本科统计学专业(金融与精算方向)的特色与发展思路——以重庆大学数理学院为例

随着中国金融业的快速发展,如何培养适应社会发展的金融人才已成为高校面临的迫切需要解决的问题。文章基于重庆大学数理学院六年的专业建设实践,阐释了其所开设的统计学(精算与金融方向)本科专业的特色,并探讨了该专业的发展思路。

大学生恋爱观现状及引导——基于对重庆大学学生的调查分析

通过问卷调查的方式,对大学生的恋爱观进行了调查与分析,在此基础上,从心理学的视角对大学生的恋爱观提出引导对策:引导大学生正确进行职业和人生规划,引导大学生形成正确的恋爱观,培养大学生爱的能力,培养大学生处理恋爱挫折的能力,让校园文化氛围感染、熏陶大学生。

高校新校区网络思想教育的现状及措施——以重庆大学城4所高校调查为例

以重庆大学城新校区为例,从高校新校区网络思想教育的现状出发,对其存在的问题进行了深入的调查分析,在此基础上提出了加强新校区网络思想教育的措施:转变网络育人观念,加强网络思想教育队伍建设,加强校园网站建设,加强网络道德教育,传统思想教育中融入网络思想教育。

开展数学实验课程教学 促进大学数学教学改革

本文主要阐述了开设数学实验课程教学对促进数学教改所起的作用 ,探索了数学实验课程的教学内容、教学方法、教学手段以及考试改革等 .全面总结了重庆大学近年来开展数学实验课程教学及深化理工科数学教学改革的一些思路 .

论大学数学的教育思想

提出了大学数学教育既要注重知识传播 ,更要注重教会学生用数学的方式思维的观点 .围绕这一观点 ,对数学素养的内涵、教学内容的取舍 。

重新编写工科《大学物理学》教材的基本构想与内容体系

本文阐述了重新编写工科《大学物理学》教材在教学改革中的意义以及工作背景 ,介绍了教材编写的意图和基本构想以及教材的内容体系和所涵盖的主要知识点和特色 ,指出了教材编写的各种有利条件。

木材导热系数的支持向量回归预测

根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。

基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,结合Amold置乱算法,给出一种基于小波多级提升和水印图像置乱来实现的改进型多分辨率图像水印算法,并分别采用Haar、Db2、Db4、9/7小波进行仿真实验。结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且有效提高了处理速度,并弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。

改革大学物理实验教学体系 建设示范性教学实验中心

简述目前实验教学在国内高等教育中的地位,介绍重庆大学物理教学实验中心教学体系改革与建设的内容,并阐述近年来建设示范性实验中心的实践情况。

基于修改误差函数新的BP学习算法

通过分析隐层神经元饱和度对网络性能的影响,构造了新的误差函数,同时设计了一种自适应调节的放大误差信号方法,得到新的BP学习算法。该算法流程简单,不需要太大的计算复杂性。仿真实验结果表明新改进算法在收敛速度和避免误差函数陷入局部极小方面明显优于其它BP算法。

基于Internet的大学物理实验教学和管理系统

文章针对大学物理实验教学和管理的特点,确定了基于Internet的大学物理实验教学和管理系统的功能结构模型,构建了B/S和C/S模式相结合的网络体系结构,讨论了利用IIS5.

一种基于遗传算法的数据预处理组合方法

在数据挖掘的众多数据预处理方法中 ,要根据不同的数据背景及特征准确的选用不同的处理方法是非常困难的 .为此 ,提出了一种基于最小二乘法原理和遗传算法的数据预处理组合方法 ,该方法综合了各种算法的估计结果 .实践证明 。

重庆市轻轨票价理论及应用

通过对轻轨交通票价理论的分析,根据目标不同建立多个票价模型,并从社会、轨道公司、乘客三者利益出发建立层次分析模型,然后对多个票价模型进行综合指标评定,最终确定轻轨最优票价方案.将模型实际应用于重庆市轻轨二号线的票价制定,提出了二号线票价建议方案.

小波变换的低频数字水印

为了使水印具有更强的鲁棒性和更广泛的适应性,提出了一种基于Haar小波基的离散小波变换(DWT)的隐形水印算法。该算法根据数字水印小波基的选择与水印鲁棒性的关系,选取Haar小波基,并根据水印长度和人眼视觉特性,自适应地把图像进行相应的小波级数分解,并对最低层逼近系数分类,根据分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到低频系数中。实验结果表明,该算法具有不可见性,经过某些图像处理操作和JPEG有损压缩后仍是鲁棒的。

一种基于模糊数中心的模糊数排序方法

模糊数的排序法在决策及其它模糊应用系统的研究中起着非常重要的作用,众多学者提出了很多模糊数的排序方法,Cheng和Chu提出两种与模糊数中心有关的排序指标,但这两种方法都有明显的缺陷。本文构造了新的排序指标,能有效地实现各种模糊数的排序,最后用实例与前两种排序指标进行比较,体现出新指标的优越性。

基于分数盒维数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量。

中子针孔成像点扩展函数模拟研究

应用Geant4系统对中子针孔成像的点扩展函数进行了模拟研究.建立了点扩展函数的数学模型,并将其分布图像与能量沉积数据的分布图像作了比较,可看出点扩展函数与能量沉积数据吻合得较好.研究结果表明,在一定偏移量范围内,拟合得到的点扩展函数更好,能得到较好的图像分辨率.通过对不同入射能量在一定偏移量入射下的点扩展函数讨论认为,入射能量增大虽然会增强图像的对比度,但会降低分辨率.

基于自适应惩罚函数法的混合遗传算法

引入了自适应的惩罚因子,将约束问题转化为无约束问题.通过遗传算法求得无约束问题的可行解,再将此解作为约束变尺度法的初始可行点,由约束变尺度法得到精度较高的解.数值实验表明该混合算法比单纯使用遗传算法效率高,而且在多数情况下能得到全局最优解.

基于极值理论和Copula函数的条件VaR计算

针对金融市场中某种资产不同风险的非线性和非对称尾部的特性,将极值理论和Copula函数应用于资产风险的研究以及条件VaR的估计.经过对深证成指的实证研究表明,极值理论能更好地拟合具有厚尾分布的收益率和日内波幅的边缘分布,Gumbel Copula函数也能更好地反映两者之间的相关关系.由Gumbel Copula函数拟合的联合分布计算出的在一定日内波幅条件下的市场风险VaR能给投资者在进行风险分析以及构建投资组合时提供有用的信息.

基于径向基函数网络的混沌时间序列分析

给出了基于径向基函数网络的混沌时间序列预测的方法。利用非线性自回归移动平均（ＮＡＲＭＡＸ） 模型对非线性时间序列进行辨识并给出基于动态径向基函数（ＲＢＦ） 网络的辨识算法。将这一方法应用到Ｈｅｎｏｎ 映射的混沌时间序列的嵌入维估计及我国股票市场的混沌现象的实证研究，得到理想的结果。文章最后指出了进一步的研究方向。