项目驱动教学法在VFP程序设计课程中的应用

项目驱动教学法是一种典型的以学生为中心的教学方法,不仅让学生验证理论,学习实际操作的能力,而且是获取感性知识的重要来源。在分析VFP程序设计课程特点的基础上,针对传统教学法存在的问题,将项目驱动教学法应用到VFP程序设计课程的教学中。VFP程序设计课程的项目驱动教学实践,使得学生不仅巩固了理论知识和实操技能,而且在教师有目的地引导下,培养了自主探究、分析问题、解决问题等综合能力。     

DS-TE网络中新的LSP抢占策略

抢占是DS-TE网络中带宽分配和管理的一个重要策略.引入目前主流的抢占算法:V-PREPT算法,分析了该算法的优缺点.针对V-PREPT算法的不足,提出了新的最优化带宽算法:Optim-Bandwidth算法.Optim-Band-width算法充分考虑了带宽资源,通过采用层次逼近规则来提高对带宽抢占的约束程度,有效地规避了V-PREPT算法近似最优化的误差问题,从而在保证高优先级业务的QoS的同时,优化发生抢占时网络的性能.     

多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用

目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能.     

基于t分布噪声的鲁棒PPLS回归模型

概率PLS(PPLS)模型中,数据源(主元)和噪声满足正态分布,容易受离群点的影响.鲁棒PPLS算法采用拖尾更长的t分布描述数据源和噪声,提高了模型的鲁棒性.但是,实际工业过程中,离群点由测量噪声导致,而不是由产生过程变量和质量变量的数据源产生.基于此,提出一种基于t分布噪声的鲁棒PPLS模型.该模型采用t分布拟合测量噪声的分布,而主元依然用标准正态分布描述,更符合实际测量状况.考虑到潜在变量的存在,采用极大似然方法结合EM算法对模型的参数进行了估计,并将该模型用于对过程变量和质量变量的回归估计.最后,通过仿真实例进行了验证.     

数学问题生活化教学探讨

数学家弗莱登塔尔说:"数学是现实的,学生从现实生活中学习数学,再把学到数学应用到现实中去。"数学教学要从所熟悉的现实情境和已有的知识经验出发,让学生能够积极的亲近数学,参与数学活动。因此,在小学数学教学中,我们努力创设生活化的教学情境去贴近学生生活,将数学与学生的生活、学习联系起来,使课堂充满生活气息,让学生轻松愉快地掌握数学知识。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.