树木画测验在大学生心理健康测评工作中的重要性分析

树木画测验作为绘画心理分析技术的重要方法,在大学生心理健康测评工作中具有重要作用。树木画测验由于其中立而无威胁、自我暴露较少等特点,可以有效地反映出个体真实的心理状态,具体表现在较高的信效度水平、特殊群体的鉴别等方面。此外,树木画测验在大学生心理问题的筛查和干预方面同样具有明显优势。虽然树木画测验已相对成熟,但仍然存在一些问题。因此,未来研究可对树木画测验的标准化及其干预效果有效性追踪等问题开展进一步探索。

高等数学教学过程中有机融入思政元素的策略

本文以课堂教学为主线,探索高等数学教学过程中有机融入思政元素的策略.这些策略丰富和拓展了高等数学课程思政的理论和实践研究.

基于双站交叉无人机纯方位无源定位问题研究

发展无人飞行系统技术对推动我国相关领域关键核心技术研究水平,维护国家权益和捍卫国家安全具有重要意义,无人机定位功能是无人机自主导航的前提。针对无人机遂行编队飞行纯方位无源定位问题,利用三角定位法求解无人机坐标,运用基于“三点定圆”双站交叉定位法建立无人机无源定位模型。运用动态规划算法结合贪婪算法给出无人机调度策略,并以圆形和相邻间距相等的锥形编队为例给出具体调度方案。

变系数(2+1)维Sawada-Kotera方程的多孤子解

借助Bell多项式和Hirota双线性算子理论,研究变系数(2+1)维Sawada-Kotera方程的多孤子解。首先介绍Bell多项式和Hirota双线性算子的基本理论,然后借助二者之间的关系详细推导出变系数(2+1)维Sawada-Kotera方程的双线性形式,再用摄动法对双线性形式进行求解得到其多孤子解,最后分析多孤子图像。

Ivancevic期权模型的求解与应用

选取Ivancevic期权模型中非线性薛定谔方程为研究对象,使用双线性方法、级数展开法对其求解,并绘制期权价格波函数与波动率和市场潜力的图像,进而分析其对于期权定价的影响,为后续期权模型投入使用提供一定的参考价值。

基于互惠食饵捕食模型的草原放牧稳定性的研究

对草原放牧稳定性进行了研究,主要采用食饵捕食模型研究最佳的放牧数量。在一般食饵捕食模型、互惠食饵捕食模型和将牧草分类分析建立的优化模型中分别求得平衡点,分别对3种模型求出的平衡点运用微分方程稳定性研究理论和MATLAB数值模拟考察平衡点稳定性,确定了牧草和放牧数量的最佳值,最后给出分类划片放牧和按季节轮牧的建议。

基于不同放牧策略对锡林郭勒草原土壤化学性质影响研究

土壤有机碳(SOC)、土壤无机碳(SIC)和土壤碳氮比(C/N)是土壤的重要化学性质,研究不同放牧策略对土壤化学性质的影响,对于维持草原生态系统可持续发展有重要意义。以锡林郭勒草原为例,分析不同放牧策略对土壤化学性质的影响,取锡林郭勒草原某指定区域不同放牧策略下的土壤化学性质数据,利用主成分分析中的因子分析法判断土壤各化学性质对环境影响的响应,得出土壤有机碳、土壤无机碳和土壤碳氮比受环境影响较大的结论。采用时间序列方法中的ARIMA模型(整合移动平均自回归模型),预测放牧区的有机碳、无机碳、全氮含量,给出相应的预测模型,不同放牧策略对土壤有机碳含量影响的预测模型为ARIMA(2,0,0),对土壤无机碳含量影响的预测模型为ARIMA(2,1,1),对土壤碳氮比影响的预测模型为ARIMA(3,0,0)。

几类度量聚合函数的研究

广义度量在分类、识别、图像处理等人工智能领域有着广泛的应用。聚焦于广义度量的聚合问题,分别讨论了广义度量的3种特殊情形:度量、伪度量、拟度量聚合(保留)函数的刻画及彼此间的联系,最后通过例子及结构图进行解释说明和直观呈现。

基于注意力机制和多尺度轻量型网络的农作物病害识别

准确识别农作物病害并及时防护是保障农作物产量的重要措施。针对传统农作物病害识别模型体积大、准确率不高的问题,该研究提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的轻量型神经网络模型(Lightweight Multi-scale Attention Convolutional Neural Networks,LMA-CNNs)。首先,为减少参数量,使模型轻量化,网络主体结构采用深度可分离卷积;其次,在深度可分离卷积基础上设计出残差注意力模块和多尺度特征融合模块;同时引入Leaky ReLU激活函数增强负值特征的提取。残差注意力模块通过嵌入通道和空间注意力机制,增强有用特征信息的权重并减弱噪声等干扰信息的权重,残差连接能够有效防止网络退化。多尺度特征融合模块利用其不同尺度的卷积核提取多种尺度的病害特征,提高特征的丰富度。试验结果表明,LMA-CNNs模型在59类公开农作物病害图像测试集上的准确率为88.08%,参数量仅为0.14×10^(7),优于ResNet34、ResNeXt、ShuffleNetV2等经典神经网络模型。通过比较不同研究者在同一数据集下所设计的网络模型,进一步验证LMA-CNNs模型不仅拥有更高的识别精度,还具有更少的参数。该研究提出的LMA-CNNs模型较好地平衡模型复杂程度和识别准确率,为移动端农作物病害检测提供参考。