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Multi-soliton solutions of a two-component Camassa–Holm system:Darboux transformation approach

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Communications in Theoretical Physics 2020年第4期72卷 23-28页

作者： gaihua wang Nianhua Li Q P Liu Department of Mathematics China University of Mining and TechnologyBeiing100083China School of Mathematical Sciences Huaqiao UniversityQuanzhouFujian 362021China

We propose and develop another approach to constructing multi-soliton solutions of an integrable two-component Camassa–Holm(CH2)*** the help of a reciprocal transformation and a gauge transformation,we relate the CH2 system to a negative flow of the Broer–Kaup or twoboson *** solutions of this negative flow are given in terms of Wronskians via Darboux *** the multi-soliton solutions of the CH2 system are recovered in parametric form by inverting the reciprocal transformation and the gauge transformation.

关键词： Darboux transformation reciprocal transformation two-component Camassa–Holm system multi-soliton solutions

Convolutional Neural Network Based on Spatial Pyramid for Image Classification

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Journal of Beijing Institute of Technology 2018年第4期27卷 630-636页

作者： gaihua wang Meng Lu Tao Li Guoliang Yuan Wenzhou Liu Hubei Collaborative Innovation Centre for High-Efficiency Utilization of Solar Energy Hubei University of TechnologyWuhan 430068China School of Electrical and Electronic Engineering Hubei University of TechnologyWuhan 430068China

A novel convolutional neural network based on spatial pyramid for image classification is *** network exploits image features with spatial pyramid ***,it extracts global features from an original image,and then different layers of grids are utilized to extract feature maps from different convolutional *** by the spatial pyramid,the new network contains two parts,one of which is just like a standard convolutional neural network,composing of alternating convolutions and subsampling *** those convolution layers would be averagely pooled by the grid way to obtain feature maps,and then concatenated into a feature vector ***,those vectors are sequentially concatenated into a total feature vector as the last feature to the fully connection *** generated feature vector derives benefits from the classic and previous convolution layer,while the size of the grid adjusting the weight of the feature maps improves the recognition efficiency of the *** results demonstrate that this model improves the accuracy and applicability compared with the traditional model.

关键词： convolutional neural network multiscale feature extraction image classification

网络环境下学习者特征模型的构建及量表的研制

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远程教育杂志 2018年第3期36卷 64-74页

作者：王改花傅钢善陕西师范大学教育学院陕西西安710062 西安职业技术学院现代教育技术中心陕西西安710077

随着信息技术的快速发展及其在教育领域的广泛应用,网络学习已成为当今"互联网+"时代重要的学习方式,尤其是大规模在线开放课程的应用及产生的影响,受到教育界的高度关注,因此,网络学习的研究成为当前热点之一。明确网络环境下学习者特... 详细信息

随着信息技术的快速发展及其在教育领域的广泛应用,网络学习已成为当今"互联网+"时代重要的学习方式,尤其是大规模在线开放课程的应用及产生的影响,受到教育界的高度关注,因此,网络学习的研究成为当前热点之一。明确网络环境下学习者特征,对促进网络环境下有效学习,以及实现适应性推送服务,具有重要意义。为此,基于文献综述、专家咨询以及实证研究,构建了网络环境下学习者特征模型CEV,包括认知(Cognition)、情感(Emotion)与意志(Volition)三个维度的特征,并相应地研制了网络环境下学习者特征量表。

关键词：网络学习自适应学习学习者特征量表

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数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析

现代远程教育研究 2018年第4期30卷 106-112页

作者：王改花傅钢善陕西师范大学教育学院西安职业技术学院

随着计算机与网络的快速发展和普及,网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成。近年来随着大数据被广泛关注,基于数据挖掘的网络学习行为研究成为重要的研究方向和研究热点。当前关于网络学习行为的分类,大多数基于学习者本身属性... 详细信息

随着计算机与网络的快速发展和普及,网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成。近年来随着大数据被广泛关注,基于数据挖掘的网络学习行为研究成为重要的研究方向和研究热点。当前关于网络学习行为的分类,大多数基于学习者本身属性,缺乏比较详细而深入的行为类型分析。基于数据挖掘的聚类分析,可以借助大数据的优势,发现数据背后的规律。利用陕西师范大学"现代教育技术"在线开放课程学习者的网络学习过程记录,采用数据挖掘工具对网络学习者行为进行聚类分析,研究发现:根据学习特征,网络学习者可以分为高沉浸性型、较高沉浸性型、中沉浸性型、低沉浸性型四种群体;学习行为与学习效果密切相关,沉浸性高的学习者学习效果往往较好。教师可借助技术工具,对学习者进行不断更新、实时、循环的聚类分析,及时发现学习者的个体及群体学习特征,因材施教,推送适应性的个性化服务,并给予及时的学习预警与恰当的教学干预。

关键词：网络学习行为特征数据挖掘聚类分析个性化教育

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融合纹理特征的两阶段聚类分割算法

中国图象图形学报 2012年第9期17卷 1075-1084页

作者：王改华李德华华中科技大学图像识别与人工智能研究所武汉430074 新疆师范大学物电学院乌鲁木齐830053

提出一种融合纹理特征的两阶段聚类分割算法。首先,选择纹理特征、差分均值和颜色分量这3个特征,组成一个分割所用的特征矢量;然后,使用直方图对特征矢量进行初始聚类中心和类别数的估算;最后,通过模糊C均值算法对特征矢量进行聚类。该... 详细信息

提出一种融合纹理特征的两阶段聚类分割算法。首先,选择纹理特征、差分均值和颜色分量这3个特征,组成一个分割所用的特征矢量;然后,使用直方图对特征矢量进行初始聚类中心和类别数的估算;最后,通过模糊C均值算法对特征矢量进行聚类。该算法有效地克服了模糊C均值(FCM)容易陷入局部最优的缺陷,使聚类结果更加精确。实验结果表明该方法比一些现存方法的分割效果要好。

关键词：局部二进制模式模糊C均值聚类分割直方图

网络学习行为与成绩的预测及学习干预模型的设计

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中国远程教育 2019年第2期 39-48页

作者：王改花傅钢善陕西师范大学教育学院

网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成,如何对网络学习者的学习行为与成绩进行预测,依据预测结果实施学业预警,并为教学决策提供依据,是网络教育需要解决的问题之一,也是教育大数据研究的重要问题。本研究采用数据挖掘技术中的... 详细信息

网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成,如何对网络学习者的学习行为与成绩进行预测,依据预测结果实施学业预警,并为教学决策提供依据,是网络教育需要解决的问题之一,也是教育大数据研究的重要问题。本研究采用数据挖掘技术中的决策树方法对网络学习者的学习行为与成绩进行了预测,构建了适应性学习系统学习干预模型,研究发现总成绩不及格的最高概率是男生、学习时间跨度表现较差的最高概率是硕士生、学习总时长表现较差的最高概率是男生、平均每次在线学习停留时长表现较差的最高概率是男理科生、讨论交流表现较差的最高概率是艺术生、学习笔记表现较差的最高概率是女艺术生、接受反馈数量较高的最高概率是男生。

关键词：决策树数据挖掘网络学习学习行为学习成绩学习干预适应性学习学业预警教学决策

青藏高原青稞产量性状与品质性状PLS模型优化的研究

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核农学报 2018年第5期32卷 970-977页

作者：冯西博何燕王改花王建林西藏农牧学院西藏林芝860000

为构建并不断优化青藏高原青稞株高、穗粒数、千粒重等产量性状因子与赖氨酸、β-葡聚糖等品质性状因子的数学模型,揭示高原青稞产量性状因子与品质性状因子之间内在联系,本研究利用偏最小二乘回归(PLSR)法,对从青藏高原不同的生态种植... 详细信息

为构建并不断优化青藏高原青稞株高、穗粒数、千粒重等产量性状因子与赖氨酸、β-葡聚糖等品质性状因子的数学模型,揭示高原青稞产量性状因子与品质性状因子之间内在联系,本研究利用偏最小二乘回归(PLSR)法,对从青藏高原不同的生态种植区采收的83份青稞的产量性状和品质性状进行数学模型优化研究。结果表明,产量性状和品质性状PLS(考虑互作项)模型精度最高。影响赖氨酸的产量性状因子依次为穗长>小穗密度>千粒重>株高>穗粒数;影响淀粉的产量性状因子依次为穗长>小穗密度>穗粒数>穗长和小穗密度互作>株高>穗长和千粒重互作;影响β-葡聚糖的产量性状因子依次为小穗密度>穗长>株高>千粒重>穗长和小穗密度互作;影响蛋白质的产量性状因子依次为小穗密度>千粒重>穗粒数>穗长>株高。其中,穗长、小穗密度、千粒重等产量性状因子对高原青稞赖氨酸、β-葡聚糖等品质性状影响较大,但正负不一。综上,高原青稞品质性状是各产量性状因子综合作用的结果。本研究为指导高原青稞优质高产育种和栽培提供了理论依据。

关键词：偏最小二乘产量性状品质性状 β-葡聚糖蛋白质

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学习者特征对混合学习效果影响研究

开放教育研究 2021年第1期27卷 71-83页

作者：王改花张李飞傅钢善西安邮电大学数字艺术学院陕西西安710121 西安交通大学人文社会科学学院陕西西安710049 陕西师范大学教育学院陕西西安710062

学习者特征是影响混合学习的重要因素。这就要求我们对学习者特征开展研究,探究其对混合学习效果的影响,从而促进教师改善教学策略和学习者有效学习。本研究以某大学现代教育技术混合课程为依托,对参加该课程学习的1257名学习者进行调查... 详细信息

学习者特征是影响混合学习的重要因素。这就要求我们对学习者特征开展研究,探究其对混合学习效果的影响,从而促进教师改善教学策略和学习者有效学习。本研究以某大学现代教育技术混合课程为依托,对参加该课程学习的1257名学习者进行调查,并采用多元线性回归分析方法,系统探究人口学特征、认知、情感、意志、行为等因素(共14个变量)对混合学习效果的影响。研究发现,学习行为、学科背景、学习动机、学习自我效能感、计算机水平、学习态度、性别等七个因素(按影响大小排序)共同显著影响混合学习效果,模型拟合R 2达0.619,其他因素对混合学习效果无显著影响。学习者特征对混合学习效果的影响是个开放的复杂系统,本研究建议采用辩证、整体、开放、发展、层次的观点看待学习者特征对混合学习效果的影响。

关键词：混合学习学习者特征学习效果

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基于反思文本的慕课学习情感体验特征分析

电化教育研究 2021年第4期42卷 53-60,75页

作者：单迎杰傅钢善王一冰王改花陕西师范大学教育学院陕西西安710062 青岛莱芜一路小学山东青岛266003 西安邮电大学数字艺术学院陕西西安710121

慕课作为具有较强体验性特征的教育产品,在为广大学习者提供在线学习机会和优质资源的同时,也带来了独特的情感体验。通过对一门教师教育类慕课前、中、后期与情感体验表达有关的724条学习者反思文本的质性分析,确定了25种积极和消极情... 详细信息

慕课作为具有较强体验性特征的教育产品,在为广大学习者提供在线学习机会和优质资源的同时,也带来了独特的情感体验。通过对一门教师教育类慕课前、中、后期与情感体验表达有关的724条学习者反思文本的质性分析,确定了25种积极和消极情感体验,体现了慕课学习情感体验的特有状态,其中,较为常见的有满意、激励、期待、不满、警觉、充实、感兴趣、轻松、高兴、喜欢。从整体情感倾向来看,绝大多数情感体验是积极的,满意、激励与期待三种主要情感体验约占总体的80%,情感体验积极且集中。从课程阶段来看,三个阶段均以积极情感体验为主,前期情感体验表达最为丰富且种类多样,中期的消极情感体验最多。从情感体验指向对象来看,七成指向学习内容,两成指向学习者自身,而指向慕课学习形式、课程资源、学习活动和教师的情感体验相对较少。

关键词：慕课大规模在线开放课程学习体验情感体验反思文本