“同级类差”与“同类级差”视角中的地方本科高校应用技能型人才培养研究

基于"同级类差"与"同类级差"视角对地方本科高校与部属高校及高职高专院校人才培养进行比较分析,发现地方本科高校人才培养应突出高创新型和高应用技能型相结合的人才培养定位,创新以应用为目标导向,应用以创新来提升层次,并分析当前地方本科高校制约人才培养转型目标实现的因素:转型发展战略路径误区、大学生功利主义学习倾向、"双师型"师资培育路径不清晰、校企合作共赢理念没有形成、人才培养模式固化等五个方面,据此提出促进地方本科高校创新性应用技能型人才培育的策略,包括明晰人才培养的战略发展路径,提升学生短期和长期发展的感知价值,"双师型"教师职业发展坚持专业理论与实践能力相结合,构建校企双赢合作关系,构建动态人才培养模式。

经济能人治村情境下普通村民政治参与边缘化——一种类差序格局的分析视角

农村经济社会的改革与发展日渐重塑着传统的村庄治理模式,经济能人治村成为乡土政治的新情境。经济能人治村在盘活农村经济、助推农村发展的同时,也在一定程度上引发了村庄政治参与的失衡。以类差序格局的分析视角介入,可发现经济能人、非治理能人、普通村民在村庄权力秩序上形成了典型的"差序格局",并由此导致普通村民在村庄政治运作的选举过程、治理阶段、利益分配中日趋显出边缘化的倾向,这与现行的村民自治制度、经济能人治村模式及村庄治理主体实力差异等都有一定的关系。要确保经济能人治村情境下普通村民政治参与的有效性,需从村民自治制度优化、能人治村模式完善、治理主体素质培育等方面寻求"破题"思路。

基于动态时间跨度与聚类差异指数的用户行为异常检测算法

在保证实时性与模型的适应性的条件下对居家人士的行为进行分析,提出了一种基于动态时间跨度与聚类差异性指数的用户行为异常实时检测算法。该算法利用动态时间跨度与聚类差异性指数对实时数据流进行概念漂移检测,在数据流发生概念漂移的情况下,利用局部离群因子(LOF)来检测用户发生行为异常的时间点。通过动态时间跨度对分类模型不断更新,有效提升了模型的适用性。通过实验验证了该算法能够在保证实时性的情况下正确检测出概念漂移,并给出用户行为发生异常的时间点。该研究成果为实现智能家居环境下用户行为异常检测提供了新思路,可为居家人士提供有效服务和安全保证。

定位类差的塑造

类差是不同产品类别在消费者心中所存在的差异 ,本文借助分类理论 ,揭示定位的位序建构 ,寻求类差塑造的一般战术。

基于相对优势类差量的序信息系统属性约简算法

针对序信息系统,定义了优势类差量和相对优势类差量,讨论了一种刻画属性重要度的新指标。在此基础上,提出一种基于相对优势类差量的启发式约简算法,它能从搜索空间中删除不重要属性,降低了约简的时间复杂度。与现有启发式约简算法相比,该算法具有较高的搜索效率。实例与实验表明了该算法的可行性与有效性。

地方本科高校应用型人才培养质量影响因素的实证研究——基于“同级类差”与“同类级差”的视角

本文运用结构方程模型分析方法,探讨地方本科高校应用型人才培养质量的影响因素,结果发现:"双师型"师资水平及结构优化程度、实践教学过程优化程度、应用型人才考核合理程度通过对大学生理论学习和实践学习积极性的双重促进作用来提升应用型人才培养质量。大学生理论学习积极性与实践学习积极性存在相互促进关系,且大学生理论学习积极性对大学生专业知识应用能力与素质的促进作用更大,大学生实践学习积极性对大学生非专业知识应用能力与素质的促进作用更大。这说明地方本科高校人才培养质量影响因素的功能体现"同级类差"与"同类级差"所在的层次与类别特色,并据此提出相应策略建议。

基于类内差和改进划分系数的聚类有效性函数

针对改进划分系数对模糊聚类有效性的判决并不十分理想,提出了将类内差和改进划分系数相结合的两个聚类有效性函数。该聚类有效性函数从数据聚类效果要求类内样本越相似而类间样本相差越大的观点出发,通过将反映数据聚类类内紧致性程度的类内差和类间分离性程度的改进划分系数相结合,并考虑到模糊C 均值聚类算法的适用条件作为构造聚类有效性函数的约束因子,得到新的聚类有效性标准。给出应用该函数进行模糊C 均值聚类有效性判决的具体步骤,通过仿真实验证明该有效性函数具有良好的分类性能。

基于不完备决策表的容差类高效求解算法

容差关系作为粗糙集扩展模型中常用的二元关系之一.许多其他扩展模型都是在容差关系基础上构建的,它使得不完备决策表中对象的划分更具有一般性,如何有效降低求解容差类的计算复杂性具有重要的意义.针对目前以容差关系为基础的不完备决策表的属性约简和知识获取算法时间复杂度不理想的问题,其主要原因是由于在求解不完备决策表的容差类时需消耗大量的计算时间,为了有效提高求解容差类的计算效率,引入基数排序和标记技术的设计思想,在此基础上提出一种高效的求解容差类算法,从而有效地降低了算法的时空复杂度,最后,通过实例分析和实验结果验证了新算法的有效性和可行性.

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。

基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛。阈值选取是阈值分割的关键。最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L_1范数)及最小类内最大差(基于L_∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式。文中给出了实验结果,并进行了分析与比较。结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法。

改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法

现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推昆沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级-梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算。实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级-梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好。

基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较。结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%。

Beta算子对有界变差函数类的逼近速度

本文利用Laplace的渐近分析方法及R.Bojanic方法来讨论Beta算子对有界变差函数类的逼近速度,获得了类似于Fuhua chen的结果,并且得到了当函数f(x)满足更强的条件时,它对有界变差函数类的逼近阶。

多类类间最大方差算法在图像分割中的应用

介绍了多类类间最大方差法的基本原理,从实际道路图像着手分析该算法存在的两个问题即分类数难以确定以及当分类数增加时其时间复杂度成指数上升.针对确定分类数问题,本文设计了一种直方图均值确定分类数法,其将确定分类数转换成了以图像直方图的概率密度函数的均值为限定条件来求其波峰个数;当分类数大于3类时使用无导数方法对多类类间最大方差法得到局部最优解.建立总量为7209幅图像的道路图像库,对道路图像做实验分析得到确定分类数算法的时间复杂度为O(L)且其平均耗时为0.717毫秒,对图像库抽样计算得到整个算法的平均耗时小于45毫秒.

基于类间功率谱差的FRFT-TDCS门限判决算法

针对分数阶傅里叶变换域通信系统采用传统门限判决算法难以有效剔除多分量线性调频干扰的问题,根据高斯白噪声和多分量线性调频干扰分数阶傅里叶变换域功率谱特征,提出了基于类间功率谱差的门限判决算法。该算法利用了分数阶傅里叶变换不影响高斯白噪声的统计特性,在分数阶傅里叶变换域的三维频谱上自适应地确定门限值,既可以有效对多分量线性调频干扰频谱剔除,又解决了分数阶傅里叶变换的变换阶次对门限判决带来的不利影响。仿真结果表明,该算法在双极性调制和循环移位键控调制下,对多分量线性调频干扰剔除的有效性,尤其在大干信比情况下,误码率的提升尤为明显,对提高分数阶傅里叶变换域通信系统抗多分量线性调频干扰的能力具有一定的实用价值。

基于类柔度差曲率和频率摄动的结构损伤识别

为提高梁式结构损伤诊断的效率,提出一种基于类柔度差曲率和频率摄动的结构损伤识别方法。首先根据结构振动理论,研究广义柔度矩阵计算公式;再利用模态柔度对结构损伤灵敏性高的优点,改进基于柔度差曲率的损伤定位指标,定义类柔度差曲率LCFC损伤指标,并初步识别损伤;最后基于矩阵摄动进行结构损伤识别结果确认。考虑多种损伤工况,对一简支梁结构进行损伤识别数值模拟验证。结果表明:仅使用一阶模态,建立的类柔度差曲率LCFC指标对梁式结构损伤定位具有良好的诊断效果,且计算工作量小;对于含边界损伤单元的多损伤工况,当损伤程度大于10%时,LCFC指标识别有效;当损伤程度不大于25%时,各工况二阶摄动识别结果精度较高,相对误差较一阶摄动结果明显降低,证明了该方法的实用性、有效性和精确性。

“一带一路”背景下,“突然”类副词的差异性研究

"一带一路"建设不仅带动了沿线国家和地区的政策沟通、设施联通、经贸畅通、资金融通,而且加速了人员流通、文化互通。来华学习汉语的留学生呈现自费化、国籍多样化、难点分散化的特点。根据"一带一路"进程中汉语学习者出现的新难点,本文把"突然"类副词放置于本族语语料库和中介语语料库中,采用大数据分析法、中介语对比法、显性搭配统计测量法,从出现频率、显著搭配、语义韵三个侧面,揭示差异性特征。以期为汉语学习者提供经济有效的"解惑"对策。

浅谈差压类流量计的量程比

差压类流量仪表是自动控制中应用最广的仪表之一,然而量程比是阻碍该仪表应用的主要问题。文章从差压类流量计的测量原理出发,分析了影响差压式流量计的量程比的主要参数及其补偿方法,以及拓宽该类流量计量程比的几种方法。

渐开线塑料齿轮齿廓偏差影像法测量的不确定度和抽样检验统计特性

应用影像法,对渐开线塑料齿轮齿廓偏差进行测量。由于塑料齿轮在机械加工中受机械应力和热应力影响较大,而导致齿廓应变较大,为精确反映塑料齿轮的齿廓偏差,并判定塑料齿轮齿廓公差的精度等级,对测量中出现的回转偏心误差、回转分度误差、瞄准示值误差和重复性测量误差,进行了不确定度的A类和B类综合评定。并通过统计控制方法中的极差控制图进行分析,得到相同的评定结果。利用对塑料齿轮单齿齿廓偏差的检验,结合随机抽样检验的原理,对塑料齿轮齿廓精度等级进行了判定。最终得出被测机械加工塑料齿轮,齿形误差较大,超出国家标准中规定的齿轮精度等级的范围,适合实验室模型展示而不适合用作工业齿轮的结论。