基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

粒子-转子模型和推转壳模型中的能谱统计分析

用粒子–转子模型和推转壳模型研究了6个粒子分别填充在单j壳和双j壳上的混沌行为.分析了单j壳和双j壳情况下能谱的最近邻能级间距分布和谱刚度随自旋及推转频率的变化,结果表明,当组态空间大小不变时,系统在双j壳(g_7/2+d_5/2)情况下比在单j壳(i_13/2)情况下更规则,而当组态空间从单j壳(i_13/2)扩大到双j壳(i_13/2+g_9/2)时,系统的混沌程度变化不大.同时比较了将6个粒子的两体相互作用分别取为δ力和对力时的系统的混沌行为     

培养学生创造个性的策略实践与研究

“教学”的基本含义是“教学生会学” .要使学生会学的必要条件是培养学生学数学的兴趣、会思维 .其核心是会发现问题、会用知识去解决问题 ,而这一切的关键是如何培养学生的创造性个性 .以下是我在初中数学教学中的一些体会 .策略之一 :引导学生头脑风暴 ,培养其开放性开放性表现为对新事物比较敏感 ,不保守 ,不墨守成规 ,有一种探新精神 .头脑风暴也称集体思维法 .实施办法是 ,教学中可根据教学需要 ,对某个问题组织小组探讨 ,通过相互启发、激励 ,让创造性设想发生连锁反应 ,产生共振 ,形成更多的创造性设想 .一般地 ,设想出的方案越多 ,…     

一类半参数回归模型的估计理论

考虑半参数回归模型Y=X’β+g(T)+e,其中(X,T)为取值于R^p×[0,1]上的随机向量,β为p×1未知参数向量,g为定义于[0,1]上的未知函数,e为随机误差,Ee=0,Ee²=σ²>0,且(X,T)与e独立。本文综合最近邻和最小二乘的方法定义了β,g和σ²的估计量,g_n^*和。在适当条件下证明了和的渐近正态性,并得到了g_n^*的最优收敛速度。     

ICP方法匹配深度图像的实现

针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线”法合成匹配后的深度图像     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

用计算一试验交互法处理带有不确定度的导热问题

将最小二乘法原理应用到一维导热问题中，来尝试计算试验交互法作为一种数据处理工具的潜在能力，并指出此方法可降低试验的不确定度，求得测试值和数值计数的最近真值及其不确定度．     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

“最近发展区”在物理概念教学中的应用

阐述了如何利用"最近发展区"理论指导物理概念教学,新课的概念教学不要一步到位,往往要搭建一个平台,使得学生能够顺着台阶掌握新概念,学习新知识.