粒子群优化的加权核范数低秩矩阵补全算法

针对加权核范数最小化矩阵补全方法存在阈值决策函数单一、收敛精度不高等问题,提出一种粒子群优化的加权核范数最小化低秩矩阵补全算法。改进算法利用粒子群的启发式智能搜索能力,为待恢复矩阵的奇异值自适应地匹配恰当的阈值,以提升算法的收敛性能。改进工作主要包括：（1）设计多种奇异值阈值决策函数,为矩阵提供多种阈值分配策略;（2）改进粒子群的速度迭代公式,提出基于余弦函数的速度惯性调节公式以增强粒子群的全局搜索性能;（3）利用改进的粒子群优化算法为阈值决策函数搜索最优的参数组合,然后再通过阈值决策函数生成奇异值的阈值,重构恢复结果并提升算法的收敛精度。在人工数据和图像数据上的实验结果表明,与加权核范数最小化方法、奇异值阈值化方法以及低秩矩阵拟合方法相比,改进方法具有收敛精度更高、恢复结果更清晰等优势。     

基于学生核心素养培养的初中数学教学策略探究

文章针对以核心素养为目标的课堂教学,建立了同行专家、学生、教师共同参与的多角度综合评价体系,力图实现教学目标的转移,使课堂教学从教学知识到学生素养的培养,从追求分数、片面追求入学率到学生的性格和能力培养。文章强调利用模糊数学评价方法建立课堂教学综合评价的量化计算公式,使教学评价结果更加准确公正,进一步突出以人为本、以学生发展为核心的理念。以评价为出发点,促进教育教学实践中核心素养教育的实施,实质化课程、教学、课堂、活动中反映的个性和关键能力,以学生发展为基础。文章旨在帮助教师在教育政策与具体教育实践之间搭建桥梁,使教师在教育教学过程中始终将教育教学与核心素养进行比较,使教育评价始终在科学理性的轨道上推进。     

武夷山朱子文化旅游发展与路径

随着观光发展与旅游型态的进化,乡贤文化旅游已成为国人选择旅游方式之一,亦是全国旅游发展的重点领域。透过乡贤文化传播,不仅可起到乡贤文化资源保护与传承,还可运用其乡贤话题发展旅游观光,提升城市知名度,达到文化传承、资源共享,更能带动地方经济的发展。本研究之目的在找出武夷山朱熹文化旅游发展与创新的策略,透过对文献、案例的探讨与SWOT分析,再以TOWS矩阵匹配战略掌握竞争优势,形成最适合武夷山朱子文化旅游的建设路径。研究结果提出以下四个方面：朱子文化推进文旅合作发展;跨区域性的策略联盟;产业发展定位,形塑特色的区域产业;推动朱子文创园区,打造武夷优质城市。     

单圈图H(p,2K1,6)的拉普拉斯谱刻画

当01,m)是由它的拉普拉斯谱确定的。利用拉普拉斯同谱图的一些性质,借助图与它的线图之间的关系,证明了当p为偶数时,单圈图H(p,2K_1,6)由它的拉普拉斯谱确定.     

基于NMF初始化的非负双奇异值分解算法分析

随着大数据技术的发展,非负矩阵分解(NMF)日益成为目前最流行的模式识别方法之一,并广泛应用于文档聚类、图像处理、人脸识别、信号分析等多个领域。针对NMF中双因子矩阵的初始化问题,对非负双奇异值分解算法进行分析,数值实验表明该算法可以快速降低众多基于NMF衍生算法的近似误差。     

超超临界机组机炉协调系统的min-max模糊模型预测跟踪控制

为了提高非线性超超临界火电机组的控制性能,提出了一种改进的min-max模糊模型预测跟踪控制.首先,建立了 T-S模糊模型来近似非线性机炉协调系统的动态特性.然后,基于包含状态变量和输出变量的扩展模糊模型,在保证闭环系统稳定性和输入在给定约束的同时,推导了 min-max模糊模型预测跟踪控制用于输出调节.为了获得更大的...     

低信噪比环境下的多通道语音端点检测算法

传统的端点检测算法仅利用信号的时频信息,在低信噪比环境下,尤其是非平稳噪声环境,会出现准确率下降的问题,而多通道语音信号具有丰富的空间信息,可以对时频域的信息进行补充,从而提高检测的准确率。因此在多通道空间特征研究的基础上,利用接收阵列信号的协方差矩阵,提出一种全新的基于多通道协方差矩阵最大特征值的多通道语音端点检测算法。首先通过提取每一帧信号的协方差矩阵的最大特征值作为端点检测的特征参数,从而对语音信号进行跟踪,然后采用双门限阈值法判断当前帧是否为语音帧。实验结果表明,在VCTK及实验室语料库上,与梅尔能量比及新能零熵算法相比,所提出的算法具有更高的检测准确率,并且对于-5 dB的低信噪比环境及非平稳噪声环境具有更好的鲁棒性。     

求解震荡型矩阵函数的一类有效数值算法

震荡型矩阵函数主要出现在求解二阶半线性常微分方程的ERKN积分中,其计算效率直接决定了这类积分的计算效率.本文设计了修正的缩放四次方方法求解震荡型矩阵函数,基于后验误差分析理论提取了关键参数.数值实验表明了该方法的有效性和稳定性.     

一类经验Bayes估计的优良性

理论研究和实践结果表明,线性回归模型中最常用的方法——最小二乘法,在一些情况下表现不理想,因此近些年来,统计学家提出了许多替代方法供选择使用。本文通过参数经验Bayes(PEB)方法构造线性回归模型中可估函数的经验Bayes(EB)估计,并分别在均方误差(MSE)准则及均方误差矩阵(MSEM)准则下讨论它相对于最小二乘(LS)估计的优良性。