面向区间型数据的不同区间核SVM分类模型

区间型数据是属性特征取值为区间的一类数据。由于区间型数据上下界的特殊结构,传统的支持向量机无法直接对其进行处理。针对区间型数据的分类问题,本文提出了面向区间型数据的不同区间核SVM分类模型。除之前提出的高斯区间核外,该方法通过引入调节因子,均衡区间中值与区间半径之间的关系,并据此相继构造出线性区间核、多项式区间核和Sigmoid区间核,用以衡量两个区间型数据数据间的相似性,然后将多种区间核函数集成在一个分类模型中,通过选择区间核类型建立相应的区间核SVM分类模型。在人造数据集和真实数据集上的实验结果表明,GIK＿SVM的最优值最多,PIK＿SVM的平均分类精度最优,说明不同分布的数据集选择合适的区间核SVM分类模型十分重要。     

小议英语课堂导入

本文论述了英语课堂导入的理论要求,导入的方法与技巧和在课堂导入过程中需要注意的几点问题。强调了导入的重要性及其作用。     

基于虚拟现实技术的大型场景视景仿真

虚拟现实技术在视景仿真方面的发展潜力巨大,尤其是在大场景三维虚拟漫游方面的应用,模型的逼真程度、大场景漫游速度一直是人们研究的重点,但在大型场景视景仿真中,往往在满足一定场景真实感的情况下会造成观察者的动态不适感。本文以山西大学校园场景为研究对象,对三维复原和漫游的实现过程及关键技术开展研究,三维重现了山西大学文科楼、理科楼、图书馆、学生宿舍等主要建筑,实现了山西大学校园的虚拟漫游、立体展示等功能。在此基础上,探讨了在满足漫游真实感的同时对大型场景建筑物的建模方法以及优化技巧。     

中药材白接骨离体再生与快速繁殖

以MS培养基为基本培养基、以茎段和叶片为外植体,建立我国重要中药材白接骨的离体再生与快速繁殖技术.将白接骨的茎切成带节的小段、表面消毒后接种在含0.5 mg/L BA的培养基上,茎段上的侧芽萌动生长、形成幼茎;将幼茎切成带芽的小段接种在含1 mg/L BA和0.05 mg/L GA₃的培养基上30 d后,每个小段可以形成2～4个新的幼茎,芽的平均增殖系数为5.9;将增殖培养基上形成的幼茎接种到含1 mg/L或1.5 mg/L IBA培养基上,所有的幼茎在30 d内生根良好,再生的组培苗移栽到温室后生长健壮、成活率达到96.8%.在含1 mg/L TDZ和0.2 mg/L NAA的培养基上,24%的白接骨叶片外植体分化了不定芽,但不伸长,而转到芽增殖培养基上后则能正常伸长和增殖.     

一种基于LMBP神经网络的图像复原方法

BP(Back-propagating)神经网络在图像处理中主要应用于模糊图像的复原,因为该算法在收敛速度上有一定的局限性,同时比较容易受局部极小值的影响.应用LMBP(LevenbergMarquardt BP)神经网络算法对模糊图像进行复原.这种算法实质上是提取了神经网络的GaussNewton法以及梯度下降法的优势,加速了算法收敛.实验结果表明,基于LMBP神经网络的图像复原方法对模糊图像的修复效果明显,且运行速度快.     

非接触光学测头在金属强反射表面测量中的应用

强反射表面的高精度金属件和光学件的表面轮廓测量，是形貌检测领域的一个难点．文中提出了一种用于逆向工程领域的自由曲面非接触测量系统，其由三坐标测量机和主动式双目视觉形貌测头组成．通过摄像机标定了视觉测头，利用光学偏振技术消除了金属表面强反射光对测量的干扰．对扫描路径进行了规划，并根据金属表面加工纹理方向，选择采样策略．通过对量块表面的测量，验证了使用非接触方法测量金属强反射表面的可行性．研制测头的精度达到了0．05mm．