试论高职院校教师激励方法的三个层次

许多高职院校都在寻找激励教师的有效方法,实际上激励方法是有层次的,对不同的激励对象实施不同的方法会起到更好的效果。三个层次的激励方法,即基本激励方法、特殊激励方法和无形激励方法可针对不同的激励对象实施。     

测验Q矩阵的修正方法及其比较研究

在认知诊断评估中,构建正确测验Q矩阵十分关键,但比较困难.该文将确定性输入噪音与门模型下3种在线标定方法(极大似然估计方法,边际极大似然估计方法和交差方法)用于测验Q矩阵修正,并与δ方法,γ方法和最小残差平方和方法进行比较.采用模拟研究验证和比较各方法的表现,研究结果显示:边际极大似然估计方法表现良好,交差方法次之; 项目所考查的属性数目是影响δ方法和γ方法的表现.     

SEREX方法在肿瘤相关抗原筛选中的应用

SEREX方法是筛选肿瘤抗原分子的一种方便且高效的方法。本文解释了SEREX的原理及方法,介绍了利用该方法所鉴定出来的肿瘤相关抗原,讨论了该方法的优缺点,阐述了改进的方法,最后对该方法的应用进行了展望。     

软件工程方法述评

对一些流行的软件工程方法,包括结构化方法、形式化方法、面向对象方法、基于构件的方法、基于Agent的方法、基于净室技术的方法、基于敏捷技术的方法等进行了述评,并对软件工程方法的发展趋势进行了初步探讨.     

多糖的提取、分离纯化及分析鉴定方法研究

详细介绍了动植物多糖的常见提取、分离纯化方法的最新研究进展,并比较了各种方法的优缺点．每种方法都有各自的优缺点,在提取时应根据所选材料的性质选用不同的方法,有些方法在一定的条件下可与别的方法协同作用,并对糖的含量测定及分析鉴定方法的研究进展作了概述．     

混合元法及其在本质边界条件处理中的应用

为了解决无网格Galerkin(EFG)方法中本质边界条件的施加问题,提出了一种耦合径向基点插值无网格(RPIM)方法与EFG方法的混合元法.该方法将问题域分成两部分,在包含本质边界部分采用RPIM方法处理,其余部分采用EFG方法,然后利用两种无网格插值方法之间的关系进行耦合.数值算例结果表明:文中方法在简明有效地处理本质边界条件的同时,具有与EFG方法相当的计算精度,且易于编程计算.     

关于径向基函数插值方法及其应用

用径向基函数插值方法及求解偏微分方程的方法,选取Multi-Quadric方法为径向基插值函数,逆Multi-Quadric方法对偏微分方程进行数值计算,并与其他方法进行比较,突出径向基函数求解偏微分方程的方法的优点,提出一些需要进一步研究的问题。     

成批生产批量的确定方法及批量修正分析

本文运用了数学方法讨论成批生产批量的确定方法及批量修正分析.以目前常用的三种批量确定方法,即经济批量方法,最小批量方法和标准批量方法为基础,将这三种方法有机结合起来,形成一种新的批量确定方法,使得所确定的批量既有利于企业的经济效益的提高,又有利于设备能力的充分利用,又便于企业的生产组织工作.     

简述概率的四种确定方法

本文给出了概率理论中随机事件发生的可能性大小,概率的公理化定义及随机事件概率的四种确定方法即古其方法,频率方法,几何方法和主观方法.     

选择重尾阈值k的Bootstrap方法

详细讨论了重尾指数估计中选取k的Sum-plot方法和Bootstrap方法,并对Hall提出的Bootstrap方法作了改进,称为M-Bootstrap方法.并利用上述三种方法对已知重尾分布进行Monte-Carlo模拟,研究它们的可行性,比较它们的稳健性,改进的M-Bootstrap方法对重尾指数的估计在某些情况下优于Bootstrap方法.     

采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法

提出了一种采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法。此方法避免了传统方法对多项式阶数的经验估计，可以根据实际需要的精度确定多项式的阶数，同时获存多项式的参数估计。仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于瞬时相位差分的MFSK符号率估计方法

对数字通信信号的符号速率估计是电磁频谱监控、通信侦察分析等非合作接收领域的重要研究内容。提出了一种MFSK信号的符号速率估计新方法,通过对信号样本求取瞬时相位差分并联合非线性变换及小波分析的方法,实现了对符号速率的准确检测,并大大提高了估计方法在低信噪比条件下的适应性;在此基础上进一步提出了低信噪比条件下基于估计结果后处理的性能改进方法,能够再提高3 dB的估计性能。仿真验证了新算法和改进方法在低信噪比条件下的估计性能。     

一种新的微动疲劳极限估算方法

对微动疲劳极限的估算方法进行了评述,并提出了一种新的微动疲劳极限估算方法;与其它方法的不同之处在于它把多轴疲劳强度估算方法引入微动疲劳强度的估算之中,同时考虑了磨损损伤的影响。     

Harmonic Retrieval Embedded in Hybrid Colored Noise: a Novel Pisarenko Method Based on Cross-high-order Cumulant

Spectral estimation method is an effective method in the case of parameter estimation of sinusoid signal in noises.It always applies cross-spectral estimation theory and high-order self-spectral estimation methods up to now.Yule-Walker equation based on cross-fourth-order cumulant is developed and Pisarenko method is provided in this paper.Simulation results show that the method is effective to retrieve sinusoid signal frequencies from hybrid colored noises and has good performance.     

Harmonic Retrieval Embedded in Hybrid Colored Noise: a Novel Pisarenko Method Based on Cross-high-order Cumulant

Spectral estimation method is an effective method in the case of parameter estimation of sinusoid signal in noises.It always applies cross-spectral estimation theory and high-order self-spectral estimation methods up to now.Yule-Walker equation based on cross-fourth-order cumulant is developed and Pisarenko method is provided in this paper.Simulation results show that the method is effective to retrieve sinusoid signal frequencies from hybrid colored noises and has good performance.     

色噪声背景下弱信号频率估计互谱方法研究

现代互谱估计是抑制有色观测噪声的一种有效方法.本文针对旋转不变技术来估计信号参量的方法进行了深入的分析,进而提出了在有色观测噪声背景下,基于最小二乘技术的信号估计的互谱ESPRIT方法。这种方法的突出特点是不需要任何色噪声的先验信息准确地估计出待估计信号,不仅避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,而且克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制（要求噪声为白色高斯噪声）。可直接通过特征值确定信号参数估计值。本文方法只需两次SVD分解,计算量大大降低。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。     

用分层复数重叠变换进行视差估值

立体视频编码中的关键问题之一就是视差估值．文中利用分层复数吏登变换域相位相关方法进行匹配提出了一种新的视差估值方法．理论分析和仿真试验证明，本文中的方法克服了传统方法的缺点，提高了视差场的平滑度，减少了视差估值的计算负荷．     

保留非线性的电力系统状态估计法

本文首次将保留非线性原理用于电力系统状态估计中,提出了一种新的状态估计方法,与原有方法相比,可大大提高状态估计的计算速度。     

基于样本扩充和改进Lasso回归的视线估计

为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%.      

工具变量线性回归模型的指数平方损失估计

在讨论协变量和响应变量关系时,常会遇到内生变量,已有关于内生变量的研究大多是在最小二乘目标函数的框架下讨论,然而该方法不具有稳健性,鉴于此,本文采用指数平方损失估计方法,构造模型中回归系数的稳健估计.为了克服内生变量对估计产生的偏差,利用工具变量消除协变量的内生性,再构造回归系数的指数平方损失估计;针对指数平方损失目标...