多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

基于Matlab的玉米种子识别方法研究

为了快速、准确的选取适用的玉米种子,利用MATLAB的图像处理技术,通过对固定灰度阈值,最大类间方差检测以及玉米粒颜色的检测等技术对玉米种子的品质进行检测,分析与对比检测结果,最终得出最好的玉米种子品质检测方案,从而为玉米种子的筛选提供良好的理论基础,有助于提高玉米种子质量。     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

多级自组织映射用于心电信号QRS波群聚类

提出了一种利用多级自组织映射(MSOM)网络进行心电QRS波群聚类的算法。此方法将归一化的两导联心电数据作为第一层自组织映射网络的输入,其输出作为第二层自组织映射的输入,最后得到聚类结果。网络迭代学习过程采用了特殊的设计,能根据不同类别自适应调整学习参数,从而提高了自组织映射的聚类能力。使用MIT-BIH数据库数据的聚类结果表明,这种方法非常适合心电QRS波群的聚类,对室性早搏(PVC)真阳性检出率达到99.1%,且聚类效率比ART-2网络方法、匹配方法有明显优势。     

建材检测微机控制系统中特征值的提取算法

简要介绍了建材检测微机控制系统的结构及控制过程.详细介绍了建材检测微机控制系统压力控制曲线中去干扰及提取压力最大值的算法的设计及实现过程.根据干扰曲线突变的特点,采用了固定斜率阈值法和连续可调斜率阈值法去除干扰.分析了两种算法的不同特点及适用性.给出了该算法在VisualC 6 0集成开发环境下的流程图及应用结果.该算法已应用到建材检测过程中,取得了良好的效果.     

高师院校学生实习总成绩评判探讨

利用多级模型综合评判法，给出了高师院校学生实习总成绩的评判模型，并进行了探讨。     

选择最小方差阈值的判别式方法

本文阐述了选择最小方差阈值的各次累积矩判别式方法,证明了零次矩判别式最小方差阈值选择法在理论上可使统计累积矩的次数降到最低,在实用上可进一步减少运算量。     

基于数学形态学多级平均的图像边缘检测

提出了一种基于多级平均的数学形态学图像边缘检测方法，分析了图像边缘提取的特点．与其它形态学边缘检测方法进行了比较知，该方法在保持良好边缘的同时，提高了抗噪能力．