中小学教师与学生行为的关系分析

师生关系是中小学的教学过程中最重要的人际关系。本研究归纳总结中小学教师与学生的行为特征和分类,分析教师"教"的行为与学生"学"的行为之间的差异以及内在联系。针对中小学师生双方的行为特点,强调要遵循一定的交往原则,才能结成稳定和谐的师生关系。     

基于稀疏非负张量分解的图像分类算法

为了降低图像分类算法的计算复杂度,提高图像分类的准确性,本研究提出一种基于稀疏非负张量分解的图像分类算法,首先提取图像本身的结构特征信息得到图像特征数据,再把子空间数据稀疏性作为约束项,添加到非负张量分解目标函数中,再利用稀疏约束的非负张量分解算法对图像数据集进行降维处理,最后使用支持向量机方法对图像数据库进行分类。实验结果表明,本研究提出的算法能有效提高图像分类的准确性并降低计算复杂度。     

基于神经网络的图像标注模型研究

对图像进行准确标注是提高图像检索率的有效手段,针对目前图像标注的相关研究存在的问题,本研究提出了一种基于神经网络的图像标注模型,此模型由一个自适应分类网络和一个非线性相关网络组成。模型进行图像标注分为两个阶段:第一阶段,从输入图像分割出的不同区域提取特征信息传送到自适应分类网络,以产生分类标签;第二阶段,非线性相关网络以通过训练图像学习的关键词的相关性为依据来细化分类结果。为验证模型标注的准确性,选取LabelMe和Caltech-101图像数据库中的图像进行相关实验,结果表明本研究提出的模型提高了图像标注的准确率。     

上海地区青年女性胸部分类研究

对上海地区特定人群的女性胸型进行分类研究。综合运用三维人体扫描与手工测量的方法,对100名上海地区18~25岁女性进行人体测量。通过数理统计分析软件对测量项目进行相关性分析、主成分分析及聚类分析,提取了反映青年女性胸部形态的特征向量,研究了该群体的胸部形态特征。结果表明:按照外扩程度指标、下垂程度指标和丰度指标可将胸型分为27类,得出各胸型特征指标的取值范围,并与现有文胸规格体系的号型分类相比较,认为该分类更合理、全面,弥补了现有体系在实际应用中的不足,提高了对胸型的覆盖率。研究表明本胸型分类具有一定的优越性。     

现代实木餐桌形态感知意象研究

本研究以现代实木餐桌为研究对象,运用多维尺度分析和聚类分析,整理得到现代实木餐桌研究样本的分类,并根据其分类选出最能代表各分类家具特征的样本作为代表样本。用语意差异法进行代表样本的感性意象调查,从而将消费者对代表样本的感性意象量化,并通过感性因子分析为设计师提供基于现代实木餐桌形态感知意象的设计建议。     

基于语义的KNN短文本分类算法研究

针对短文本分类关键词特征稀疏和样本数量多,难以处理的技术难点,提出一种基于语义的KNN短文本分类算法.该算法采用基于字的分词策略提取出短文本的特征词,结合中国知网对关键词进行概念映射以提高短文本的语义表达,并针对短文本特点,通过使用LSA降维处理,对KNN分类算法加以改进.实验结果表明,该算法能够有效提高短文本的分类性能.     

基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类研究

秦绣作品具有极强的地域特征和文化风格，其表现出的独特的艺术色彩相比于其他绣种更加强烈与鲜明。但是秦绣纹样的分类仍然依赖人工，这不利于秦绣文化的研究。针对这一问题，本文提出了一种基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类算法。首先，采用展览收集和走访个人收藏家收集到的大量秦绣作品照片进行处理所得到的数据集作为研究对象，基于神经网络算法对秦绣纹样的识别与分类进行研究。其次，选取GoogLeNet作为分类网络，提取丰富的秦绣图像特征信息，用于秦绣纹样分类。通过对神经网络的多次训练，降低了秦绣纹样分辨错误率。最后，构建了便捷的秦绣纹样分类系统，可以根据用户上传的图片实时输出识别出的秦绣纹样种类。本研究简化了秦绣纹样分类流程，对秦绣纹样的学术研究与秦绣文化的社会推广有着重要意义。     

基于DNA特征的蓝藻分类方法研究进展

传统的形态学分类标准较模糊以及蓝藻的形态易变等问题造成了传统形态分类方法难以准确地对蓝藻进行分类。新的分子生物学的方法已经被用于解读遗传信息和完善蓝藻的分类系统。当今,蓝藻的系统分类研究及其基因型研究主要依靠基于DNA特征的分子分类方法,并且获得了很好的结果。本文归纳总结了多种基因DNA特征的分子分类方法及特征性标记基因在蓝藻分类中的应用,并且对蓝藻的分类研究进行了展望。     

基于多尺度图像增强结合卷积神经网络的纸病识别分类

针对造纸工业中传统纸病识别分类依赖于特征描述子和分类器的选择问题,提出一种多尺度图像增强结合卷积神经网络的纸病识别分类方法。该方法利用多尺度形态学梯度增强纸病图像的边缘轮廓信息,突出缺陷梯度特征,然后利用卷积神经网络(CNN)学习纸病图像的特征并分类识别,从而实现纸病的准确识别分类。实验结果表明,该方法对纸病识别分类的结果明显优于HOG+SVM、LBP+SVM以及传统CNN方法,在Caltech101、KTH-TIPS以及本课题的数据集上的分类正确识别率分别达到98.44%、99.23%和99.64%。与现有纸病识别分类方法相比,本课题方法不需针对各种纸病进行缺陷特征提取和特征描述,能快速实现纸病的准确识别分类。     

基于判别分析的图形图像分类方法

在色彩管理中,为了实现再现意图的自动选择,首先需要实现图形和图像的自动分类。本研究通过观察和分析大量不同类型原稿,得出图形与图像之间的本质差异在于颜色空间分布特性不同,并在此基础上,提炼出了具有显著区分能力的若干特征,并按照区分能力大小对其进行筛选。然后采用判别分析法,根据筛选得到的区分特征建立了图形图像判别函数。经检验,本方法的判别精度达到96.75%。     

陕西地区青年群体脚型分类及特征数据分析

脚型规律是人体足部参数的一项重要组成部分,本研究分以下3步:收集和研究陕西地区青年脚型特征数据;对脚型进行分类研究;分析脚型特征数据性别差异及相关脚型特征.研究结论:(1)男性群体脚型可分为尖长足、短宽足和细窄足3类,尖长足占比最多;女性群体脚型可分为短矮足、宽壮足和窄平足3类,短矮足占比最多.并计算得出相应类型平均值...     

基于自编码的长流程造纸过程断纸故障识别

断纸故障造成的非预期停机对生产效率影响较大,预测和识别断纸故障对造纸工业具有重要意义。本研究提出了一种基于堆栈自编码器（stacked autoencoder,SAE）和Softmax分类器的断纸故障分类和识别方法,通过相关性分析与机理分析相结合的方式筛选出关键过程变量,并采用聚类方法对断纸故障进行类型标记。建立并训练SAE模型以提取数据中的深度特征,并基于提取后的特征,可通过Softmax分类器识别断纸故障。以造纸厂历史数据进行验证,得到该模型的断纸故障分类准确率为96.2%,精准率为93.1%,召回率为91.9%,结果优于其他模型,说明基于SAE特征提取的分类模型可以较好地实现断纸故障识别。     

浅析知觉要素对当代服装消费行为的影响

从心理学层面看,在影响顾客消费心理和行为的诸多要素中,知觉要素的作用显得尤为突出。本文主要针对知觉对当代服装消费过程的影响进行分类解析。在服装品牌竞争日益激烈的行业背景下,本研究对如何有效利用知觉要素的特征,促成消费者的购买行为有着积极意义。     

中密度纤维板表面缺陷检测软件设计

中密度纤维板有多个外观特征,特别是表面板边缺损、油污斑点、划痕等,是决定外观质量的主要因素。本研究将综合考虑主要表面缺陷板边缺损、油污斑点和划痕,同时,评估多个外观特征,建立多源信息融合的数学模型和外观质量综合量化评价方法。本软件是基于MATLAB软件开发的可识别中密度纤维板外观缺损及裂缝的检测算法,通过阈值分割、数学形态学处理,特征提取及缺陷分类对中密度纤维板的外观缺陷进行自动检测。     

基于编码的昆虫分类信息查询专家系统的设计与实现

本研究根据昆虫分类阶元及检索鉴定方式等特点，设计了结构合理的昆虫编码。根据昆虫特征及二项式分类检索表，结合专家系统、二又树和决策树等相关理论知识，设计了结构合理的系统知识库。同时，根据知识库结构，设计了适合于本系统的基于规则和基于逻辑的决策算法，并使用了对应的基于规则和基于逻辑的推理机制，实现昆虫的分类鉴定。     

基于香气成分的信阳毛尖香型分类研究

目的研究基于香气成分进行信阳毛尖香型分类的效果与可行性。方法对81个信阳毛尖进行感官审评,依据基础香型、特征香型、缺陷香型及其组合进行分类筛选出基础香型特征明显的样品共52个,采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用(headspace solid phase microextraction, HS-SPME-GC-MS)分析其香气成分。基于单因素方差分析筛选4种基础香型中含量差异显著的21种香气化合物分别进行主成分分析和判别分析。结果主成分分析取得了较好的效果,在针对基础香型、基础香型与特征/缺陷香型结合的分析中主成分的累积贡献均大于90%。对基础香型进行判别分析正确率较低,但对不同基础香型中的特征/缺陷香型进行判别分析效果较好。结论主成分分析、判别分析显示基础香型(清香、清高、高鲜、高爽)与特征/缺陷香型组合的效果均优于仅以基础香型进行的统计分析。因此在研究信阳毛尖香型分类和香气成分之间的关系时,要充分考虑复合香型对分类结果的影响,主成分分析和判别分析均为开展其香型分类研究的有效手段。     

传统文化与信仰追求:大学生信仰状况的质性研究

本研究为质性研究,依据半结构化访谈提纲对16名大学生进行深度访谈,对访谈录音逐字稿进行编码,在深入分析资料的基础上建构理论,结果表明:哲学、宗教是大学生信仰实现的方式;大学生信仰内容:念亲情、报亲恩;利他人;信自己;信"活着;"顺其自然,平和恬淡;科学;共产主义;权力;友情;爱情;报国;宗教;祖宗神灵。大学生人生信仰表现出多元化、多层次特征。中国传统文化对大学生信仰影响巨大。     

基于小波特征和SVM的织物疵点识别

针对常见织物疵点具有方向性,利用传统空间域特征识别方法不能有效定位局部疵点区域且当样本较少时分类率低的问题,为有效定位疵点且提高分类率,提出了水平和垂直方向上小波域特征,利用能有效解决小样本分类问题的支持向量机进行分类识别;并对利用图像灰度共生矩阵特征及小波域特征的分类结果进行了比较。仿真实验结果表明,所选特征不仅能对织物疵点区域进行水平和垂直方向上的定位,而且得到了较高的正确分类率。     

在新课程改革中对原有教学模式的述评

本研究源于在推行新课改过程中提出的教学模式能否真正的促进学生发展的后续思考,有些模式的建立对基础教育的教学改革确实起到了一定的推进作用。但是,教学模式到底是什么?没有一个准确的定论,因此基于人们对教学模式概念认识的分歧,需对它的实质和定位等基本理论问题深入研究,要正确认识教学模式概念研究的方法论性质,淡化教学模式研究中的模式化倾向。本研究在国内外教学模式文献综合梳理与分析基础上,本研究分为五个部分:第一部分是绪论,包括课题来源及意义,研究现状综述,研究方法和相关问题说明。第二部分是研究的基本历程与特征;对外国及我国教学模式的基本历程跟特征进行说明。第三部分是研究的内容及评析,包括教学模式的概念与结构、特点与功能、分类、选择与运用进行具体阐述。第四部分是研究中存在的主要问题与努力方向。第五部分、教学模式改革发展的基本趋势第六部分是结束语,指出本研究的不足之处。本文主要运用了质的研究方法,力图让教学模式能够得到最有效最合理的开发与利用,同时希望能够为其他教师提供一份参考的路径。本文的着眼点不在于建立广泛全面的教学模式,而是在于结合微观的、质的研究与宏观的、量的研究两种研究思路的优势。     

蒙古族传统家具图案数字化特征提取与分析

蒙古族传统家具纹样是中国传统艺术中的美学分支,也是内蒙古自治区重要的文化资源。本研究通过提取蒙古族传统家具纹样的数字化主题特征,采用基于语义分析与融合的数字化分类方法,构建蒙古族传统家具纹样的自动化分类体系,对推动蒙古族传统家具研究与数字图像处理技术两大学科之间的相互交融以及对保护本地区民族传统文化具有重要的实际意义和价值。