高校专业硕士层次型阶梯式数学类课程教学体系的构建

针对当前高等专业硕士教育中的人才需求多规格、个性化、高层次的特点,为培养具有"创新能力、创业能力和实践能力"的专业硕士,论文重新审视和研讨数学类课程在创新人才培养中的角色定位、教学内容、教学方法和培养体系等相关问题。文章结合教学实践构建了"培养分析能力、提升建模能力、加强应用能力、促进创新能力"的专业硕士数学类课程层次型阶梯式教学体系。     

基于改进的自适应局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构造近邻图的过程中,LPP会遇到两个参数K和σ的选择问题。近邻图的构建对算法的识别效果起着重要的作用,因而这两个参数的选择会在很大程度上影响LPP的识别率。为了避免参数的选择对识别率造成影响,提出了一种基于改进的自适应局部保持投影的人脸识别算法。首先,构造无参数的近邻图,其能够自适应地选取样本的近邻点并确定其相应的边权。其次,由于在计算过程中出现了矩阵维数过高的问题,因此采用QR分解进行降维处理。最后,利用共轭正交化使得投影轴具有统计不相关性,以降低特征矢量间的统计相关性,提高识别率。在ORL人脸库和YALE人脸库上进行了实验,结果表明改进的算法在识别率方面整体上好于LPP算法、DLPP算法、LMMC算法。     

有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数自适应选取

针对基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数α的取值问题,根据均匀性测度这一图像分割质量评价指标,利用粒子群搜索方法,提出了一种自适应选取α的方法。实验表明,所提出的方法不但可以针对不同的图像有效地选取参数α值,得到理想的图像分割结果,而且还可以将二维renyi熵参数自适应选取算法的计算复杂度由O(L6)降为O(L2),计算时间约为二维renyi熵参数自适应选取分割算法的1/10000。     

基于二进小波变换的主动轮廓模型

针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力.     

基于模糊率的FCM自适应图像分割方法

提出一种基于模糊率的模糊C均值自适应图像分割方法。该方法根据波谷波峰梯度检测法自动确定模糊聚类数目,利用模糊阈值法快速确定较为准确的初始聚类中心,建立包含特征信息和空间信息的新目标函数,实现图像的自动分割。实验结果表明,该方法的分割速度快、精度较高,具有较强的鲁棒性。     

加权三维Otsu方法在图像分割中的应用*

从信息散度角度出发,提出一种新的三维Otsu加权方法,对分布不均匀的图像做细致分割。由于三维Otsu中三个维度在分割中所起的作用不同,可以通过调整不同维度的权因子,使不同的图像都能得到很好的分割效果。最后利用加权的特点,将三维Otsu分解为三个一维Otsu,在加快运算速度,降低时间复杂度的同时得到了比较好的分割效果,使得加权方法更具有实际效用。     

基于Winsock的IP地址诊断技术

用户对象是PowerBuilder实现Sockets网络通信的关键,基于Winsock的IP地址诊断程序通过定义实例变量和用户对象函数将Winsock封装起来。IP地址诊断通过用户对象使用Winsock函数来实现。即先建立应用程序,将Winsock.pbl加到其中,再建立主窗口w_main,通过listen按钮获得主机名、UL地址及IP地址。     

基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别

通过向二维局部保持投影（2D-LPP）算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影（2D-DLPP）算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩阵,提出无参数的二维判别局部投影（无参数2D-DLPP）算法。在Yale和ORL人脸库上的仿真实验结果表明,该算法与二维判别局部保持投影（2D-DLPP）、二维局部保持投影法（2D-LPP）和二维线性判别分析法（2D-LDA）相比能够取得更高的识别率。     

通识类数学课程教学资源建设的思考

教育部积极鼓励各高校结合本校人才培养目标和需求,通过在线开放课程等多种方式创新课程共享与应用模式,提高教学质量。文章以重庆大学通识类数学课程教学资源建设为例,介绍了相关的教学方法和教学模式。