基于K-means聚类分析与偏相关分析的高考质量评价体系构建与实施

阐述了高考成绩中多学科间K-means聚类分析和偏相关分析的高考成绩分析方法,构建基于数据挖掘技术的高考质量评价体系分析方法,并利用齐齐哈尔市高考考生成绩数据进行评价体系分析,为高考质量评价方法提供了一种新的尝试.     

列宁与“左派共产主义者”

过去学术界对布列斯特和约和“左派共产主义者”的研究，多偏重于列宁对“左派共产主义者”的“抨击”或“粉碎”上，再加上历史的原因，使得人们对这个派别指责过多，对其性质也认识不清。本文旨在从列宁这个角度来初步探讨有关“左派共产主义者”的几个问题，着重分析“左派共产主义者”产生原因中列宁方面的因素及列宁对这个派别的批评和评价。“左派共产主义者”的产生是由复杂的国内国际环境，阶级、思想根源等多方面的主客观原因造成的[1]。布哈林等人组织这个派别同列宁相对抗，固然有布哈林主观方面的原因，即其本身的理论缺陷，正…     

高分辨率图像的指数矩描述

在指数矩定义与计算方法的基础上,提出应用指数矩矩阵描述高分辨率图像的方法.结合图像分割理论并延伸处理各子图,利用快速傅里叶变换计算高分辨率图像指数矩矩阵,然后逆向重构子图并重组原图.对重组图像进行基于Itti视觉注意模型的客观感兴趣区域信噪比分析.仿真结果表明,延伸处理可减弱由分割所带来的重组图像方块效应,也可提高重构图像的信噪比,验证了由图像指数矩矩阵描述高分辨率图像的可行性.     

简单相关分析与偏相关分析在高考成绩相关性分析中的对比研究

分别采用简单相关分析和偏相关分析,对考生高考成绩相关性进行研究.结果表明,简单相关分析所得相关系数无法真实地反映两个学科间的内在联系,需要借助偏相关分析,降低两个参考变量受其它变量的影响,得到准确的相关分析结果.     

基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型

针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图像灰度信息的估计与提取能力。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子(adaptive scaling operator, ASO),改善了模型的分割效率及对初始轮廓和噪声的鲁棒性。最后,通过将偏移场估计模型和ASO融入到能量泛函中,提出新型混合活动轮廓模型。实验结果表明,该模型不但对初始轮廓和不同种类噪声具有较强的鲁棒性,而且对不同程度的灰度不均匀图像具有较高的分割准确度与分割效率。     

有关托洛茨基和布列斯特和约若干问题的辨析

由于众所周知的原因,关于托洛茨基和布列斯特和约的有关问题的结论大多采用前苏联的提法,而前苏联的提法现在看来不乏偏颇之处,从而在一定程度上妨碍了,我们对托洛茨基这位国际共产主义运动著名活动家的客观评价。本文仅就托洛茨基和布列斯特和     

基于边缘方向改进的自适应窗口Lee滤波算法

为克服自适应窗口Lee滤波算法对图像边缘方向不敏感的弊端,提出了一种改进方法。其基本思路是先对图像纹理区进行分类,然后在方向上使用改进的四向模板获取方向窗口,分别对不同的方向使用不同的窗口增长方式对图像进行滤波。实验表明,改进后的算法相比传统算法在有效去除噪点的同时保存了大量的边缘与细节信息。