用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer’s F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。     

基于品质函数估计的非线性盲源分离算法

研究非线性盲源信号分离优化问题。由于混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号且混合信号具有很强的非线性时,传统的非线性盲源分离算法中对于品质函数的选取一般都是通过经验,现有算法难以取得理想的分离效果。在Pearson模型的基础上提出了一种新的估计品质函数的方法,算法能够成功地估计出次高斯(sub-Gaussian)和超高斯(super-Gaussi-an)混合信号的品质函数,同时克服了Pearson模型对同类信号只能估计得到相同的品质函数的缺陷,提高了算法的估计精度。通过在MATLAB仿真验证了算法的可行性和有效性,成功估计出源信号的品质函数且实现了非线性盲源分离。     

用Word邮件合并功能套打固定格式的毕业证书

邮件合并是Word提供的一种非常重要的实用功能,如能巧妙应用将大大减轻工作量。本文通过毕业证书的套打,根据Word邮件合并功能和Excel函数域功能,以解决问题的思路为顺序,论述了毕业证书套打设计工作的方法和步骤,详细介绍了邮件合并的使用,对实现批量打印非常有用。     

Vague集的新模糊熵

本文指出了现有Vague集模糊熵定义的不足,分析了其存在不足的根本原因,给出了Vague集模糊熵的公理化定义,提出了一种新的Vague集模糊熵的计算方法,并证明了其合理性和有效性。     

双参数Bézier曲线的升二次扩展

本文以二次Bernstein基函数为例,首次提出了含双参数基函数的新扩展——αβQ—Bern-stein基函数,此类基函数具有新的特点,即基函数的扩展次数一次性升高两次,且包含了二次多项式和带一个参数的三次多项式基函数的所有性质。基于这组基函数定义了αβQ—Bézier曲线,该曲线也含有参数,具有形状可调性,当α与β取某些值时曲线能达到C4连续或在某个端点处C0连续。最后与含两个参数的升一次Bézier曲线进行比较,该曲线具有调节范围广、灵活性更强的优势。     

基于视差与分层渲染的立体显示效果评价研究

本文在充分分析国内外立体显示技术评价方法的基础上,提出了利用视差和分层渲染的方法进行立体显示效果的评价,结果表明其对于自由立体显示评价可以得到较明确的分析结果,最后对研究前景进行了必要的探讨。     

条件函数依赖及其在领域无关数据清洗中的应用

条件函数依赖(Conditional Functional Dependeny,CFD)是对函数依赖(Functional Depencency,FD)加入语义约束扩展而来,它在数据库一致性检测、数据清洗方面更优于后者.讨论了条件函数依赖的相关概念及其基本性质,讨论如何将它应用于数据清洗,并对已提出的基于CFD的数据清洗方案提出改进措施,并通过实验说明改进措施的可行性.     

灰色聚类在大学生综合素质评价中的应用

为了综合评价大学生素质,本文提出一种基于灰色聚类的大学生素质评价新方法。该方法通过对评价大学生素质的各单一性能评价指标进行分析,构造灰数白化权函数和聚类系数向量矩阵,从而归纳出待评价大学生所属类别。应用实例表明,该方法能对待评价的大学生进行正确归类,又能合理分析大学生素质的整体性能。     

信息技术课堂有效教学的实施与评价

现今信息技术高速发展,信息技术课堂教学也随着信息技术而不断进行改革与创新。加强信息技术课堂有效教学,促进学生进行有效学习,提高教师课堂教学效果和学生课堂学习效率已经成为教育重点关注的问题。本文结合学科特点和教学实践,探讨了在新的课程要求下如何采用恰当的教学方法进行有效教学,并建立一种以学生发展为中心、对学生起激励作用的教学评价方式,以达到全面提升学生信息素养的教学目标。     

基于模糊方法的高校人力资源配置效率评价研究

遵循高等学校战略人力资源管理指导思想,构建了高校人力资源配置效率的指标体系,运用AHP方法和数理统计的方法给出了指标体系的权重,并利用模糊综合评价的方法建立高校人力资源配置效率评价模型,实证分析证明了所建立模型的实用性和可靠性,为高校人事管理部门对未来的师资建设提供了参考依据。