数学建模案例教学与能源电力人才培养

通过对能源电力行业的案例开展数学建模教育,培养能源电力人才的综合能力、创新思维、学以致用、具备多学科交叉融合的数学建模意识等优秀品质.本文分别从数学建模课程建设的意义、理念创新、主要举措、成效经验和未来方向等方面,进行了一些教学实践和思考.实践经验表明,强化能源电力特色的数学建模课程在高素质人才培养中有着不可替代的作用,增强了学生的获得感,提升了学生践行习近平总书记提出的“四个革命、一个合作”能源安全新战略的责任担当.     

基于多源异构数据融合的初中数学知识图谱构建

知识图谱可以为智能问答和自动推荐等系统提供良好的数据支持.针对国内现有学科知识图谱构建数据来源单一等问题,提出一种多源异构数据融合的方法构建初中数学知识图谱.基于领域知识和学习者需求构建初中数学本体,确定概念、方法、公式、定理四种类型的实体;从教材等权威数据源和百度百科、互动百科等网络数据源中获取非结构化与半结构化数据...     

一流本科数学课程双万计划建设的多级模糊综合评判模型及应用研究

基于当前高校办学定位和人才培养目标定位,建设适应创新型、复合型、应用型人才培养的需要,许多高校正进行双一流本科课程建设。模糊综合评判法,作为一种模糊数学评价方法,被用于各个领域,取得了很好的效果。本文将这种方法用于分析当前高校一流本科数学课程双万计划建设,并以华东交通大学信息与数学专业课程为例,得到了一些评判结果。实例分析表明该方法具有可行性与有效性。     

基于非下采样Shearlet变换与剥离策略的可见光与红外图像融合算法北大核心CSCD

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息,联合非下采样Shearlet变换与剥离策略,对其进行融合。首先,借助非下采样Shearlet变换,获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后,通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略,将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离,并以目标层为基础,利用图像的区域能量特征,对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算,并将结果与红外图像的目标层结合,以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数,对图像的细节特征进行测算,通过构造方差加权因子,得到富含细节特征的融合高频系数。最后,对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换,从而输出融合图像。实验结果显示,本算法融合的图像,比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力,可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。     

基于阵列光电侦察系统空间观测数据融合方法

利用阵列式网络具有探测覆盖面积大、可靠性高、环境适应性强等技术优点,在组网内各侦察设备获得目标连续随时间变化的方位角、俯仰角等信息基础上,提出了基于阵列光电系统观测数据的坐标转换和数据融合方法。系统侦察站采用m×n阵列布站组网,目标进入侦察覆盖区域后各侦察站全方位观察,获得目标的角位置信息与时间数据,实时发送至中心站进行坐标转换与数据融合处理,实现对空间目标的快速探测及坐标定位。同时设计了相关算法软件并进行了外场实验,在1×3侦察阵列下完成了对空域目标的侦察观测,根据中心站数据处理结果实时建立了被测目标的三维航迹。实验结果表明:提出的坐标转换与数据融合处理方法,能够有效提升阵列光电系统的实际应用能力。     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题,提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度,提高了分辨率,并使局部对比度信息得以保留,从而更加符合人类的视觉特性.     

学科融合:数学建模活动资源开发的一个视角——以“种群数量变化研究”为例

“数学建模”作为高中数学课程标准确定的六大核心素养之一,旨在推动学生关注现实世界中的真实问题,这样的问题发现与提出、分析与解决,既需要学生能够应用数学知识与数学思想方法,还需要学生能够关心自然与社会,是培养学生实践能力、创新精神、社会责任感的重要途径.     

基于模糊鲁棒自适应CKF算法的MEMS-IMU姿态估计

针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。     

基于点线特征视觉惯性融合的机器人SLAM算法

针对弱纹理环境下单目视觉SLAM系统只依靠提取点特征鲁棒性较差的问题,提出一种点线特征视觉与惯导融合的机器人SLAM算法。首先,采用自适应加权提取点线特征并使用普吕克坐标法表示线段,减小计算量同时较好克服线特征提取时线段割裂的不足;其次,采用四叉树法实现点线特征提取均匀化解决特征堆积问题,同时消除点线特征误匹配,再利用视觉点线信息与IMU紧耦合优化机制提高机器人SLAM算法精确度。最后,将该算法在EuRoC数据集和弱纹理环境中进行实验,结果表明,改进后线特征提取相较于传统线特征提取鲁棒性提高了12.94%,相较于原生算法ORB-SLAM3,改进后特征匹配时间节约了19.2%,大型弱纹理环境中绝对定位精度提高了55.6%,所提算法在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和精确性。     

以gp41为靶标的小分子-多肽缀合物作为HIV-1融合抑制剂的设计、合成及活性初筛

芳基吡咯类小分子化合物NB-2衍生物(Noc或Npc)与衍生于C34中的靶标特异性多肽P26所形成的缀合物具有低纳摩尔水平的融合抑制活性.本文通过不同长度或不同柔性的连接臂将Noc或Npc与衍生于C34的靶标特异性多肽P27缀合,探讨了C34中a位残基I635和连接臂对缀合物活性的影响.人体免疫缺陷病毒1型(HIV-1)Env介导的细胞-细胞融合实验结果表明,多肽与小分子之间产生了强的协同作用.