MathML技术对网络数学平台建设促进作用研究

当前,依托各类数学资源和互联网建设技术,以远程数学教学平台和各类数学专题网站为代表的数学网站得到了飞速发展,其功能已经从早期的网上数学信息发布和数学资源共享与下载上升到了利用互联网络辅助数学教学与学习的新台阶,但同时也日益面临着数学知识如何能够在互联网中更好更灵活地表达、传输、交互、再现等问题,而自1998年发展起来的MathML(数学标记语言)技术就为解决上述问题提供了更好的途径和方法,充分利用该技术能构建更具有专业化、专题化、个性化的网络数学平台,尤其在数学表达式的表示和再现以及增强交互性、智能性等方面取得了更好的效果。

基于校园网和MathML标准的网络数学平台的构建策略

随着各高校校园网规模、功能不断扩大与增强,依托院系数学师资、数学教学资源及院系网络,在MathML(数学标记语言)标准支持下,选择恰当的策略,构建具有专业性、实时性、交互性的多媒体网络数学平台,将为高校师生提供更多更新的数学学习模式与交流途径,对高效整合校园网络软硬件资源、充分利用师生学习时间、促进和提高学生数学学习能力,甚至服务于社会都将起到显著的作用。

网络数学模型与人工智能数学公式表示法简述

通过对网络结构的分析,可以将网络模型用数学公式来表示,主要解决怎么把复杂的网络转化为简单逻辑数学的问题。通过运算分析对网络进行的优化,可以进而抽象出一个更一般的网络数学模型,亦可生成多种新的数学模型,使得网络结构关系更简单实用、安全可信,并且更适用于多种类型网络数学模型的应用环境。除此之外,将网络数学公式应用于人工智能网络上,可使人工智能网络更简单化,便于人工智能网络的分析计算。

基于贝叶斯网络数学模型的无线网络安全风险检测方法

无线网络安全风险检测方法使用通用漏洞评分系统(Common Vulnerability Scoring System,CVSS)标度,确定网络潜在漏洞风险源,易受漏洞逻辑关系限制,导致网络安全风险检测性能较差。因此,提出基于贝叶斯网络数学模型的无线网络安全风险检测方法。以贝叶斯分类器为核心,构建网络安全风险检测贝叶斯网络数学模型,设计无线网络安全风险检测算法,实现无线网络安全风险检测。实验结果表明,利用该方法可以检测不同的安全风险漏洞。

安全网络数学计算协议(英文)

讨论了网络数学计算框架 IAMC的安全性问题,给出了一个用安全协议 SSL/TIS提高数学计算协议MCP安全性的实现方案.改进后的网络数学计算框架可有效地提供计算数据的机密性、完整性和用户认证等安全功能.

66kV及以下电压等级系统故障分析的网络数学模型研究

本文根据66kV 及以下等级电力系统网络的特点,应用拓扑理论对其网络数学模型进行了有效的简化,大大地节省了计算机内存。特别是在故障分析计算中,当运行方式多变、需反复修改网络模型时,本文的方法可使计算速度明显加快。现已在沈阳地区电网继电保护计算机整定计算中应用,为推广使用微型计算机进行较大规模电网的故障分析计算创造了条件。

基于MathML的网络数学课件设计

设计了基于MathML的网络数学课件.介绍了将数学公式转换成MathML代码的方法,给出了基于MathML的网络数学课件的设计方案,解决了数学公式在网络上无法正确显示的问题.

程进均衡定理引理网络数学

程进均衡定理,引理的杨辉三角形,勾三股四玄五之间通过网上足彩,蓝彩购彩,中奖,中奖率,中奖赔率的门计算,点计算交并及同态同构。发复数,发复变微积分,发布尔代数微积分,发环<R,+·>的理想既经济角度验证证明解决中国的天宫一号和太空站之间的发天体力学,发大量子场网络数学。

基于数学模型的5G通信网络资源分配优化研究

文章研究了5G通信网络中的资源分配优化问题,通过构建线性规划数学模型,并采用单纯形法进行求解,应用结果表明,优化后的资源分配方案显著提高了网络的整体性能,包括网络吞吐量和用户满意度,并对不同资源分配策略进行了对比分析,验证了数学模型在5G通信网络性能优化中的有效性。

论B/S网络教学环境下数学公式的整合

本文针对网络远程教育中数学公式处理的难点,提出了如何在现有B/S网络教学系统中无缝整合公式处理功能的问题并给出了一套简便、开源、高效的解决方案。

用思维导图帮助学生建构起数学知识网络

思维导图能够将文字转化为彩色分明、容易记忆、高度组织的图形,与大脑处理信息的方式一致,利用思维导图辅助学生构建知识网络,能够培养学生的数学思维,提升学生的数学核心素养。本文重点探讨利用思维导图帮助学生构建数学知识网络的对策。一、思维导图概述思维导图是一种非线性的、图形化的信息组织工具,旨在帮助人们以视觉方式整理、表达和连接思维。

基于网络教学平台的高等数学教学研究

本文分析了高等数学网络教学平台的现实意义,探讨了网络教学平台使用中普遍存在的问题,介绍了如何提高网络教学平台参与率的有效方法。提出了适合学生学习发展特点的高等数学网络教学系统,集成了高等数学资源库、高等数学试题库、学习社区和数学实验平台四个部分,讨论了各部分的设计思路及功能。

大学数学课程网络教学系统建设的探讨

针对大学数学传统教育模式,提出建设大学数学课程网工程学院络教学系统的必要性以及网络教学系统结构与功能．

浅谈大学数学网络课程设计

本文以网络自身特点和建构主义学习模式为基础，简要论述了大学数学网络课程建设的基本原则、方法，介绍了新型网络课程的建设思路和模式。

数学神经网络(Ⅱ)──神经网络的学习算法

重点研究神经网络的学习算法，给出了单入单出、多入单出、单入多出及多入多出网络学习算法的通用公式．指出了目前人工神经网络研究的方法没有跑出计算数学的“圈子”，人工神经网络所具有的“优点”（如并行性处理）并没有真正的实现．

基于Web2.0网络课程教学资源建设的探索和思考——以《数学发展史》网络课程为例

Web2.0的突出特点是动态性、交互性、参与性和可控性,较好地体现了以学生为中心的创新教育理念。其功能强大、操作简易,再加上免费开源,为开放教育网络课程建设大大降低了门槛,使教师能够减少对计算机技术的依赖,更好地利用自身优势开发有特色的网络课程并进行课程实践教学。

数学神经网络(Ⅳ)──离散型反向式神经网络

考虑离散型反向式网络，给出网络稳定性的一种判据，并把熟知的“能量函数”判据作为特款；把稳定点转化为某种函数的不动点；将权矩阵的学习过程归结为用梯度下降法求一组矛盾线性方程组的过程；最后指明了“外积型”权矩阵设计方法的理论依据．

数学神经网络（I）──神经网络的插值机理

定义了数学神经元与数学神经网络，讨论了数学神经网络的插值机理；设计了一类单输入单输出三层前向数学神经网络与双输入单输出四层前向数学神经网络，它们分别能逼近给定的一元连续函数和二元连续函数到预定的精度。

数学神经网络(Ⅲ)──关于泛函联接神经网络

从异或问题引出泛函联接网络，然后研究泛函联接网络的构造及其数学本质，指出所谓泛函联接均可由神经元的激发函数来实现．最后，关于学习算法提出一点注记，证明该系列论文第2部分提出的学习算法具有一般性或通用性．

动态数学神经网络模型及其应用

本文在［１］的基础上建立了广义数学神经元，并引入动态机制，形成动态数学神经网络，由网络当前状态决定网络结点数．从而在一定程度上解决了前向神经网络隐层结点数无法确定的难题，并成功地将其运用于解决用多项式逼近连续函数的魏尔斯特拉斯定理，并建立了龙贝格求定积分的动态数学神经网络模型．