杠杆教学的高端备课

从杠杆的本质出发,提出杠杆是“放大”或“缩小”力的装置.按照从特殊到一般的顺序进行杠杆的教学,通过强化研究思路,全面介绍杠杆分类,从而使杠杆教学达到一个新的水平.     

High-Order Hamilton＇s Principle and the Hamilton＇s Principle of High-Order Lagrangian Function

In this paper, based on the theorem of the high-order velocity energy, integration and variation principle, the high-order Hamilton＇s principle of general holonomic systems is given. Then, three-order Lagrangian equations and four-order Lagrangian equations are obtained from the high-order Hamilton＇s principle. Finally, the Hamilton＇s principle of high-order Lagrangian function is given.     

基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1～20个分量的数据,使用提取后的数据（20维）、提取后数据的纹理变换（20维）和主成分分析的前（20维）,组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类（MDC）算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。     

拓扑余维数不超过2的(D4, S1)等变分歧问题的分类

应用奇点理论方法研究参数具有某种对称性的等变分歧问题. 给出了分歧参数具有S¹对称性、状态变量具有D₄对称性的等变分歧问题f:(R²×R²,(0,0)®R² 在拓扑余维数不超过2的条件下的分类, 并建立了相应的识别条件.     

基于SVM理论的一种新的数据分类方法

基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .     

Classification of Hardy Submodules and Characteristic Space Theory（A Brief and Selective Survey）

This paper is a brief and selective survey on classification of Hardy Submodules over the polydisk. The survey reports some progress in classification of Hardy submodules.     

基于孪生网络模型的岩石光谱自动分类方法

岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。利用辽宁兴城地区的典型岩石光谱数据,基于Python编程语言在训练样本较少的情况下构建了孪生网络分类模型,并以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way-1-shot分类模型,在测试集上取得了97.8%的分类准确率。同时使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-近邻四种传统机器学习方法在相同训练样本下建立分类模型与之对比,通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。由于将原始光谱数据转化为图片数据之后并不会影响孪生网络模型的分类效果,因此可以将岩石光谱分类问题转化为图像分类的问题,进而使用图像分类的方法和手段。实验结果表明,孪生网络模型在岩石光谱样本数量较少的情况下仍然能够取得优秀的...     

基于荧光光镊与机器学习的单细胞血液分类方法

利用物种间血液成分的差异来识别物种,对生物医学、医疗健康、海关、刑侦、食品安全、野生动物保护等工作十分重要。但目前的研究都是针对群体细胞展开,忽略了单细胞的异质性,开展基于单细胞的血液光谱分类方法研究非常迫切。在此提出了一种基于荧光光镊和机器学习的单细胞血液分类方法,利用光镊实现了单细胞捕获,通过荧光光谱检测系统获得了单细胞荧光光谱数据,并基于机器学习方法实现了准确分类。首先,设计并搭建了一套荧光光镊系统,实现了单细胞捕获和荧光光谱检测。然后,制备了马、猪、犬、鸡四种动物的红细胞稀释液,以440 nm激光作为荧光激发光源,获得了四个物种每种100条、共计400条荧光光谱数据,并进行了背景去除、平滑、归一化的预处理,消除了信号中的噪声干扰。随后,建立了随机森林分类模型,分析了当抽取特征数k=20时,模型中树的棵数与预测准确率之间的关系,当决策树m=500时,分类正确率趋于稳定,有很高的分类正确率和运行效率。进一步地,设定样本数据的30%作为测试集、 70%为训练集,计算不同波长与特征重要性之间的关系,得到了10个分类准确率,并取平均值作为模型分类的准确率,测试集最终准确率达到93.1%,...     

REPRESENTATIONS OF THE TWO PARAMETER DEFORMATION OF THE VIRASORO ALGEBRA

This paper constructs a class of Harish-Chandra modules with multiplicity ≤1 of the two parameter deformation of Virasoro algebra and proves a classification theorem.     

Coxter群中二阶元的判定及其在仿射Weyl群中的应用

本文首先给出Coxter群中二阶元的判定方法，应用到E6型有限wey1群及A21^(1)型仿射Wey1群，给出了其二阶元的共轭标准形与共轭类数．