关键词： Levenshtein edit distance   linear representation   Mathematical expression recognition   performance evaluation  

摘要： In this paper, we have addressed the problem of automated performance evaluation of Mathematical Expression (ME) recognition. Automated evaluation requires that recognition output and ground truth in some editable format like [InlineMediaObject not available: see fulltext.], MathML, etc. have to be matched. But standard forms can have extraneous symbols or tags. For example, tag is added for an operator in MathML and \begin{array} is used to encoded matrices in [InlineMediaObject not available: see fulltext.]. These extraneous symbols are also involved in matching that is not intuitive. For that, we have proposed a novel structure encoded string representation that is independent of any editable format. Structure encoded strings retain the structure (spatial relationships like superscript, subscript, etc.) and do not contain any extraneous symbols. As structure encoded strings give the linear representation of MEs, Levenshtein edit distance is used as a measure for performance evaluation. Therefore, in our approach, recognition output and ground truth in [InlineMediaObject not available: see fulltext.] form are converted to their corresponding structure encoded strings and Levenshtein edit distance is computed between them. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

关键词： 三维分组   切片变换   收缩函数   纹理图像   去噪算法  

摘要： 图像去噪可以被描述为从一幅被噪声污染过的图像到一幅清晰图像的映射过程，图像去噪中一个重要的挑战就是如何在保留良好的纹理结构的同时去除噪声。然而众多优秀的图像去噪算法，针对于像树皮和砖瓦这样的具有随机结构特点的纹理图像，经常会过度平滑纹理细节部分。本文致力于找到一个尽可能完美的映射模型来还原出真实图像，通过改进当前最先进的BM3D算法和对三维小波系数的多频带收缩函数学习的方法，得到一系列映射模型，利用这些映射模型对其他噪声图像进行去噪。本文算法主要分为两个阶段，第一个阶段是线下学习，即在少量的训练图片集上利用相似块匹配算法将小波域图像块“堆砌”为三维图像分组，然后划分频带并学习出收缩函数映射模型;第二个阶段则是完整去噪，即应用收缩函数将噪声图像的三维小波系数映射为新的估计值。新的三维分组中的图像块需要恢复到原来的图像位置，由于这些块是重叠的，因此每个像素都会得到多次估计值，利用带权值的聚合算法得到基本去噪图像，最后再在基本去噪图像的基础上进行一次协作维纳滤波得到最终去噪图像。本文的实验结果建立在麻省理工学院纹理图像数据集上，使用MEX混合编程技术，与BM3D算法和GHP算法比较而言，在改善了峰值信噪比和结构相似度等经典评价指标的同时，也保证了良好的计算效率。

关键词： 脑机接口   P300   预处理   特征提取   分类算法  

摘要： 文章针对BCI Competition 2003的Data set IIb竞赛数据,取得了一个很高的字符分类识别准确率,文章突出在数据预处理阶段中,通过很多次程序验证比较不同频带域的测试准确率,得出了一个最佳的频带范围,用于原始数据的滤波过程。

关键词： 收益管理   误区   管理技术   流程设计   数学算法   投资回报   营业额   利润率  

摘要： 借助先进的技术、独特数学算法以及创新的业务流程设计，您将会迅速收获专业收入管理技术的好处，包括营业额增加、利润率提高以及出色的投资回报。

关键词： 数码迷彩   混沌映射   数学形态学   FCM聚类  

摘要： 为快速有效地生成针对实地环境伪装的数码迷彩,提出基于背景拼片置乱的迷彩生成方案。算法过程中结合了Logistic混沌映射置乱和图像FCM颜色聚类方法,并运用灰度数学形态学的"开-闭"复合运算对迷彩纹理进行修正,最终实现环境伪装数码迷彩的自适应生成。实验证明,该方法实时高效,生成的迷彩有效地摒弃了易辨识的局部图案特征而保留了环境纹理特征和环境颜色特征,具有较强的实地伪装隐蔽功能。

关键词： 木材含水率   电容传感器   介电常数   数学模型   有限体积法  

摘要： 森林资源是地球上最重要的资源之一，它能够为生产和生活提供多种宝贵的木材和原材料。因此，合理利用木材，提高木材等原材料的使用率，具有重要的社会意义和经济效益。对木材等原材料的质量进行严格准确地审核，是保证原材料高效合理利用的根本。调查发现，木制品的质量问题是非常常见的问题，其中75%是由于对原材料含水率掌握不准确造成的。有鉴于此，对于木材含水率高效无损的检测是本文讨论的重点，这不仅对减少木材加工商、销售商的损失和提高相关企业的产品质量很有帮助，而且对提高木材等原材料的使用率，具有重要的社会意义和经济效益。\n 首先，本文概述了研究含水率的意义，在此基础上，我们以研究木材含水率为例，展开对原材料含水率检测的讨论。通过对国内外木材含水率检测设备和发展状况的深入了解，分析比较各种检测方法的优势和劣势，我们阐述了研发一种非接触、无损、高精度检测方法的必要性。确定以平面电容传感器为工具的木材含水率检测方法和一种高精度数值计算方法的构造，作为本论文的主要研究内容。\n 我们对木材含水率的检测问题建立数学模型。依据木材含水率与其介电常数的一一对应关系，建立了一个利用电容传感器测量木材含水率的数学模型，它体现了电容与介电常数的关系，这样我们就得到了一种间接测量木材含水率的方法，这是一个数学手段与工程试验相结合的方法。这个数学模型是在非均匀非对称的情况下建立的，它是一个带有边界积分条件、多物理场的反问题。该模型的适用范围广泛，适用于木材含水率不均匀、木材与电容传感器两个电极板相互之间的摆放位置任意以及对木材的尺寸和形状无要求的情况，这将检测工作的条件更一般化，同时也为扩大电容传感器的应用范围提供了理论支持。与此同时，我们从理论方面、解的唯一性以及数值结果的角度验证了该模型的合理性。最后，以实际工程问题为背景给出一个具体算例，数值结果也是比较理想的。这是本文的第一个创新之处。\n 进一步地，提出一个检测木材含水率不均匀程度的方法，即检测木材含水率的分布情况。我们通过对木材进行分块处理，运用该模型成功地解决了此类问题，并且详细阐述了解决这个问题的方法和具体步骤，从而推广了该模型的使用范围。\n 其次，在数值计算方面，我们尝试在经典的数值算法中寻找解决含水率问题的高效、可靠的算法。我们分别运用有限差分法、边界元法对问题进行试算，从计算速度、未知量的数量、程序设计等角度，分析比较各种方法的利弊。最后，结合有限差分法与边界元法的优势，提出一种有限差分法与边界元法相结合的数值计算方法，对不同区域采用不同的数值计算方法、构造不同的离散格式。这样既不需要添加人工边界，同时也使得系数矩阵得到一定程度的稀疏化，使得解的精度有所提高，得到的数值结果是比较理想的。\n 最后，为了提高数值计算的精度，满足含水率检测问题对高精度的需求我们提出一个新的数值计算方法，即多重积分高精度有限体积法。文中我们运用该方法对木材含水率的检测问题进行试算，计算精度得到了提高，达到了预期的效果。该方法可根据工程实际问题中需求达到的精度去构造相应的离散格式。对于变量连续和不连续的区域，运用不同的离散手段，借助于插值多项式，对不同的区域选取相应的插值节点，构造相应的插值函数，以达到高精度的需求。同时，该方法也适用于对计算精度有高需求的其它问题。

关键词： 高中数学新课程   高中数学算法   算法教学  

摘要： 算法在我国古代取得举世瞩目的成绩,在计算机科学迅猛发展的背景下,算法教学进入高中数学的必修课程。本文对目前高中的算法教学现状进行分析,探讨了目前算法教学中存在的主要问题,对在新课程中如何正确进行算法的教学提出了4个策略,以期为在高中算法教学方面探索行之有效的教学策略。

关键词： 边缘检测   数学形态学   多尺度   多结构   自适应   图像缩放  

摘要： 在图像处理和计算机视觉中,边缘检测的重要性不言而喻,因为边缘包含了大部分的图像信息,并且反映了物体的主要特征。由于实际处理的图像一般都含有噪声,但是经典的边缘检测算法大多难以较好地抵抗噪声的影响,并且一般会在对图像进行边缘检测的过程中放大噪声,计算过程也较为复杂。因此针对这种情况,寻找一个能够有效抑制噪声又能够最大程度的保持图像边缘细节的算法有着重要的研究意义。 本论文的主要目的是基于数学形态学的思想和特性对图像边缘检测算法进行研究,对现有的边缘检测算法进行改进,结合基于多结构的边缘检测算法和基于多尺度的边缘检测算法,构造出一种改进的形态学边缘检测算法,并把该边缘检测算法运用到对图像的缩放处理中。 本文的主要工作如下：首先讲述了数学形态学的基本理论和形态学运算的性质,接着在此基础上对现有的形态学边缘检测算法进行较为深入的研究,并结合目前已有的基于多结构的边缘检测算法和基于多尺度的边缘检测算法,对它们加以改进来构造出一种基于多尺度多结构的权值自适应的形态学边缘检测算法。它分别采用马氏距离来自适应的确定多结构的检测结果的权值,以及方差来自适应的确定多尺度的检测结果的权值,然后把多尺度和多结构的结果融合在一起形成最终图像边缘。通过仿真实验表明,该算法在有效滤除图像噪声的同时能够保留较多的图像边缘细节,最后我们把这种边缘检测算法应用到图像的缩放处理中,实验表明该方法能够有效地改善边缘锯齿状和模糊的情况,并把它推广到含有椒盐噪声的图像的缩放中去。

关键词： 算法   算法考核   算法试题   试题编制  

摘要： 高中数学作为我国中等教育的一门基础学科,顺应时代发展的需要,陆续进行了一系列改革,我国于2003年,颁布了《普通高中数学课程标准(实验)》,将“算法初步”引入高中数学课程体系,揭开了高中算法研究的新篇章.本文针对“算法初步”的教学与考核进行了研究,主要研究内容有以下几方面:1.为了了解学生对高中算法的理解以及对河南省2013年高考算法试题的认识,首先做了问卷调查,调查对象是洛阳师范学院部分大一新生和洛阳理工学院附中高三应届毕业生,对问卷结果进行了分析,得到如下结论:(1)学生对算法知识的掌握不全面;(2)学生学习算法的兴趣不高,主动性不够;(3)学生缺乏算法的应用意识,应用算法的能力不强;(4)学生对2013年高考算法试题的总体评价是简单.2.在《普通高中数学课程标准》的基本理念和具体要求下,结合问卷调查得到的结果,对高中“算法初步”的教学进行了研究,教学内容分析的切入点是数学史与数学文化,以提高学生学习算法的兴趣;结合自己的学习实践,尝试探究教学策略,以帮助学生更好地理解算法知识,增强其应用算法的意识.3.结合前人的研究,总结了高考算法试题的考查策略;纵向分析了2011—2013年河南省高考数学试卷中有关算法知识的试题,包括试题类型、涉及的“算法初步”知识以及算法与高中数学其他知识的结合等;横向比较分析了2013年全国各省市高考理科数学算法试题;为编制算法试题提供依据和参考.4.根据《数学教育测量与评价》中试题的选择与编制理论,结合问卷调查统计的学生对2013年高考算法试题认识的结果,尝试编制试题,为“算法初步”的考核提供参考与借鉴.本研究最后提出了关于算法的教学与学习建议,希望对算法的教学与考核提供帮助,也为高中算法知识的相关研究提供一些素材.