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1.
线性代数是一门重要的大学数学基础课程。在分析研究型教学的特点及内涵的基础上,探讨线性代数教学中研究型教学的实施模式及基本环节。结合应用型本科院校学生实际,通过对线性代数研究型教学实践案例的分析提出几点思考,对于培养学生的创新精神和创造力有重要意义。  相似文献   
2.
基于混合投影峰分析的人眼定位方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用灰度投影曲线检测预处理后的人脸图像眉眼区域,并分割左右眼区域;结合梯度投影和方差投影函数构造区域混合投影函数,分别对左右眼区域进行混合投影;分析一系列的投影峰,筛选后得到眼睛中心的准确位置.在ORL和BioID人脸库上的实验表明:在姿态和光照变化较大及佩戴眼镜的情况下,利用混合投影函数峰分析定位眼睛的结果优于单个投影曲线.  相似文献   
3.
程国  刘鹏  刘亚亚 《河南科学》2018,(4):486-494
图像复原问题常常可转化为大型线性系统的求解问题.为解决超松弛迭代算法在求解大型稀疏线性系统时的收敛不稳定问题,提出了一种改进的超松弛迭代算法.通过平移预条件技术将超松弛迭代的迭代矩阵进行改进以避免奇异,研究了改进算法的收敛性和松弛参数的取值范围.在两个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,改进算法是稳定和有效的.  相似文献   
4.
刘亚亚  王婷  蔺洁 《创新科技》2021,21(1):33-43
本文在对创新型国家内涵进行界定的基础上,从创新人力资源、创新投入、创新产出、创新成果转化与经济影响四方面构建创新型国家评价指标体系,并采用该评价指标体系对美国、日本、德国、韩国、中国的各项指标进行对比.研究发现,中国在创新投入方面,多元化投资主体对创新型国家建设助力加大;在创新产出方面,数量优势明显,但质量与影响力有待提升;在创新人力资源方面,整体与创新型国家有一定的距离,但其投入增加,具有一定程度的后发优势;在创新成果转化与经济影响方面,各项子指标差距明显,亟待加强.  相似文献   
5.
为实现数字图像的实时处理,在FPGA上应用硬件描述语言实现功能模块的方法,利用FPGA技术,在数码摄影系统前端对Bayer格式图像进行实时彩色复原,并对系统进行调试.选用四合一简单算法处理Bayer图像,使其恢复成全彩色图像,并用MATLAB软件先验证算法的正确性与可靠性,最后在ISE上进行工程仿真.仿真实验表明,系统工作实时、正确、可靠.  相似文献   
6.
针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。  相似文献   
7.
提出了一种结合最大间距准则(MMC)和差分向量的特征提取方法,将其应用在人脸识别中.首先对样本图像进行Gram-Schmidt正交变换得到每类样本的共同向量;然后将每幅原始图像与该类的共同向量之间的差作为差分向量,通过MMC方法得到差分向量的最优投影变换矩阵;最后将测试样本的差分向量和训练样本的差分向量投影到最优投影变换矩阵上获得特征向量,利用三阶近邻分类器进行分类识别.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明了该方法具有较好的识别性能.  相似文献   
8.
程国  刘亚亚  赵鹏军 《河南科学》2014,(12):2448-2453
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.  相似文献   
9.
图像复原问题常常可转化为大型线性系统的求解问题。Tikhonov正则化将线性系统求解转化为最小化问题。根据最优性条件将最小化问题转化为鞍点问题,并提出了一种求解该鞍点问题的广义超松弛迭代算法。证明了当松弛因子满足一定条件时广义超松弛迭代算法是收敛的,分析并给出了松弛因子的最优值。在2个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,该算法较其他算法复原后图像的峰值信噪比较高、相对误差较小,是十分有效的。  相似文献   
10.
刘亚亚  程国  李会荣 《河南科学》2019,37(9):1397-1403
针对求解大型线性系统的图像复原问题,基于半步迭代的思想,提出了一种求解图像复原问题的对称超松弛迭代方法.该方法既保证了迭代矩阵的非奇异性又加快了求解速度.在两个实际图像复原问题上的数值实验结果表明,相比其他复原方法,该方法复原效果好且速度快,在评价指标方面体现了优越性.  相似文献   
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