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1.
1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”. 相似文献
2.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。 相似文献
3.
赵欢 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(2):116
薛定谔方程可以用来描述具有非线性和分布色散的非均匀光纤中孤子传输的动力学。本文获得了变系数非线性薛定谔方程大量的精确解析解,包括了亮孤子解、暗孤子解、双曲函数解、三角函数解以及一些有理解。这些解有丰富的动力学结构,有助于我们理解薛定谔方程背后的物理背景。 相似文献
4.
利用标量化方法建立对称向量拟均衡问题有效解的存在性定理。作为标量化方法的应用,利用这一方法得到向量变分不等式和拟向量变分不等式有效解的存在性定理。 相似文献
5.
6.
为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。 相似文献
7.
8.
在理论上通过推导得出了Black-Litterman模型(B-L模型)最优权重与信心水平的关系式.实证部分开创性地将多元时间序列VEC模型运用到B-L模型的观点收益预测中.结果表明:且通过向量误差修正模型,实证取得了较好的效果.在任意一种做空限制下,随着信心水平在0%~70%水平上升,收益率有连续上升的趋势,并逐渐趋稳;风险有并不明显的下降的趋势.对同一信心水平而言,随做空限制的放宽,收益率有上升趋势. 相似文献
9.
通过两种方法构造了一种(3+1)维高维孤子方程的孤子解.第一种方法是利用对数函数变换,将其化成双线性形式的方程,在用级数扰动法求解双线性方程的单孤子解、双孤子解和N-孤子解.第二种方法是用广义有理多项式与试探法相结合,构造了(3+1)维高维孤子方程的怪波解. 相似文献
10.
在具有可变序结构的一般拓扑向量空间中定义了一个新的非线性标量化函数,讨论了该函数的主要性质.同时作为应用,通过该函数构造出了一族半范数和一类赋范线性空间,并在最后建立了该非线性标量化函数和半范数的上、下半连续性结论. 相似文献