如何提高课堂教学的艺术性

准确把握数学教材的重点、难点和疑点对课堂教学有可行性的指导意义 ,又从课堂教学语言及灵活运用数学素材方面探讨了数学教学的秘诀 ,并特别强调营造师生情感交流的良好氛围对课堂教学的成功具有特殊的作用。     

论高校人才交流中心的作用——校内管理体制改革的“蓄洪区”

随着高校管理体制和运行机制的改革，高校人才交流中心必然起到“蓄洪区”的作用。主要是做好稳定工作，保障实施改革。校内体制改革必然会触动一些人的利益，特别是转到人才中心的“待岗人员”。因此要做好这些人的思想教育工作。做好培训工作，强化竞争意识；实行人事代理，稳定骨干人员，引导校外就业，实现减员增效，真正做到人尽其才，才尽其用。     

基于变换域的显著性提取

为增强图像显著特征的可靠性和鲁棒性, 增加图像描述的准确度, 提出了一种利用离散余弦变换(DCT: Discrete Cosine Transform)和 Renyi 熵提取自然图像显著性的方法。 该方法充分利用了图像的频域信息, 通过MSRA1000 图像数据库进行性能测试。 实验结果表明, 该方法优于 5 种经典算法, 提高了显著性检测的有效性。     

基于熵理论和复杂度的肌电信号分析

传统信号处理方法对肌电信号分析存在一定局限。不能很好地描述肌电信号的复杂性;而基于熵理论和复杂度等非线性分析方法越来越多地应用于肌电信号等生理信号的处理。熵理论和复杂度对于肌电信号的处理具有运算速度快、数值特征明显,并且能够很好地描述其复杂性等特点。本文以做俯卧撑的上肢肌电信号为分析对象,通过计算其Renyi熵、小波熵和复杂度刻画不同阶段肌电信号的复杂性。并验证以此测度进行肌电信号不同区域划分的合理性,以及应用该方法分析肌电信号的有效性,取得了较好的效果。试验数据分析结果表明,小波熵值较大的部分对应于肌电信号能量较高的区域。从生理意义而言,这些区域正是肌肉纤维集中放电的过程。肌电信号成分单一,是复杂度较低的区域,而Renyi熵和复杂度值越大,对应的肌电信号成分复杂度越高,这与理论分析吻合得比较好。同时三者也得到了相互验证。由此表明该方法对于肌电信号的分析是可行的。非线性分析方法可能是未来肌电信号等生理信号的发展方向。该方法还可以应用于体力疲劳评价。     

多重分形奇异谱的几何特性I.经典Renyi定义法

研究了经典多重分形理论中广义维数和奇异谱的几何特性 ,通过严格的数学推导证明了广义维数 Dq、质量指数 τ～ ( q)、奇异性指数 α～ ( q)和奇异谱 f～ ( α～ ( q) )的单调性和极限 ,并提出了判定合理奇异谱 f～ ( α～ ( q) )的准则。     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

模糊集的一类新广义熵

目的研究模糊集的一类新的广义熵。方法将离散随机变量的(k,q)阶广义熵推广到模糊集理论中,定义模糊集的(k,q)阶广义熵和q阶Shannon熵,讨论q阶Shannon模糊熵和q阶Re-nyi模糊熵之间的关系。结果得到了(k,q)阶广义熵和q阶Shannon模糊熵的一系列性质,并且证明了当q≥0.5时,q阶Shannon模糊熵是F(X)上的一个σ-熵。结论拓广了模糊熵,为模糊信息学的深入发展提出了新的思路。     

实现 IPv4到IPv6的过渡的几种互通技术的探究

目前涉及到IPv6领域的主要研究课题有：域名服务器DNS的构成，IPv6路由器以及IPv4的INTERNET网平滑过渡，在IPv4往IPv6过渡中最主要的问题是不允许INTERNET发生大的混乱，这涉及到应用主机上IPv6支持协议，路由与管理等问题，本文将对用于实现IPv4与IPv6互通功能的技术作一一的分析，并对它们各自的适用情况以及各自的特点作出比较分析。     

中小企业开展电子商务的有关问题分析

分析了目前中小企业开展电子商务存在的问题，讨论了中小企业开展电子商务的具体步骤，认为要使中小企业全面开展电子商务还需要解决网络基础设施建设、政府角色定位、网络安全、网上支付以及电子商务法律等问题。     

Infrared image segmentation method based on 2D histogram shape modification and optimal objective function

In the methods of image thresholding segmentation,such methods based on two-dimensional(2D) histogram and optimal objective functions are important.However,when they are used for infrared image segmentation,they are weak in suppressing background noises and worse in segmenting targets with non-uniform gray level.The concept of 2D histogram shape modification is proposed,which is realized by target information prior restraint after enhancing target information using plateau histogram equalization.The formula of 2D minimum Renyi entropy is deduced for image segmentation,then the shape-modified 2D histogram is combined with four optimal objective functions(i.e.,maximum between-class variance,maximum entropy,maximum correlation and minimum Renyi entropy) respectively for the application of infrared image segmentation.Simultaneously,F-measure is introduced to evaluate the segmentation effects objectively.The experimental results show that F-measure is an effective evaluation index for image segmentation since its value is fully consistent with the subjective evaluation,and after 2D histogram shape modification,the methods of optimal objective functions can overcome their original forms’ deficiency and their segmentation effects are more or less improvements,where the best one is the maximum entropy method based on 2D histogram shape modification.