高中数学解题训练中函数思想的有效运用

本文针对高中数学解题训练中如何有效运用函数思想作探讨,并罗列一系列解题实例.

基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取

远程监督关系抽取是一种关系抽取方法,现有方法主要采用多实例学习,在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是,包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此,文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布,提出了一种新的自适应损失函数;在此基础上,提出了一种基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取方法。在公开数据集NYT-10以及基于TACRED的合成数据集上的实验结果表明:文中提出的方法优于对比文献中的方法,能够更有效地区分错误标签噪声样例和干净样例,提高了句子级远程监督关系抽取的准确率。

绳索驱动下肢训练机器人系统运动稳定性分析

针对绳索驱动下肢训练机器人的稳定性问题,本文建立了绳索驱动下肢训练机器人的运动学和动力学模型,给出了绳索拉力优化解的计算表达式,并推导获得了机器人的系统刚度解析表达式。考虑不同训练对象承受运动强度的能力不同,定义了速度影响函数。综合考虑绳索拉力、系统刚度和速度影响函数等因素定义了机器人系统的运动稳定性评价指标,并通过稳定工作空间、抗干扰稳定工作空间和不同训练轨迹的实例计算明确了机器人工作空间内中上部区域的运动稳定性能更好,为运动支链中的过轮运动规划和训练任务规划提供了理论依据。

超大规模天线阵列下的多用户快速波束训练

天线阵列孔径增加提升了波束赋形增益,但更窄的波束使得传统的波束训练方法开销成倍增加,制约了系统支持的用户数目。研究了基于哈希函数的快速、低复杂度新型波束训练方案,可以用较低的训练开销在支持更多用户的同时进行波束训练,在此基础上提出了随机及固定两种码本设计方法,并对波束对齐成功概率进行理论分析。由于推导得到的波束对齐成功概率是一个复杂函数,无法用于指导码本设计,为此,研究提出一个简单的启发式指标用于评估码本生成参数对性能的影响。仿真结果验证了理论分析的正确性,表明所提波束训练方案能够以低训练开销快速实现多用户波束对齐,同时具有高准确性。

浅析“以变促学”在初中数学教学中的应用——以“函数问题”为例

在整个初中数学教学体系中,函数是重中之重,也是考查的重难点和热点.在传统的课堂教学模式下,函数学习始终停留在浅层阶段,很多学生无法触摸到数学知识的内核本质,只能解决一些简单的问题,一旦遇到难度较大的问题,就变得无从下手.为了真正提升学生的学习效果,使得学生触及函数核心知识点,教师在组织课堂教学时,可充分利用“以变促学”的教学模式,使得学生在变式训练中探究知识本质,促进高阶思维的进阶发展.文章立足于此,分析以变促学的内涵和教学价值,并结合函数课堂教学实践,从概念、重难点、思维能力、解题能力等方面展开探究,旨在提升学生的函数学习效果.

导数推广的拉格朗日插值公式及其在密文训练神经网络中的应用

拉格朗日多项式插值公式被用于经过若干点的未知函数的多项式刻画,也被用于对已有的非多项式函数进行多项式函数逼近,在许多领域有着广泛的应用。本文探索了拉格朗日多项式插值公式在导数情况下的一般性推广。推广的多项式插值公式不仅可以在插值点的函数值逼近目标函数,同时也能在插值点的变化趋势上对目标函数进行逼近。在已知插值点上给定某个阶数以内导数的情况下,能够使用推广的拉格朗日多项式插值公式获得对目标函数的深度多项式逼近。实验结果表明,用导数推广拉格朗日多项式代替逻辑回归函数重新构建的密文神经网络的训练准确率更高,均方误差更小。扩展后的拉格朗日多项式插值公式能够适用于更一般的场景。

高一上学年期末综合强化训练

一、选择题1.已知集合A={x|y=ln(x-1)},集合B={x|2x>1},则A∩B=()。A.(1,+∞)B.(0,+∞)C.(0,1)D.(1,2)2.若函数f(x)是R上的偶函数,则“a=3”是“f(a-1)=f(2)”的()。

一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用

针对现有径向基函数 (RBF)神经网络训练算法存在的问题 ,给出了 RBF神经网络的一种在线训练算法 ,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析 .仿真表明所提出的算法是非常有效的 ,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性 .进一步将 RBF神经网络用于非线性控制 ,取得了良好的结果 .

基于三次样条函数拟合的过程神经元网络训练

过程神经元网络的提出为大样本识别问题开辟了新途径,但其训练方法目前主要基于权函数正交基展开。这种方法基函数个数选取目前尚无理论依据。提出了基于三次样条函数拟合的过程神经元网络训练方法。首先将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据拟合成分段表示的三次样条函数,然后计算样本样条函数与权值样条函数乘积在给定采样区间上的积分,并将此积分值提交给网络的过程隐层神经元,输出层由普通神经元组成。三次样条函数具有很好的光滑性、可积性、阶数低、参数少等优点,有效地简化了网络的时空聚合运算。实验表明该方法是可行的。

基于样条插值函数的离散过程神经网络训练

为解决过程神经元网络不能直接输入离散样本的问题,提出基于样条插值函数的离散过程神经网络训练算法。首先,将离散过程样本按采样点分段,在采样区间内分别构造样本和权值的分段样条函数;然后,计算样本函数和权函数的乘积在采样区间上的积分,并将此积分值提交给网络的隐层过程神经元;最后,在输出层计算网络输出。分别采用一次、二次、三次样条函数,设计了三种不同的算法。实验结果表明:一次样条计算效率高,逼近能力差;三次样条计算效率低,但逼近能力好;二次样条在计算效率和逼近能力两方面都比较理想。因此,二次样条函数是离散过程神经网络的较好选择。

一种基于最优分段函数逼近的过程神经网络训练算法

提出了一种基于最优分段函数逼近的过程神经网络学习算法。将网络时变输入信号和连接权在一定精度下表示为分段函数的拟合形式,根据最小均方误差准则,构建PNN基于函数基展开的训练算法。选择低阶分段函数作为基函数,利用其良好的柔韧逼近和光滑可导性质,快速实现网络待定参数对函数样本的自适应学习。网络训练中,只需迭代调整分段函数的连接系数,可有效减少模型中的参数冗余、提高PNN对实际问题的建模能力。

BP 神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法。

基于频度函数重采样的训练集构造方法

训练样本集在模式识别问题中起着重要的作用,它是分类器“知识”的基本来源,直接影响分类器的训练结果和识别系统的综合性能。为了减轻冗余数据对分类器训练和系统维护所带来的负面影响,该文在采样定理的启发下,遵循理想训练样本集所须满足的三个基本性质:遍历性、相容性和致密性,针对大数据量原始样本集,提出了一种基于频度统计重抽样手段构造精简训练样本集的方法。试验表明,该方法能够在保证分类器性能的前提下,有效减少冗余样本,降低计算代价和分类器复杂度。

一种新的加权目标函数下的神经网络训练方法

采用罚函数算法的思想构造一个新的加权目标函数 ,可以用一个无约束优化过程实现约束条件下的参数寻优·基于此种新的加权目标函数 ,采用遗传算法训练了神经网络控制器参数·仿真表明 ,该方法比采用Clarke目标函数及其改进方案使系统具有更好的输出响应性能 ,更具有工程实用性·

基于目标向量函数模型的射箭训练监控案例研究

研究目的:定量研究特定运动员某阶段射箭训练中各影响因素对中靶情况的作用,为改进训练提供依据。方法:用自行设计的射箭运动训练多参数实时同步检测系统对训练中的瞬时心率曲线、弓片应变、撒放时间、动作视频、靶视频、箭初速等参数进行实时同步检测,在非线性时变目标向量函数模型的一阶简化基础上,估算各影响因素的扰动量。结论:对两名运动员实测分析表明,撒放时间、心率等因素对不同运动员中靶的影响不同,为运动员个性化训练提供了参考方向。

基于粒子群算法的训练仿真想定优化生成方法

针对训练仿真想定中的训练效果不够理想的问题,为了获得训练效果更好的训练仿真想定,对训练仿真想定进行了优化,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的训练仿真想定生成方法。以改进威力场模型的态势评估方法为基础构建了适应度函数,在计算机仿真软件中结合改进的层次分析法(AHP)确定能力权重参数;并以作战平台的属性具体实例化粒子,改进了粒子群算法求解训练仿真想定的优化方案。使用计算机仿真案例对方法进行验证,并在计算机仿真平台上比较了优化前后的训练仿真想定结果。结果表明:该方法能对训练仿真想定的难度进行调整,可有效帮助优化生成训练仿真想定,帮助解决训练仿真想定优化生成问题。

强化思维训练 追求本真课堂——《幂函数》教学设计与反思

新课程已经提倡并进行了好几年,它提倡转变学习方式,崇尚创造,注重培养学生的自主学习能力。在不久前参加的《幂函数》评优课中,笔者根据新课程理念,精心设计,多番研究,立足于以学生探究为主线,以问题解决为突破,强化学生对知识的开发吸收,设计了一节探究型课。现将本节课的教学设计、课堂实践情况简述如下,以期与同行交流研讨。一、课堂流程及设计说明设计环节一：创设情景,引入新课投影5个函数模型,学生回答后把答案在黑板上写下来。

初等函数综合训练

一、选择题1.若f（x）是奇函数，且x〉0时，f（x）=x^2＋sin x,则x〈0时，f（x）的表达式是（ ）A.x^2＋sin x B.-x^2＋sin x C.x^2-sin x D.-x^2-sin

BP网络训练函数选取及其岩土工程应用分析

首先介绍BP神经网络的主要训练函数及特点,论述其在针对解决典型岩土工程问题时训练函数的合理选取问题。通过仿真实例对比分析表明采用trainlm函数优于其它函数。同时在trainlm函数的应用方面做了较为细致的研究,给出了该函数的一些使用技巧。