让整合“化”难为易

信息技术与化学课程的整合，是将信息技术融入到化学教学的有机整体中。信息技术作为一种工具、一种手段，可以使各种教学资源、各个教学要素和教学环节，经过整理、组合，相互融合，达到整体优化，从而提高教与学的效率。

基于双曲余弦矩阵鉴别分析的小样本问题研究

线性判别分析(LDA)是模式识别领域的一个经典方法,但是LDA难以克服小样本问题。针对LDA的小样本问题,提出一种双曲余弦矩阵鉴别分析方法(HCDA)。该方法首先给出了双曲余弦矩阵函数的定义及其特征系统,再利用双曲余弦矩阵函数特征系统的特点,将其引入Fisher准则中进行特征提取。HCDA有两方面的优势:a)避免了小样本问题,可以提取更多的鉴别信息;b) HCDA方法隐含了一个非线性映射。该映射具有扩大样本间距离的作用,并且对不同类别样本间距离的扩大尺度要大于同类别样本间距离的扩大尺度,从而更有利于模式分类。在手写数字库、手写字母图像库和Georgia Tech人脸图像库上的实验结果表明,相对于具有代表性的解决LDA小样本问题的方法,HCDA具有更好的识别性能。

高中化学课堂有效教学的实践路径

高中化学是高中阶段课程中一门非常重要的学科,该课程本身具有抽象性与微观性的特征,这是许多学生在学习过程中的一个主要难点。教师如何帮助学生更好地掌握高中化学知识,提高教学活动的学习效率,成为现代教学中值得进一步研究的重要教学话题。本文从高中化学教学过程中存在的主要问题入手,通过对问题的深入分析,提出了相应的解决策略,希望能够促进高中化学教学的优化和提高,同时也为那些关心这一课题的人提供参考。

基于广义矩阵指数的判别局部保持投影方法

【目的】局部保持投影(LPP)是一种经典的非线性数据降维方法。在LPP方法基础上人们提出了判别局部保持投影方法(DLPP),并取得了良好的效果,但DLPP方法存在小样本问题,针对该问题提出了广义矩阵指数判别局部保持投影(GEDLPP)算法。【方法】基于矩阵函数的性质,使用广义矩阵指数函数来重构DLPP,即为GEDLPP算法。【结果】提出的算法有两个优点:一是解决了DLPP方法的小样本问题;二是GEDLPP所隐含的非线性映射拉伸了不同类别样本之间的距离,从而提高了模式分类的能力。【结论】在COIL-20数据库,Yale,Extended Yale B和CMU-PIE人脸数据集上的实验结果表明:与最近提出的解决DLPP小样本问题的改进方法相比,GEDLPP的识别率优于其他方法。