基于教学审定模式的非师范类新入职教师教学能力培养

基于当前学校教师培养现状,针对非师范类新入职教师教学能力提高问题,分别从入职后业务能力培训、指导带教组织形式、教学审定工作的实施和新入职教师教学能力自我提升等方面进行研究,提出一套基于教学审定模式的新入职教师业务能力培养的带教机制,对于提高非师范类新入职教师教学能力具有一定参考意义。

改进的Fourier-Mellin描述子在图像匹配中的应用

Fourier-Mellin描述子被广泛应用于数字图像匹配中,但由于频谱混叠等噪声及误差的存在,不能保证变化后得到的相关值分布形式是一个标准的二维脉冲函数。本文在此基础上引入带核函数的加权距离公式,先用小波变换在频域中提取出稳定的特征点形成特征向量;然后利用核函数对特征向量进行修正,使之形成标准的二维脉冲函数,以便计算出正确的匹配参数,从而达到两幅图像的匹配。实验结果表明了新算法的有效性和可靠性。

基于ARIMA-MC模型钢铁企业高炉煤气发生量预测

为了预测钢铁企业高炉煤气发生量,本文用ARIMA模型及马尔科夫链建立了ARIMA-MC模型对高炉煤气的发生量进行预测。结合某钢铁企业实际的原始数据,通过实验,随机抽取多组测试结果中的两组,1#和2#各30个点进行预测,结果表明预测平均相对误差分别为2.27%、3.03%。实验结果证明新算法的有效性。

基于HP-ENN-LSSVM模型的降雨量预测研究

结合HP滤波、Elman神经网络、最小二乘支持向量机各自性质建立HP-ENN-LSSVM模型对降雨量进行预测.根据吉林省某农场1950~2015年作物生育期(5~9月)的降雨量资料,1950~2009年(5~9月)降雨量作为训练样本,2010~2015年(5~9月)的降雨量作为测试样本,验证所建模型的有效性.验证结果表明,所建模型预测效果良好,其预测平均相对误差为3.98%,与Elman、LSSVM模型相比,更适合降雨量的预测.

基于相空间重构的KPCA-HS-RVM网络流量预测模型

网络流量时间序列具有高维度、非线性和时变性等特征,针对传统时间序列模型预测精度较低的问题,提出了基于KPCA优化HS-RVM的网络流量预测模型:首先对网络流量时间序列进行相空间重构,寻找输入变量与输出变量对应关系,然后利用KPCA对网络流量样本进行核主成分特征提取,获取关键有效的信息,在此基础上,通过HS算法确定RVM的嵌入维数和核参数,最后利用超参数优化的RVM模型进行网络流量预测。为了交叉验证模型的性能,采用实际数据进行性能对比分析。结果表明,本模型性能优于HSSVM、RVM模型和GA-RVM模型,取得了良好的效果。

ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测

提出一种基于ARIMA-GARCH和抛物线模型相结合的网络流量动态预测方法,既发挥ARIMA-GARCH模型处理和预测网络流量内部短期变化特征的能力,又融合了抛物线模型捕捉网络长期动态变化特征的性能,即构成AGP组合模型.仿真实例表明,AGP组合模型能够很好地预测网络流量的动态变化规律,在网络服务控制方面有广泛应用前景.

基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法

本文基于局部特征核主成分分析下的SAR图像识别技术手段的探讨研究,根据其基础性能的实际要求以及行业领域的发展标准,在此基础上提出一种两级2维式的局部特征提取判别嵌入的模式,这种局部判别嵌入特征提取的SAR图像识别方法,在图像处理与识别的过程中,有效避免了传统方法中将图像数据转化为向量后所带来的维数灾难以及小样本等问题的出现,通过这种两级2维局部判别嵌入的核主成分分析特征提取方法在SAR图像识别方法中的应用,极大地增强了系统对特征的判别效果。

基于图像的机器人指尖跟踪过程仿真分析

机器人指尖运动轨迹的视觉跟踪是近几年研究的一个热点。传统算法对指尖图像进行跟踪过程中,由于指尖的连续运动,自由度较高,造成了指尖的运动图像特征无法被跟踪。文中,先对机器人的指尖图像进行大致跟踪;再用Fourier-mellin变换对图像高频和低频向量进行滤波处理;最后运用相关向量机分类的方法,准确分割指尖运动轨迹区域,达到了准确跟踪的目的。

基于PCA-SVM的水质评价方法研究

基于主成分分析方法(PCA)和支持向量机方法(SVM)构建了水资源质量的评价方法。先用PCA方法提取水质评价变量的特征变量,以相对利用较少的主成分来代替原有的评价变量与指标;再将PCA分析结果输入到非线性回归SVM机中进行水资源质量的评价;最后通过实例分析来证明PCA-SVM方法的有效性。结果表明,采用PCA方法与SVM方法相结合所进行的水质评价不仅可提高评价的精度,同时可以降低获得结果所需的计算量。

基于HP(2)-Elman模型的证券价格可预测性研究

证券价格可预测性是国内外学者研究的一个热点。近年来,大多数学者以神经网络为主要工具对其进行研究。针对此情况,提出了HP滤波与Elman神经网络相结合的方法,此方法的预测效果好,预测结果准确。先利用HP滤波对要预测的原实验数据进行处理,得到证券价格数据的趋势项序列和波动项序列;再对HP滤波后得到的证券价格的波动序列进行再次滤波,这样就得到了证券价格波动项的趋势项序列;最后用HP(2)-Elman模型进行预测。实验证明,这种算法是有效性的。

基于主成分分析的Fourier-Mellin变换在图像匹配中的作用

为了解决Fourier-Mellin描述子在图像匹配求解过程中计算量大、存在插值误差、旋转角度ψ和尺度缩放因子t不准确等问题。文章提出了一种新的算法,基于主成分分析的Fourier-Mellin描述子匹配算法,先利用主成分提取图像的重要特征,这样就把错综无规律的变量降低为较少的几个主要变量,然后对其重要特征进行匹配,这样能够减少计算量,实现图像的快速匹配,实验结果证明该算法的有效性。

基于HP-PCA-ARIMA模型的空气质量预测方法研究

为了准确预测空气质量进而对其改善。本文提出一种基于HP-PCA-ARIMA模型对空气质量的原始数据进行预测。以河南省信阳市实际的原始数据进行实验,在多组测试结果中随机抽取2组即1#和2#各50个点进行预测,1#和2#两组空气质量预测平均绝对误差(MAE)分别为7.67,10.89;平均相对误差(MPE)分别为2.03%,3.42%,两者明显小于ARIMA模型。因此利用本文所建模型预测效果准确率较高,能够很好的反应信阳市空气质量的情况。

基于相关向量机的交通流量预测

目的在短时间内实时性预测交通流量值是构建交通管理系统的重要内容。交通流量数据存在着不确定性、复杂性和非线性等显著特点,使流量值的实时预测难度增大,交通流量的精准预测一直是行业内亟待解决的问题。基于已有学者研究基础之上,构建基于相关向量机方法的交通流量预测模型。方法相关向量机的预测精度优于逻辑回归和支持向量机方法,且相关向量机方法具有产生预测误差范围的功能,对于实际交通流量序列数据,采用基于相关RVM的交通流量预测模型。结果预测结果十分理想,预测速度比其他2种模型明显加快,达到了交通流量预测的实时性要求,适合于实时在线预测,且所用方法的预测精度相对较高。三方面的对比分析表明,利用相关向量机方法对交通流量进行预测可以较为精确地描述出交通流量变化的非线性特点,模型性能和实时性都较好。结论实例分析表明,基于相关向量机的交通流量预测模型可以提高预测的速度和精度,非常适用于有实时性要求的交通流量预测估计,为实时性测量交通流量值提供了一种科学的方法。

常利率风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差

考虑了一种相依风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差问题,借助正则变换和宽相依的性质得到了带常利率的相依风险模型中贴现理赔额和的尾概率的渐进等价式。该结果可用于零利率风险模型中的精致大偏差问题的求解。

基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法

图像进行传输过程中,图像噪声成为影响图像质量的重要因素,因此,对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息,并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本,通过主成分分析提取信号的重要特征,根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程,对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明,这种方法能有效去除图像的高斯白噪声,保存图像的细节信息,从而获得最佳的视图。

基于主成分分析的灰度图像匹配方法研究

为了解决灰度图像匹配方法中的归一化积相关算法在图像匹配过程中计算量大、各种噪声的干扰、匹配结果不准确等问题,文章提出了基于主成分分析的归一化积相关算法,即利用图像灰度值的主成分构造一阶微分方程进行匹配,这样就把整幅图像的灰度值降低为较少的几个主要变量后再进行匹配,从而减少了计算量,一定程度上排除了各种噪声的干扰,使两幅图像快速进行匹配,实验结果证明该算法的有效性。

菱镁矿矿山井筒视频图像匹配方法的改进研究

传统方法在菱镁矿矿山井筒视频图像的匹配过程中存在匹配精度差、误差率高等不足,不能满足视频图像匹配实时性的要求。提出一种基于优化的尺度不变特征转换算法,在保证图像配准精度的前提下,减少井筒视频图像的尺度变化,构造特征描述子并进行特征配准,实现对菱镁矿矿山井筒视频图像的精确匹配。

抗盐基因Gm01g04890大豆子叶节遗传转化研究

利用根癌农杆菌介导的大豆子叶节转化方法,将转录因子HD-Zip家族基因Gm01g04890分别导入测序品种Willimas 82(W82)和小粒豆品种东农50(DN50)两种大豆品种的子叶节中.探讨了种子萌发时间、农杆菌菌液浓度、侵染条件、共培养时间和乙酰丁香酮(AS)浓度等因素对大豆子叶节形成不定芽的影响,优化了大豆子叶节遗传转化体系.T0代再生植株经草铵膦筛选以及RT-PCR检测,Gm01g04890基因已成功转入并整合于大豆基因组,获得了转Gm01g04890基因的DN50大豆抗性植株.

不同混沌系统的反同步控制

研究了不同混沌系统的反同步控制问题,基于非线性控制理论,通过使用相关变量的总和来设计控制器,最后通过对Genesio系统和Rossler系统进行数值模拟验证了该控制策略的有效性.

基于非线性状态观测器的不确定混沌系统同步

针对一类含有不确定因素的混沌系统的同步问题,设计了一个带有非线性观测器的控制器.当非线性项满足一定条件时,可实现混沌系统同步,而且控制器存在的充分条件是以一个线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,可以通过求解一个线性矩阵不等式获得控制器的实际方法.最后通过对蔡氏电路的分析和数值模拟研究,验证了所提方法的有效性.