关键词： 命题细目表   降维调整算法   多维随机变量   边缘分布  

摘要： 命题细目表是大规模教育考试命题工作的蓝图,考试机构必须在试卷命制前制定命题细目表。通过分析命题细目表的特点,建立了命题细目表的数学模型及其生成算法——降维调整算法。此算法显著提高了编制命题细目表的质量和效率,有助于保证大规模教育考试命题工作的质量。

关键词： 算法   逻辑思维   解决问题  

摘要： 算法有着悠久的历史，算法初步是高中数学课程的全新内容，它能提高学生的逻辑思维能力，使学生们应用更好的方法去学习．一时间怎样做好高中数学算法初步的教学成为各个学校老师们思考的问题，本文从几个方面提出了算法初步教学的几点建议．

关键词： 遗传算法   决策树   当量公里系数   机车当量公里  

摘要： 基于遗传算法构造二元决策树的方法,不但可以求解出树结点的线性权值矢量,同时也确定了二元决策树的结构。将该方法应用于机车当量公里数学模型中,提出了一种确定机车当量公里系数的新方法,利用二元决策树分类预测结果,科学、合理地确定不同工况下的机车当量公里数学模型。

关键词： 套印偏差   数学形态学   亚像素定位   最小二乘法  

摘要： 为了精确检测套印偏差,提出一种基于数学形态学的偏差自动检测算法。首先,对新形式色标采用多结构元素多尺度形态学边缘检测算法提取色标边缘;然后采用最小二乘拟合算法对其边缘进行拟合,得到套印色标圆的亚像素圆心坐标;最后经偏差计算公式获得准确的套印偏差数据。实验及实际测试结果表明,该算法且具有较强的抗扰性,能够满足高精度、实时的套印偏差检测要求。

关键词： 裂缝识别   数学形态学   分水岭分割  

摘要： 裂缝的自动识别是公路管理和维护系统的一个重要组成部分。根据路面图像的特点,提出了一个新的基于多结构多尺度数学形态学路面裂缝自动识别算法。首先使用不断增大的结构元素对图像进行交替开闭滤波,平滑图像并去除噪音,然后使用多尺度形态学边缘检测器提取裂缝边缘,最后使用基于标记符的分水岭变换分割出裂缝对象。结果表明,和传统方法相比,文中提出的算法显示出更好的效果。

关键词： 车辆路线问题(VRP)   精确算法   启发式   亚启发式  

摘要： 随着我国物流业的飞速发展,车辆运输路线规划对于降低物流成本显得越来越重要。对车辆路线问题(VRP)进行了数学建模,总结了国内外的研究状况,并指出了今后的研究方向。

关键词： 遥感影像   形态学   形态学滤波   图像恢复   阈值分割  

摘要： 从空间遥感图像的复杂背景中提取较为细微的目标一直被视为重要而复杂的课题。空间遥感图像具有灰度丰富,地理形态含信息量大,背景噪声复杂不规则等特点。对于被夹在现代城市各类复杂建筑中间的公路而言,它们的提取和走向位置等信息的掌握具有普遍的实际意义和深远的研究价值。针对以上情况,提出一种从遥感图像中提取公路主干的基于数学形态学的算法。利用形态学中的计算手段,Top-hat算子,阈值分割以及维纳变换等方式对目标图像中的公路进行提取,实验结果证明了方法的有效性。该算法同时具有理论基础完备、算法简单、运算速度快以及抗噪能力强等优点。

关键词： 边缘检测   数学形态学   细化算子   Canny算子  

摘要： 边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。

关键词： 算法思想   古代数学史   中国   教学   数学课程标准   普通高中   有限时间   界定  

摘要： 关于算法的涵义，人们有着不同的界定．《普通高中数学课程标准（实验）》在学生算法目标达成度上，重在算法思想的理解与应用，界定现代算法的意义就是解决某一类问题的办法．确切地说，就是对于某一类特定的问题，算法给出了解决问题的一系列（有穷）操作，即每一操作都有它的确定性的意义（使计算机能够按照它的指令工作），并在有限时间（有穷步骤）内计算出结果．

关键词： Pressure flow nomogram   Bladder outlet obstruction   Near infrared spectroscopy (NIRS)   Linear discriminant analysis   Classification and regression tree (CART)  

摘要： Background: Assessment of bladder outlet obstruction (BOO) is standard clinical practice in patients with lower urinary tract symptoms (LUTS). This is currently achieved through pressure-flow studies. Research indicates that progressive functional impairment of the bladder due to BOO is associated with haemodynamic changes. Near-infrared spectroscopy (NIRS) is an optical method of monitoring tissue oxygenation and haemodynamics via changes in concentration of the chromophores oxyhaemoglobin (O(2)Hb) and deoxyhaemoglobin (HHb). Objective: To report a noninvasive technique and mathematic method of analysis for assessment of BOO in male subjects using NIRS and to test the independent ability of NIRS data to distinguish between patients with and without obstruction using a classification and regression tree algorithm (CART). Design, setting, and participants: A prospective cohort study to evaluate subjects presenting for urodynamic assessment of LUTS using standard urodynamic studies with simultaneous transcutaneous NIRS monitoring. The NIRS data (magnitude and pattern of changes in O(2)Hb and HHb) were analysed, and a CART algorithm was constructed. Sixty-four males referred for evaluation of LUTS were studied at a tertiary care, university-based research and clinical facility. Measurements: Clinical symptoms were classified using the International Prostate Symptom Score (IPSS). Pressure-flow studies were done with simultaneous transcutaneous NIRS monitoring of the detrusor. Pressure-flow studies were classified according to the Abrams-Griffiths nomogram. NIRS data documented changes in the concentration of the chromophores O(2)Hb and HHb. Results and limitations: IPSS scores ranged from 12 to 34, with a mean of 19. The pressure-flow nomogram found 30 patients with BOO, 16 patients without BOO, and 18 patients with equivocal results. The CART found a misclassification error of 4% with 88% specificity and 94% precision. The NIRS instrument and algorithm were new;no asym