新建本科院校师资队伍存在问题及对策研究——以福建省为例

随着高等教育大众化进程的推进,福建省新建本科院校扩招学生数量快速增加,但在师资数量与结构上生师比偏高、非教学人员所占比重较大和职称结构不合理等问题日益凸显。其主要原因在于：办学基本条件尚存在一定困难、教学经费短缺和原有师资基础较弱。因此,应通过加大教师队伍建设的投入、树立以人为本的管理观念、利用“引进＋培养”模式和建立激励和约束机制等多重措施来改善师资队伍。     

激光超声波无损检测片剂硬度方法的研究

为了清楚地了解片剂的硬度与超声波速度之间的关系,利用激光照射到片剂上,通过测定出反射的声表面波速度,且对实验数据进行分析,从而得出片剂的硬度与声表面波速度之间的关系曲线。实验结果表明,随着片剂硬度的增加,反射的声表面波速度会减小。因此在片剂无损检测或在线快速检测等方面会有一定的研究价值。     

基于Shearlet变换的图像去噪算法

针对传统变换域去噪算法的不足,提出一种基于Shearlet变换的图像去噪算法。该算法首先在Shearlet变换理论基础上实现了一种分解和重构的方法,然后用Monte-Carlo方法对高频系数进行估计,最后通过阈值函数进行收缩去噪。实验结果表明,该算法在抑噪和保持边缘的同时,取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。     

双群分段交换的改进微粒群优化算法研究

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法（TSME-PSO）。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。     

全变差正则化的Shearlet收缩去噪

Shearlet是一种新型的多尺度几何分析工具,通过对基本函数缩放、剪切和平移等仿射变换生成具有不同特征的Shearlet函数,能够对图像进行稀疏表示且产生最优逼近。首先提出了一种Shearlet变换的数字实现方法,然后提出了一种结合Shearlet变换和变分法的图像去噪方法。该方法采用Shearlet变换域约束条件的全变差正则化模型,可以去除简单阈值处理后产生的伪吉布斯效应。实验结果表明,该方法在抑噪和保持边缘的同时,取得了好的视觉效果和更高的PSNR值。