浅谈C语言中“循环结构”的教学设计

循环结构是C语言程序中一种很重要的结构,也是C语言教学中的一个难点。本文总结了多年C语言教学的经验,提出了一种有效的教学思路,并且将该教学方法运用于宁夏大学新华学院的C语言程序教学中。教学实践表明,该教学方法获得了理想的教学效果。     

基于关键点特征描述子的三维文物碎片重组

对多个文物碎片进行重组时,确定文物碎片之间的邻接关系时间复杂度非常高;文物断裂部位因受损而存在一定的几何特征缺失,仅依靠断裂区域的几何特征进行拼接或重组难免会出现错误.鉴于此,提出一种基于关键点特征描述子的三维文物碎片重组方法.首先利用已有的文物"模板",采用内在形状签名算法提取文物"模板"和文物碎片原始面上的关键点;然后计算关键点的快速点特征直方图特征描述子;再通过比较其相似性来确定文物碎片在"模板"上的对应位置,即确定各个碎片断裂面之间的邻接关系;最后采用顺序拼合的方式及迭代最近点算法对多个碎片进行重组.实验结果表明,该方法能够有效地提高文物碎片虚拟拼接的效率.     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(Di-aNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

基于NMF改进算法的人脸识别仿真研究

研究人脸识别性能问题,由于要求图像识别处理精度高,速度快,传统的非负矩乘分解方法,在NMF矩黄的构建过程中,图像向量化会导致图像结构信息丢失,会对分类识别造成负面影响,使识别精度不是很理想.图像向量的高维数据使得NMF分解速度慢,从而影响识别速度.为了提高人脸识别性能,提出了(2D)2NMF方法,将混合正交基策略用于2DNMF和(2D)2NMF方法中,并且采用了线性SVM加权手段对2DNMF方法、(2D)2NMF方法分解得到的特征进行再一次选择.用ORL人脸库进行测试,结果表明,改进方法和策略有着更高的识别精度和更快的识别速度,为实际应用提供了依据.     

基于(2D)2NMF及其改进算法的人脸识别

非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法，能够克服局部遮挡和光照问题，在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中，NMF提取的特征是非正交的，且二维图像常被向量化处理，不仅丢失一些结构信息，还导致了数据的高维，不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示，提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征，并通过特征正交化和图像变形等措施，改善了算法性能。人脸识别实验表明，上述措施能够有效提高识别的精度和速度。     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法，已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法（2DNMF）和对角非负矩阵分解方法（DiaNMF），并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明，以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

内酯和环氧烷烃共聚合成聚酯-聚醚共聚物的研究进展

脂肪族聚酯作为一种高性能、多用途的生物可降解材料,被认为是具有吸引力的石油基聚合物替代品之一。现有的脂肪族聚酯存在的结构单一、亲水性差以及脆性较强等缺点,限制了其在医药卫生等领域的应用。因此,高效地实现聚酯的改性具有重要的理论研究意义和实际应用价值。其中,将醚类官能团与酯链段相结合得到聚醚-聚酯共聚物是提高聚酯性能的一类行之有效的改性方法。本文综述了内酯和环氧烷烃共聚合成聚酯-聚醚共聚物的研究进展。以共聚物的主链序列分类,分别介绍了嵌段、无规以及交替共聚物的合成方法以及相应聚合物的性质和性能。