普通高等学校艺术教育现状及对策--以长江大学为例分析

本文以长江大学为例,通过问卷调查和走访的形式,对学校艺术教育现状进行了调查分析,提出了推动艺术教育进一步发展的对策。     

包含Euler函数的一个三元变系数不定方程的正整数解

针对包含Euler函数φ(n)的一个三元变系数不定方程φ(xyz)=φ(x)+3φ(y)+4φ(z)的可解性问题,利用数论相关内容以及初等方法,通过分析筛选获得该不定方程的所有32组正整数解。     

组合型算法在涡流检测逆问题中的应用

涡流检测逆问题的求解至今仍然缺少成熟的理论体系和快速可靠的算法,是无损检测的难点之一.数值计算结果表明,不同的缺陷参数对缺陷信号的影响有很大不同,如果采用相同逆策略进行重构则会由于收敛速度的不同而导致重构结果误差较大.为此,利用基于共轭梯度法和粒子群算法的组合型算法,对裂纹形状参数和电导率分别进行重构,提高了逆问题求解的效率和精度.数值实验结果验证了新方法的有效性.     

略论文学语言与科学语言的差异

本文中所谓文学语言是指文学作品中的语言,而科学语言是指科学文体中的语言,虽然同为表情达意的工具,但由于两者的表述内容(服务对象)不同,它们之间的差异表现在很多方面。本文从准确性、规范性、情感性三方面论述了文学语言与科学语言的差异。     

计算K-终端网络可靠度的一种新算法

讨论了由一个源点s到一个指定的点集K的网络可靠度问题。首先提出了两个网络门限变量化简原则及计算网络K-树和极小K-割的算法。然后,基于具有门限变量的布尔方程和有序二分决策图方法,给出网络K-终端可靠度算法。结果表明这种算法是有效的,改进并推广了Rauzy提出的算法。     

一类斑块环境下捕食扩散模型的动力学分析

研究了一类N维斑块环境下的食物链捕食模型,食饵种群及捕食者种群均可扩散,得到了模型的净再生数R₀及各独立斑块的净再生数,同时描述这些净再生数之间的关系。     

响应面法优化紫薯魔芋硬糖配方

以紫薯粉、魔芋粉辅料,研制紫薯魔芋硬糖。以感官评分为评价指标,研究木糖醇、葡萄糖浆、紫薯粉和魔芋粉添加量对紫薯魔芋硬糖感官品质的影响。通过响应面法确定糖果的最佳配方。结果表明最佳配方为：木糖醇3 g,葡萄糖浆15 g,紫薯粉1.2 g,魔芋粉0.2 g。糖体呈紫色、色泽分布均匀,外形完整、甜味纯正、坚硬而脆、不粘牙,具有紫薯风味。     

麦麸、细菌性植酸酶和柠檬酸对肉鸡提高钙、磷和蛋白质利用的影响

以23%粗蛋白（CP）的玉米豆粕日粮为正对照,以添加了15%麦麸（提供内源性植酸酶）的低营养玉米豆粕日粮（21%CP）为负对照,研究内源性及细菌性植酸酶和柠檬酸在低营养肉鸡日粮中对肉鸡生长的作用.实验结果表明：所有组的胫骨灰分差异不显著（P＞0.05）.添加细菌性植酸酶或柠檬酸的日增重（ADG）、肉料比（G/F）和钙利用率与正常营养水平组差异不显著（P＞0.05）,但粪磷排泄量和蛋白质的利用率显著低于正对照组（P＜0.05）,磷的利用率极显著高于正对照组（P＜0.01）.已添加内源性植酸酶组除ADG、G/F和CP利用率低于正对照组外,其它的差异不显著（P＞0.05）.三者同时添加（第5组）的粪磷排泄量降低了1.4%（P＜0.05）;钙的利用率极显著地高于其它4个组（P＜0.01）,最大提高了7.2%;G/F与第1组相当,增高3.9%;在蛋白利用率上也显著地高于其它3个组,高出2.3个百分点（P＜0.05）.可以看出内源性及外源性植酸酶和柠檬酸在肉鸡的生长方面能起到补充或协同的作用.     

局部模式纹理描述符在光照变化的人脸识别中的应用

针对光照变化的人脸识别系统识别率偏低的问题,提出了基于局部模式纹理描述符的人脸识别方法,通过提取出局部模式对光照改变不敏感的纹理特性,采用距离转换度量(Distance Conversion Metrics, DCM)和K均值(K-Mean)算法,有效地提高了人脸识别的识别率。所提方法的有效性分别在ATR-Jaffe及Yale两大人脸库上得到了验证,实验结果表明,与其它最先进的几种方法相比,所提方法在处理非限制条件下的人脸识别问题上取得了更好的识别效果。     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。