫多项式与伯恩斯坦基函数之间,建立转换矩阵。该方法能够有效地升阶Bezier曲线,使其在CAGD中应用更广泛。     

《计算机应用基础》课程教学改革的探讨

《计算机应用基础》课程是高校成人高等教育各专业的一门必修课.针对学生入学时计算机水平参差不齐的情况,结合教学过程中存在的一些实际问题,探讨了当前高校成人高等教育《计算机应用基础》课程教学改革的方向.     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

C4v群寻基方法在二维散射问题中的应用

针对横截面为正方形的散射柱,根据二维对称物体的对称特点构造群,通过群变换方法求得该群的分类基,将该分类基应用于矩量法并求解二维散射问题.     

4p4阶群的差集

设G是具有二面体群同态象D_4p²的4p⁴阶群,通过考察其相交数得到如下结论：当p是素数且p≥5时,G上的差集不存在。     

非均匀矩形格点上的插值基

利用构造性代数几何工具, 给出任意非均匀矩形格点上的插值基.     

二元二次样条曲面拼接问题

运用光滑余因子方法研究了定义在2个不相交的闭多边形区域上的二元二次样条曲面的光滑连接问题,并且给出2个例子,它们表明2个二元二次样条曲面能否实现光滑连接取决于连接区域所采用的剖分.     

根植课本重基础 优化题组求提高

会考复习课教学离不开解题教学,而提高学生的解题能力,又不能搞题海战术,笔者认为很大程度上取决于课堂教学中例题的优化设计,充分挖掘课本上例题习题的教学功能,采取梯度式题组训练,做到事半功倍,有效地提高会考乃至高考成绩.     

高维小波框架级数在L^2（R^d）中的一致收敛性

讨论了在多元情况下,利用对偶小波框架理论,对任意函数∫∈L^2（R^d）可将其展开成一小波框架级数,进一步研究该级数的一致收敛问题,从而在某些条件下可用该级数∫,（x）很好的逼近∫,