检索结果-南通市图书馆

中学物理 2009年第2期27卷 53-54页

作者：金嵩洲沈荣灿浙江上虞春晖中学 312300

相对于分析综合等能力，估算能力并不是高考考查的重点．但笔者的不少学生在面对2008高考全国卷I中的17、19两个估算题时，用时较多，打乱了应试节奏，影响理综的整体发挥．由此，笔者对这两题作一次回顾．

关键词：估算题缩放法估算能力全国卷高考学生应试

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

“缩放法”在数列不等式证明中的应用

数学学习与研究 2015年第23期 117-118页

作者：江士彦江西省赣州市赣州中学

数列不等式证明是对知识的综合考查,强调学生在熟练掌握知识的同时,也要善于利用缩放技巧,让解题事半功倍.本文通过具体例子,阐述了列项相消、灵活变动在数列不等式证明中的具体应用,进而灵活应用数列不等式证明技巧.

关键词：缩放法数列不等式证明

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自由空间光通信光学天线系统设计

无线互联科技 2024年第8期21卷 1-4,11页

作者：陈志康陈姝君吴骏一包祖超魏恒杰南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院江苏南京210023

文章专注于光学天线发射系统的理论研究与实际设计,通过缩放法来计算光学系统的初始结构。选择卡塞格伦系统作为研究对象,该系统由一个抛物面主镜和一个双曲面副镜构成。通过使用Zemax软件进行模拟,文章构建了一款卡塞格伦发射系统,其... 详细信息

文章专注于光学天线发射系统的理论研究与实际设计,通过缩放法来计算光学系统的初始结构。选择卡塞格伦系统作为研究对象,该系统由一个抛物面主镜和一个双曲面副镜构成。通过使用Zemax软件进行模拟,文章构建了一款卡塞格伦发射系统,其特点为体积小型化且像质优良。通过对系统结构进行优化,使得光斑弥散值为2.157μm,波前差为0.0166个波长,像质优良。模拟结果显示,该系统在5 km的距离上,发射功率可达174 MW,发射效率达到了87%。文章不仅提供了一种有效的光学天线设计方法,还对光学天线的实际应用有一定的指导意义。

关键词：仪器科学与技术自由空间光通信光学天线技术卡塞格伦天线结构缩放法

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

可调对比度目标源装置中对比度的标定

光学精密工程 2012年第5期20卷 949-956页

作者：王素华沈湘衡叶露中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院研究生院北京100039 长春职业技术学院吉林长春130033

搭建了可调对比度目标源装置,研究了图像对比度和光学对比度的关系,提出了用改进的BP神经网络标定对比度的方法。首先,设计了用于对比度标定的BP神经网络模型。然后,利用LM(Levenberg-Marquardt)算法结合缩放法改进神经网络以提高其收... 详细信息

搭建了可调对比度目标源装置,研究了图像对比度和光学对比度的关系,提出了用改进的BP神经网络标定对比度的方法。首先,设计了用于对比度标定的BP神经网络模型。然后,利用LM(Levenberg-Marquardt)算法结合缩放法改进神经网络以提高其收敛速度及泛化能力。最后,通过可调对比度目标源装置实验平台,由测量的辐照度得出了对应的图像对比度数据,使该装置可以通过调节辐照度实时获得规定的对比度。与传统BP神经网络方法相比,改进后的BP神经网络收敛速度快,泛化能力强。标定精度比经典BP算法提高了100倍,比最速下降法提高了10倍。训练次数仅需2 876次时,对比度的标定值与目标值的误差最大值是0.01%,训练均方误差收敛为0.000 459 441,测试误差收敛为0.000 467 003,满足了对检验装置中对比度标定的需要。

关键词：可调目标源对比度标定 LM算法缩放法神经网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法

计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2366-2371页

作者：龚安高云高洪福中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩... 详细信息

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。

关键词：属性评分均值法缩放法协同过滤推荐

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生识别系统的多尺度解决方法

南开大学学报（自然科学版） 2020年第4期53卷 47-51页

作者：徐江涛周义豪高志远杨喆天津大学微电子学院天津市成像与感知微电子技术重点实验室天津300072 广东工业大学计算机学院广东广州510006

基于神经网络实现的仿生识别系统不仅存在输入尺度限制问题,还由于数据格式的差异不兼容现有解决方案.针对此问题,提出用于仿生识别系统的3种不同多尺度输入解决方法,分别为基于输入事件的缩放法,基于动态窗口的多尺度池化法以及一种新... 详细信息

基于神经网络实现的仿生识别系统不仅存在输入尺度限制问题,还由于数据格式的差异不兼容现有解决方案.针对此问题,提出用于仿生识别系统的3种不同多尺度输入解决方法,分别为基于输入事件的缩放法,基于动态窗口的多尺度池化法以及一种新的基于池化层特征的特征缩放法.实验基于相同的前馈分类系统,进行各方法的资源消耗和系统识别率对比.结果表明,多尺度池化法对应的权值数仅为其他两种方法的3.83%,但识别率较低;相比事件缩放法,所提出的特征缩放法能够提升识别率5.54%,算法执行次数减少59.16%,适用于仿生识别系统.

关键词：仿生视觉芯片神经网络多尺度识别多尺度池化缩放法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

单缝缩放测量的修正因子及其计算机解法

光学工程 1989年第3期 43-47页

作者：吕海宝国防科技大学

缩放法是开发不久的一种新的测量方法。由于光电器件不可能实现绝对的点光强接收,因此这种方法存在着原理误差。本文导出了缩放法测单缝时光电面接收修正因子的表达式,并介绍了该修正因子的计算机解法。

关键词：单缝测量缩放法修正因子计算机

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

推理估计方法及其在化工过程建模中应用

推理估计方法及其在化工过程建模中应用

作者：丁涛江南大学

学位级别：硕士

推理估计器是推理控制系统设计的关键,推理估计器模型（软测量模型）的设计方法也是设计一个控制系统的关键,也是软测量技术的核心。不同于一般意义下的数学模型,它强调的是通过二次变量来获得对主导变量的最优估计。本文在介绍了... 详细信息

推理估计器是推理控制系统设计的关键,推理估计器模型（软测量模型）的设计方法也是设计一个控制系统的关键,也是软测量技术的核心。不同于一般意义下的数学模型,它强调的是通过二次变量来获得对主导变量的最优估计。本文在介绍了推理估计器设计方法的基础上,针对推理估计器的两种常用方法--偏最小二乘回归法（PLS）和支持向量机（SVM）建模方法进行了深入研究。偏最小二乘回归是一种新型多元统计分析方法,在因变量对多自变量的回归建模中,当各变量集合内部存在较高程度的相关性时,用偏最小二乘回归建模分析,比一般多元回归更加有效,其结论更加可靠。支持向量机（SVM）建模方法是一种新的数据建模方法,它以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,在最小化样本拟合误差的同时控制学习函数的复杂度,从而获得良好的泛化能力。为提高推理估计器模型的精度和PLS模型的泛化能力,本文首先将缩放的思想嵌入到PLS模型中,对原有的缩放法进行改进。通过缩小或放大训练集,将训练样本模糊化,寻求用输出误差最小的样本集回归模型,缩小测试误差,来提高PLS的泛化能力。多个仿真实验和分析表明,基于r因子的缩放法简单可靠,效果明显,可用以改进和提高PLS的泛化能力。在一般的多变量回归建模方法中,通常将用来建立模型的每个输入样本对模型的输出都看作有着相同的影响,各个输入样本不同的预报能力往往被忽略。本文将样本权重和减量学习的思想嵌入到PLS算法中,提出了可调权重偏最小二乘回归算法（Regulable-weighted partial least squares, RWPLS）。该方法首先用普通的PLS方法对样本数据进行回归建模,然后根据增量学习的逆方法--减量学习方法,分析各个样本,为预报能力弱的样本分配权值。用重新分配了权值的样本进行训练,得到泛化能力更强的模型。将RWPLS应用于双酚A结晶过程软测量建模,可以获得更高精度的模型。推理控制的思想是实现推算出主导变量以实现反馈控制,或推算出干扰以实现前馈控制。根据上述思想,以提高模型的预测能力为目标,本文提出了一种基于输出偏差校正（Deviation Correction）的建模方法。该方法将模型的测试偏差引入到模型输出校正中,从而提高了模型的预测精度。将该方法与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）相结合,将测试偏差反馈到输出实施校正,并在实际应用于双酚A结晶过程软测量模型中,获得了比SVM模型更好的预测精度。

关键词：推理估计器偏最小二乘回归双酚A结晶过程缩放法样本权重偏差校正支持向量机泛化能力

基于项目属性的多矩阵协同过滤推荐算法的研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于项目属性的多矩阵协同过滤推荐算法的研究

作者：高云中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

随着互联网的普及以及信息技术和电子商务的迅猛发展,“信息爆炸”问题和“信息过载”问题愈来愈严重,如何高效快速地找到用户需要的资源已成为亟待解决的问题。推荐系统作为解决该问题的有效手段之一,已在诸多领域取得广泛应用。但是,... 详细信息

随着互联网的普及以及信息技术和电子商务的迅猛发展,“信息爆炸”问题和“信息过载”问题愈来愈严重,如何高效快速地找到用户需要的资源已成为亟待解决的问题。推荐系统作为解决该问题的有效手段之一,已在诸多领域取得广泛应用。但是,其核心内容——推荐算法,尤其是协同过滤推荐算法正面临几大严峻的挑战,主要包括用户评分数据稀疏性高、推荐精度低、可扩展性差和冷启动等。本文在深入研究传统协同过滤推荐算法的基础上,总结分析前人已取得研究成果的缺点与不足,从传统算法所面临的数据稀疏度高和推荐精度低等问题入手,提出一种基于项目属性的多矩阵协同过滤推荐算法。算法首先将项目属性分为单值属性和多值属性,并结合实际情况删除低价值属性值,保留高价值的属性值;其次,采用均值法或缩放法构造用户-项目属性值评分矩阵,由于项目一般会有多个属性,所以会得到多个用户-项目属性值评分矩阵;第三,算法在尽量保留系统中用户偏好真实性的基础上,采用数据稀疏度和数据减少度两个准则选取部分属性参与评分预测,以保证相似度计算的准确性,提高推荐精度和系统效率;第四,在每个用户-项目属性值评分矩阵的基础上,分别计算目标用户与其他用户间的偏好相似度,并依此选出目标用户的多个偏好最近邻居集;第五,在用户-项目评分矩阵上完成目标用户在最近邻居集中对目标项目的初步预测,得到多个初步评分;最后,将多个初步评分加权求和作为综合评分,并将综合评分最高的T个项目推荐给用户,完成推荐。本文采用MovieLens 10M扩展数据集作为实验数据集,从中随机抽取五个训练数据集,然后从以下几个方面进行对比分析:初步评分精度,综合评分精度,属性选取对推荐精度的影响,本文算法与传统算法在时间、空间效率上的对比以及算法在新用户问题上的表现等。实验结果表明,本文算法能有效提高协同过滤算法的推荐精度,并在一定程度上缓解了用户冷启动问题。

关键词：协同过滤推荐属性值评分多矩阵均值法缩放法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

软硬件可重构的通用控制器研究

软硬件可重构的通用控制器研究

作者：王勇长安大学

学位级别：硕士

控制器通用性是当前控制系统技术研究发展之一。但因为其自身的设计原因及结构特点往往不具备通用性,正因为如此,工程上所采用的控制器只具有面向对象的定制性,其可重构性差、应用领域窄以及灵活性差,难以实现当前复杂制造环境下所要求... 详细信息

控制器通用性是当前控制系统技术研究发展之一。但因为其自身的设计原因及结构特点往往不具备通用性,正因为如此,工程上所采用的控制器只具有面向对象的定制性,其可重构性差、应用领域窄以及灵活性差,难以实现当前复杂制造环境下所要求的控制器通用性。本文通过分析课题的需求,以及深入研究课题研究背景、现状和当前比较常见的控制算法,提出了一种通用性控制器设计方案,主要包括通用性算法设计和软硬件可重构的硬件平台设计。在算法设计部分,主要研究了控制器结构设计里的控制层和决策层,控制层采用本文设计的缩放法进行控制器参数的调整,决策层采用ITAE性能指标来寻找控制层的理想输入。在可重构性硬件平台设计部分,结合ARM与FPGA各自的优点设计出了ARM+FPGA的可重构性硬件平台。该通用性控制器设计方案具有可重构性强、通用性和扩展性高等特点。其创新之处主要体现在以下几个方面:(1)控制器结构设计采用分层设计思想,主要分为决策层和控制层。(2)在控制层算法设计中,主要采用了本文设计出的缩放法来调整控制参数,其缩放法的通用性主要表现在可以利用标称模型数据来自动拟合被控系统曲线,从而得到所需的控制器参数,相比传统调参方法,减少了调节器实际调整过程中所花费的时间。(3)硬件平台设计采用ARM+FPGA的双核心设计。从仿真结果以及实验结果可得,本文设计的控制器结构以及控制器算法、控制器硬件平台都具有良好的性能。并且,可预见本文所提出的一套通用控制器思想、算法、硬件平台具有一定意义上的实用价值。

关键词：通用控制器可重构性缩放法