《教育技术学专业汉语》辅助教学研究

文章从少数民族学生的特点和《教育技术学专业汉语》课程性质出发,阐述了在《教育技术学专业汉语》课程中采用辅助教学的重要性与可行性及具体运用形式——多媒体课件和思维导图的运用,并提供了具体制作方法和案例.     

An Improved S-Random Interleaver Design for Turbo Code Based on Chaos Model

A new method to design interleaver based on Henon chaos model is presented. The designed interleaver is with rather random behavior. Experimental results show that the proposed S-henon interleaver make a magnitude of im provement in bit error rate （BER） performance by 0.4 dB compared with the S-random interleaver for AWGN channel respectively. The S-henon interleaver may be adapted to 3G mobile communication systems.     

代数基本定理的另一证明

在复变函数论中,用了两种不同的方法证明了代数基本定理。文章从另一种角度:用映射的观点证明该定理。     

模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

基于CiteSpace的非物质文化遗产科技创新研究热点及趋势分析

非物质文化遗产（以下简称“非遗”）作为我国优秀传统文化的重要组成部分,非遗科技创新的研究逐渐成为学术界关注的热点。运用CiteSpace分析工具的可视化功能,以中国知网中CSSCI数据库收录的有关非遗科技创新的文献为样本,对年度发文量、研究力量、研究热点和趋势等进行分析。研究发现：2008~2021年非遗科技创新研究经历了3个阶段;研究热点集中在非遗、传承、创新和保护等方面;研究前沿主题聚焦互联网+、传播创新和活态传承等。     

良定Hadamard问题的统一研究

本文给出了良定Ｈａｄａｍａｒｄ问题的一个统一定理。     

特勒根定理的验证及其应用

本文对特勒根定理的内容,特别是其适用的普通性进行了验证．并运用该定理对网络的灵敏度进行了分析．最后对一个具体电路的灵敏度进行了计算,进一步验证了文中所述方法的正确性．     

单向耦合映象格子的时空混沌同步

用主动－被动分拆方法实现了单向耦合映象格子系统的时空混沌同步,从理论上给出步范围,并从数值实验上得到验证。该法具有高度保密性,且信号可以完全恢复,特别适用于混沌保密通讯 。