数学形态学在昆虫总科阶元分类学上的应用研究

对鳞翅目Lepidoptera和鞘翅目Coleoptera5个总科23种昆虫图像中提取昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行了粗糙集神经网络分析,并与赵汗青统计分析加以比较,结果表明在总科阶元上,11项特征的可靠性顺序为面积、亮斑数>周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率>纵轴长、叶状性、球状性形性、似圆度、偏心率)>(纵轴长、叶状性)>(形状参数、亮斑数)。与赵汗青等人用统计学分析的结果不完全一致,但大多数属性特征重要性还是一致的。神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致。由此得出:粗糙集理论在昆虫依据数学形态特征进行分类方面与统计分析方法相比更为理想。

任务驱动法在“数学教学论”教学中的应用

对“任务驱动”教学法的定义和特点做了介绍,举例说明其在“数学教学论”教学中的应用。实施该方法时,应首先设计出合理的任务,教师的主要任务由讲解转变为组织学生协作学习。

对《数学教学论》课程改革的思考

对《数学教学论》课程有关“解读数学课程标准”、“研究新的教学模式”、“研究新课程的教学设计”、“研究新的评价标准”等问题进行了探讨。

函数思想在高等数学中的重要作用

本文强调了函数思想在高等数学中的重要作用 ,并从方程、不等式、数列、级数。

数学文化及其人文价值刍论

数学文化有着丰富的内涵,在人类文明的发展中起着越来越重要的作用;确定性、简单性、抽象性和探索性是其本质特征。数学文化的人文价值主要体现在陶冶人的情操、健全自我人格、提高思维能力之上,它对培育科学精神、增强社会适应能力、实现人的全面发展等具有不可忽视的作用。

从素质教育谈数学分析教学

为实现素质教育的目标 ,数学分析课的教学应重点讲授知识的形成过程 ,注意数学思想方法的渗透和对学生数学应用意识的培养。

高师《中学数学教材教法》课教学改革浅析

高师院校《中学数学教材教法》课的教学应从以下几个方面改革:向学生介绍新课程理念;教师转变教学方式并实施"五步教学法";积极引导学生学习方式的转变。

数学开放型习题课教学模式的探索

文中阐述了数学开放型习题课教学模式的特点、实施原则 ,以及在教学中的实际应用方法。

结合《数学分析》教学强化学生综合素质培养

结合<数学分析>课的教学从四个方面论述了培养学生综合素质的做法及体会.

数学教学中数学能力培养浅议

针对高校部分学生数学知识的运用能力较低这一现象,本文结合实际,运用高等教育心理学规律,提出了一些建议,旨在培养学生的数学能力。

中学数学教学培养学生创新能力的方法

结合中学数学教学的实践谈培养学生创新能力的途径和方法。

河南省地市城市综合发展水平比较

应用多元统计分析方法对河南省地市级城市综合发展水平进行了综合评价和比较研究。

安多藏传佛教寺院中的时轮学院与天文历算教育

目的探讨安多藏传佛教寺院中时轮学院创立的背景、制度、影响和意义。方法参阅相关文献结合实地考察。结果对安多藏传佛教寺院中时轮学院,选择其中具有代表性以及与自然科学相关者进行阐述和分析评价。结论安多藏区寺院中以时轮学院为中心的天文历算教育在整个藏族科技教育史上占有不容忽视的地位。

全面连续与按单变量连续关系浅析

讨论了二元函数中的全面连续和按单变量连续 。

模糊数学在评价教学质量中的应用

:教学质量的评判是典型的模糊事件。用模糊数学综合评判方法对教师的教学质量进行评价。

“课能听懂,题不会做”的原因与对策——论高师成人数学教学中解题能力的培养

就高师成人数学教育专业《数学分析》课程中的“课能听懂,题不会做”的原因进行分析,以探讨《数学分析》课改革的一些建设性意见及教学中解题能力的培养问题。

高师数学专业课强化“思想方法”浅探

阐述数学思想方法的意义 。

基于剩余蕴涵的模糊三I方法的支持度

利用连续三角模导出剩余蕴涵算子,根据三角模和剩余蕴涵算子的性质,得出了满足一定条件的该类算子的三I算法.分析了在该类算子下的支持度理论,并推导了一般化的α 三IFMP和α 三IFMT公式.

环境污染、内生人口增长与经济增长模型

通过把环境污染与生产总量联系起来 ,由消费物质多少及环境好坏、人口增长率大小这三个因素来确定效用 ,建立一个环境内生人口增长的经济增长模型 。

粗糙集神经网络在昆虫总科阶元分类学上的应用

为研究粗糙集和神经网络相结合方法的实践性,以及昆虫的数学形态特征在总科阶元上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性。从总科角度对鳞翅目(Lepidoptera)和鞘翅目(Coleoptera)5个总科23种虫体图像中提取的昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行粗糙集神经网络分析。结果表明:在总科阶元上,11项特征的可靠性大小为,面积、亮斑数>周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率>纵轴长、叶状性、球状性,与赵汗青等的统计分析结果中属性特征的重要性大多数一致;神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致。应用粗糙集理论进行昆虫数学形态特征分类结果准确;在昆虫总科阶元分类上粗糙集神经网络较统计学方法具有优势。