q分隔意义下线上和圆上的子集

首先研究了从数集{1,2,…n}中任选k个数的取法,其中任意两个相邻数之差大于q,以及上述限制条件下子集的取法总数,继而在圆上讨论这个问题．然后研究了下列问题：设q1,q2是任意两个不同的正整数,在数集{1,2,…n}中任取k个数,其中相邻两数既不是q1分隔也不是q2分隔的取法数的情况,对于较小的qi值,获得了相应的结果．     

形式概念粗糙近似比较研究

形式背景会产生许多概念,对论域中的任何一个子集,从形式背景确定的概念中求出2个概念的外延作为该子集的上下近似.对这些方法进行比较研究,提出用粗糙集方法来求出上近似,并从理论上证明用现有的各种方法所求出的概念的上近似外延是相同的.同时也指出求概念的下近似外延方法的不足之处.     

盆地气候条件下成都城区O_3与NO_2相互作用的时间尺度分析

应用去趋势互相关分析法对比分析了成都市2013年7月1日至8月31日和2014年1月1日至2月28日等2个时间段4个大气环境监测站点近地面O3与前体物(NO2)小时平均浓度的相关性及其时空演化尺度特征.研究表明,成都市4个监测站点近地面O3与NO2小时平均浓度波动的相关性在一定时间尺度内具有长期持续特征.并对成都市夏季和冬季近地面O3与NO2相关性进行了对比分析,探讨了导致此种差异的原因.结果表明,不同的气象条件下成都市O3与NO2相互作用的时间尺度存在显著差异.其差异性可能与成都市独特的盆地气候特点以及当地夏季与冬季太阳光辐射、日照数、气温等气象因子有关.研究结果有助于进一步加深对盆地气候条件下成都市O3污染特征的认识.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

一种新的阈值和阈值函数的小波去噪算法

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法.首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理的阈值;然后,阈值函数里加入了调节系数β,使新的函数拥有更好的连续性和更低的误差.仿真实验表明,该算...     

带黏弹性的半线性双曲型方程全局吸引子的上半连续性

利用一些最新结果,讨论了带黏弹性的半线性双曲型方程全局吸引子的上半连续性.     

医学院校体育课“线上+线下”多元化教学模式构建——以皖南医学院为例

新冠肺炎疫情期间,各高校积极响应教育部“停课不停学”的号召,纷纷利用各种网络平台开展线上体育课教学。采用文献资料、问卷调查、访谈等方法,对皖南医学院线上体育课的实际参与情况、学习质量、效果反馈等环节进行了调查,并重点对存在的问题进行了针对性的分析,在此基础上,提出了医学类院校优化体育多元的融合思路,以期在后疫情时代下,构建出适合医学类大学生参与且长久有效的线上+线下多元化体育课教学模式。     

群上亚同态的一个必要条件及由此引出的一些性质

给出了群上亚同态的一个必要条件,又由这一必要条件给出了群上亚同态的一些性质.     

大学生线上自主学习能力培育影响因素模型及实证研究

大学生线上自主学习能力是衡量新时代下大学生综合能力和素质的重要标准,因此对影响大学生线上自主学习能力培育的因素进行研究.通过理论演绎和实际调研,从学习者、教育者、线上课程和学习环境等4个维度出发提出大学生线上自主学习能力培育影响因素模型,运用SPSS和AMOS等工具对收集的数据进行统计和分析.结果表明:影响大学生线上自...     

无穷区间上向量值函数的(H)积分

通过引入无穷区间上δ-精细分法的概念,使无穷区间上向量值函数(H)积分与有限区间上的(H)积分在形式上完全和谐,并证明其与Cauchy扩张的方法和简单积分的思想是等价的.