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微言要义之样本空间和样本点

中学数学杂志 2024年第3期 14-17页

作者：杨晓曼徐章韬华东师范大学附属贵阳学校 550000 华中师范大学数学与统计学学院 430079

样本点和样本空间是概率论的简单知识概念,只有深入理解样本点和样本空间的含义,才能建构起概率论的知识基础.在教学中,只有对数学概念真正的理解,才能将知识理清楚、讲清晰、做明晰.因此要分别从语义、数学和教学三个方面对样本空间与... 详细信息

样本点和样本空间是概率论的简单知识概念,只有深入理解样本点和样本空间的含义,才能建构起概率论的知识基础.在教学中,只有对数学概念真正的理解,才能将知识理清楚、讲清晰、做明晰.因此要分别从语义、数学和教学三个方面对样本空间与样本点进行剖析,以探求样本点和样本空间的本质属性,加深对样本点和样本空间的认识,进一步建构起刻画随机事件的数学模型.

关键词：微言要义数学概念样本空间样本点

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一类新的可分差集

上海交通大学学报 2009年第8期43卷 1337-1339,1346页

作者：张媛沈灏上海交通大学数学系上海200240

通过2阶分圆类的方法得到了两类新的可分差集,参数分别为(7,p,2p-1,p-2,21(p-1)),(3,q,21(q+3),41(q-3),1).

关键词：差集可分差集分圆类

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基于支持向量机的燃气轮机故障诊断

热能动力工程 2004年第4期19卷 354-357页

作者：罗颖锋曾进上海交通大学数学系上海200240

分析燃气轮机的 8种典型常见故障 ,建立了基于支持向量机的故障诊断模型 ,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现 :在小样本情况下 ,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好 ,推广能力更强 ,而且效率高于神经网络。本... 详细信息

分析燃气轮机的 8种典型常见故障 ,建立了基于支持向量机的故障诊断模型 ,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现 :在小样本情况下 ,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好 ,推广能力更强 ,而且效率高于神经网络。本方法针对故障诊断样本少的特点 ,为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途径。

关键词：燃气轮机支持向量机故障诊断

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非齐型空间上奇异积分算子加权估计

中山大学学报（自然科学版） 2005年第3期44卷 1-4页

作者：韩彦昌中山大学数学系广东广州510275

让μ是Rd上非双倍的Radon测度,μ仅满足增长性条件,即存在c0>0,对所有x∈Rd,r>0,μ(B(x,r))≤c0rn成立,其中0 详细信息

让μ是Rd上非双倍的Radon测度,μ仅满足增长性条件,即存在c0>0,对所有x∈Rd,r>0,μ(B(x,r))≤c0rn成立,其中0

关键词：极大奇异积分算子 Dini核非双倍测度 Ap权

基于SE注意力CycleGAN的蓝印花布单纹样自动生成

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丝绸 2024年第1期61卷 31-37页

作者：冉二飞贾小军喻擎苍谢昊陈卫彪浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院) 杭州310018 嘉兴学院信息科学与工程学院浙江嘉兴314001 浙江师范大学数学与计算机科学学院浙江金华321004

根据蓝印花布纹样的风格特征,文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法,实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,重新构造CycleGAN生成网络中的编码器和解码器,使用SE(squeeze and exci... 详细信息

根据蓝印花布纹样的风格特征,文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法,实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,重新构造CycleGAN生成网络中的编码器和解码器,使用SE(squeeze and excitation)注意力模块和残差模块与原始的卷积模块串联,提高特征提取能力和网络学习能力。同时减少生成网络中转换器的残差块层数,降低过拟合。实验结果表明,基于SE注意力CycleGAN网络方法自动生成的蓝印花布新纹样主观性上更贴合原始风格,与原图更加接近,有助于蓝印花布的数字化传承和创新。

关键词：蓝印花布 SE注意力风格迁移 CycleGAN 单纹样半监督学习图像生成

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基于深度学习的非零水平集保凸的左心室分割

光电子．激光 2024年第6期35卷 596-603页

作者：李季胡锦萍重庆工商大学数学与统计学院重庆400067 重庆工商大学统计智能计算与检测重庆市重点实验室重庆400067 电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

采用距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型对左心室(left ventricle, LV)进行分割会使其产生锯齿状,分割效果较差。为了解决左心室分割目前面临的问题,本文首先使用基于卷积神经网络(convolution... 详细信息

采用距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型对左心室(left ventricle, LV)进行分割会使其产生锯齿状,分割效果较差。为了解决左心室分割目前面临的问题,本文首先使用基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的心肌中心线检测算法,取代了水平集方法的人工初始化过程,其次提出了一种基于非零水平集保凸的左心室分割方法。将距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型(水平集方法)、深度学习方法与新方法的平均度中心性进行比较发现,新方法在收缩末期(end-systole, ES)的平均DC(dice coefficient)值为0.93,高于其他方法;除此之外,新方法在舒张末期(end-diastole, ED)与ES阶段的平均豪斯多夫距离(Hausdorff distance,HD)分别为2.51、2.54,明显小于深度学习方法以及水平集方法。实验结果表明,新方法能够有效地提高分割精度。

关键词：左心室(LV)分割非零水平集曲率保凸卷积神经网络(CNN)

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离散时间系统间接自适应调节的稳定性分析

控制理论与应用 2005年第4期22卷 666-672页

作者：阮荣耀龚妙昆杨昌利华东师范大学数学系上海200062

研究一类离散时间一阶线性系统的自适应调节器,采用不同的估计器分别结合修改的“必然等价”控制律,克服了当系统增益的估计值为零时可能丧失稳定性(或能控性)的困难,并指出Middleton and Kokotovic的有关论文[1]的一些实质性错误.对所... 详细信息

研究一类离散时间一阶线性系统的自适应调节器,采用不同的估计器分别结合修改的“必然等价”控制律,克服了当系统增益的估计值为零时可能丧失稳定性(或能控性)的困难,并指出Middleton and Kokotovic的有关论文[1]的一些实质性错误.对所设计的闭环系统的状态方程组获得显式解或相平面轨道的显式表达式,完全描述了这些自适应调节系统的非线性性质,并对某些情况下所估计的模型可能丧失稳定性的问题进行了分析,还探讨了这些结果对于具有未知控制方向和模型参数的离散时间高阶线性系统的间接自适应调节的意义.

关键词：离散时间系统间接自适应调节稳定性分析状态的有界性

B样条拟插值算子在Orlicz空间中的逼近

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内蒙古民族大学学报（自然科学版） 2024年第1期39卷 61-65页

作者：闫丽新韩领兄内蒙古民族大学数学科学学院内蒙古通辽028043

为了研究B样条拟插值算子在Orlicz空间的逼近性质,根据m阶B样条算子所构造出的B样条拟插值算子的定义,利用B样条算子的基本性质、Orliz空间的相关性质和光滑模、K泛函及其等价性质等工具,参照B样条拟插值算子在Lp空间逼近的研究方法对B... 详细信息

为了研究B样条拟插值算子在Orlicz空间的逼近性质,根据m阶B样条算子所构造出的B样条拟插值算子的定义,利用B样条算子的基本性质、Orliz空间的相关性质和光滑模、K泛函及其等价性质等工具,参照B样条拟插值算子在Lp空间逼近的研究方法对B样条拟插值算子进行了研究,得到B样条拟插值算子的有界性,最后得出B样条拟插值算子在Orlicz空间的逼近正定理。

关键词： B样条拟插值算子 Orlicz空间正定理

旧元件组成的系统与旧系统之间的比较(英文)

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兰州大学学报（自然科学版） 2003年第3期39卷 11-13页

作者：张淑红李效虎兰州大学数学系甘肃兰州730000

研究了旧元件组成的系统与旧系统之间的随机比较 ,对于剩余寿命和休止时间情形分别进行了讨论 ,并且给出了一些应用 .

关键词：并联系统串联系统休止时间剩余寿命