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1.
关于代数类课程教学改革的一些思考   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文从代数课程的重要地位入手,结合自身教学实践分析了代数课程的教学现状以及教学中存在的一些问题,探讨了代数课程教学中几点有益的教学方法改革尝试.  相似文献   
2.
时滞食饵-捕食系统平衡点的稳定性和周期解   总被引:2,自引:1,他引:1  
考虑具有多个离散时滞的食饵一捕食系统,讨论了系统平衡点的稳定性.选取其中的一个时滞作为分支参数,运用Hopf分支定理得到了周期解的局部存在性.最后运用泛函微分方程的全局Hopf分支定理得到了周期解的大范围存在性.  相似文献   
3.
考虑具有多个离散时滞的食饵一捕食系统,讨论了系统平衡点的稳定性.选取其中的一个时滞作为分支参数,运用Hopf分支定理得到了周期解的局部存在性.最后运用泛函微分方程的全局Hopf分支定理得到了周期解的大范围存在性.  相似文献   
4.
基于引导图像的边缘噪声滤波算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于通常的邻域运算会改变图像边缘点的灰度值,使图像的边缘变得模糊,为了改善这一现象,提出了一种基于引导图像的边缘噪声滤波算法。该算法由局部线性模型推导而来,将原始图像或其他变换形式定义为引导图像。通过对引导图像进行分析,并调节正则化参数,利用引导图像掩模对图像的边缘进行平滑处理,有效地去除了噪声。通过与其他四种常用的滤波算法进行对比实验,表明该算法的均方误差MSE仅为0.0015,峰值信噪比PSNR为28.26,远远优于其他四种常见滤波算法,不仅对图像进行了平滑去噪,在很大程度上还保护了图像的边缘信息。  相似文献   
5.
针对图像分类中量化编码的问题,提出了一种简单而且高效编码方法,叫做局部约束线性编码(Locality-Constrained Linear Coding)算法;并将其应用在传统空间金字塔模型(Spatial Pyramid Matching)的向量量化(Vector Quantization)中。通过使用局部约束,LLC先将图像描述子映射到它的局部坐标系统,然后再将这些映射后的坐标经过Max-pooling整合成最终的图像表示。传统的基于词袋模型(Bag-of-World)的空间金字塔需要使用非线性分类器才能获得较好的分类效果,而LLC通过使用线性分类器获得了比传统非线性SPM更好的分类效果。  相似文献   
6.
胡广平 《广东科技》2008,(12):154-155
文章结合案例,通过对输变电系统中电容式电压互感器接地故障的分析,发现电容式电压互感器自身存在的设计缺陷是故障发生的主要原因,同时安装检修质量的不到位也给故障的发生提供了必备的条件,并且针对其原因采取相应措施解决。因此在高压输变电系统中,保证电压互感器安全稳定运行非常重要。  相似文献   
7.
考虑一类食饵-捕食系统,讨论了系统出现尖点型平衡点的条件,给出了相应规范型的计算,用此可以判断退化奇点的余维.  相似文献   
8.
运用Poincaré变换,平面多项式系统的无穷远点可变为一个具有有限坐标的点,从而其无穷远行为可知.在此基础上,将平面上的无穷远点看成是有限点的极限位置,研究了具有某种特殊性质的非多项式系统的无穷远行为,得出了对讨论无穷远点性态具有普遍意义的结论.  相似文献   
9.
针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。  相似文献   
10.
基于时序模型的加速退化数据可靠性评估   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出利用加速退化数据对高可靠长寿命产品进行可靠性评估与寿命预测的新方法.从时间序列的角度出发,研究了退化轨迹的一般建模方法;进而结合加速模型,利用整体推断方法给出了模型参数的极大似然估计.并以对数正态分布和Weibull分布为例,利用信仰推断方法给出了可靠度置信区间.通过有效利用加速退化试验各状态下的试验信息,结合时序模型对退化轨迹曲线自拟合性强的优点,提高了产品可靠性评估与寿命预测的稳健性,为基于产品加速退化数据进行可靠性评估提供了一条新的技术途径.最后通过实例验证了该方法的有效性.  相似文献   
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