关键词： 归因分析   教学缺失   数学计算   小学   新课标   数学课堂教学   算法   算理  

摘要： 去岁金秋．笔者以一名听课者的身份赴嘉兴参加了一次全省规模的小学数学课堂教学展示活动。在为期两天的课堂教学展示活动中，三年级下的一堂《笔算两位数乘两位数》脱颖而出．赢得了最多的掌声与喝彩，听课者无不被授课教师那精练通透的数学语言，

关键词： 涡轮风扇发动机   非线性数学模型   平衡方程   收敛性   牛顿-拉夫逊法   混合遗传算法   计算效率  

摘要： 针对发动机模型现有平衡方程迭代解法存在不收敛或计算效率差的不足,以涡轮风扇发动机为对象,结合遗传算法与牛顿-拉夫逊法的优点,设计了在模型不收敛点采用遗传算法与牛顿-拉夫逊法交替计算的平衡方程求解混合算法。理论分析与数值仿真结果表明,对于整个模型而言,该算法既保持了牛顿-拉夫逊法的高计算效率,又吸收了遗传算法全局收敛的优点,可实现模型大范围收敛。

关键词： 车牌分割   数学形态学   纹理  

摘要： 本文在车牌分割算法中,根据车牌边缘纹理基本以垂直为主这一特征,应用水平方向结构元素的膨胀运算及垂直方向结构元素的闭运算相结合,并根据车牌纹理之间的宽度来确定结构元素的长度。实验表明:该方法使车辆边缘图像中的车牌区域经过一次形态运算就可以达到连通,而其它非车牌区域能被有效地抑制,从而提高车牌分割的速度与准确率。

关键词： 航空发动机   电子调节器^+   数学模型   遗传算法^+   控制通道^+  

摘要： 由于控制器结构的变化,某型发动机电子调节器主要控制通道的动态响应过程为分段线性数学模型。为了获得精确的数学模型,对基本遗传算法进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法的辨识算法,能有效辨识出系统的结构跳变时刻及其分段数学模型参数,仿真结果表明,该算法辨识的模型与实际系统接近,较之其它辨识算法具有计算稳定、辨识精度高和适应性强等优点。

关键词： 高斯混合模型   数据尺度可压缩   参数学习   自动模型选择   不动点算法   EM算法  

摘要： 在数据分析和自动化处理中，高斯混合模型是一种非常有效的概率模型和分析工具。在实际应用中，我们所遇到的许多数据都可以看作来自于多个高斯分布的线性混合体，即高斯混合模型。在高斯混合分布的建模方面，人们已经提出了多种行之有效的算法。早期的算法是在高斯分量个数已知的情况下进行参数估计的，如基于参数学习的EM算法。但当高斯分量个数未知时，这些算法就无法取得满意的效果。为了克服这一缺陷，最近所提出的基于BYY和谐学习原则的自动模型选择的不动点学习算法很好的地解决了分量个数或模型选择与参数估计这一交错问题，使得参数学习过程中自动完成了模型选择。但随着样本数据的不断积累，出现了大尺度的数据源。如果直接使用这些大尺度的数据，这些学习算法会耗费大量的时间，并占有巨大的储存空间。为了解决这一问题，人们提出了数据尺度可压缩的算法的思想，即我们先对于大尺度的数据进行处理和压缩，降低数据的尺度，但最大限度的保持原来数据中的信息，然后将算法作用在压缩处理后的数据集上，得到模型参数的估计。本文对于基于高斯混合模型的数据尺度可压缩的学习算法进行了新的探讨，提出采用频率敏感竞争学习(FSCL)算法进行数据压缩和处理的方案，并将其应用到EM算法和BYY不动点学习算法。通过模拟数据的实验和图像分割实验，我们验证了这种方案的可行性和有效性。

关键词： “算法多样化”   《数学课程标准(实验稿)》   教学思考   小学数学   教学建议   教育观点   应有功能   教学实践  

摘要： 《数学课程标准（实验稿）》在“教学建议”中指出，要“鼓励算法的多样化”。这一教学建议已被广大教师普遍接受，但是“提倡算法多样化”的目的意味着什么？只有认识这一建议背后所蕴含的教育观点，才能在教学实践中充分发挥其应有功能。笔者从以下两个方面进行反思。

关键词： 信誉   关键属性   模糊变换   信誉评估  

摘要： 针对信任评估的主观性、模糊性以及无法精确地描述和验证等问题,提出信誉评估算法。算法定义了信任度、隶属度、信任关系、关键属性以及模糊变换等基本概念和关键属性集U、代理集Y、评价集V、评价集矩阵R四个要素。根据模糊数学理论,将代理X的信任程度以及各代理对被代理的各关键属性的评估进行模糊变换,得到即将交易的代理Y的信任向量,并根据实际对原代理X的各信任值向量化,最终得到对代理X的信任值或信誉。实例表明,算法能用直观、简洁的语义定量地描述信任值,反映了实体之间信任的模糊性,解决了关于模糊性实体之间的信任建模问题,适用于电子商务、电子政务等领域。

关键词： 计算机应用   边缘检测   基于粗糙集的数学形态学算法   粗糙集  

摘要： 从粗糙集的角度出发来研究数学形态学,指出经典数学形态学模型是不符合实际的,引入粗糙集中的粗糙度的概念改进了形态学模型,通过动态的选择结构元素来对图像进行处理。实验显示,基于粗糙集的数学形态学方法较好地解决了经典形态学处理中图像目标边界线条较粗的缺点。相比经典梯度算子,文中提出的方法又较好地保证了图像边界的连续性,同时还避开了结构元素的选择问题。

关键词： 数学算法教学法   数学与结构教学法   数学知识结构系统化教学法   纲要网络教学法   算法流程图  

摘要： 本项目引入了数学算法与结构教学法,并且论述其内容、功能和优越性。在这种教学法中,教学内容被精心设计成计算机流程图或N-S流程图,用以表达、描述或模拟有关数学定理法则的分析、思路、证明甚至应用等等过程。通过这种教学法,就可以将传统的教学方法论变成逻辑性强的、结构性强的、精确的科学理论。从而,有利于培养学生把数学问题转换成计算机算法流程图、知识结构图的能力及数学建模的能力。因此,数学算法与结构教学法应当作为当今信息时代理科教学方法改革的一种可供选择的、实用性强的模式。

关键词： D-S证据理论   模糊数学   故障诊断   数据融合  

摘要： 介绍了D-S证据理论的基本原理,结合模糊数学和D-S证据理论,介绍一个多传感器数据融合技术的故障诊断系统。