课程文献中心 更多>>

关键词： 高中数学   函数概念   教学优化  

摘要： 本文主要针对高中数学课堂中函数概念教学现状进行分析,指出传统教学模式在函数教学中的不足之处,探讨了学生学习困难的原因。在此基础上,本文提出了优化函数概念教学的有效路径,包括改变传统教学方法、运用高效的教学工具、整体把握函数内容与要求、以及强化函数思想的理解等策略。通过引入实例、细化概念、使用视觉化方法与信息技术工具,能够有效激发学生学习兴趣,帮助学生克服函数概念学习中的困难,提升学生的理解和应用能力。本文通过综合分析,强调了多维度优化函数教学的重要性,以期为数学教师提供一些切实可行的教学改进建议。

关键词： 韵   分布格局   韵段划分   唐代诗文  

摘要： 韵的分布格局指韵脚字所属之韵的断联与聚散的线性分布情况。韵的分开聚集分布提示韵段之分,韵的离散分布与交错参差分布提示韵段之合。韵的分布格局对于韵段划分只起辅助作用。

关键词： 区间图   顶点赋权   最重权路径   多项式算法   动态算法  

摘要： 区间图是数轴上一组区间构成的相交图,由点、边构成,拥有清晰简洁的优美结构。区间表示与区间图一一对应,体现为一组区间的相交情况。在区间图G的对应区间表示I上,借助正规路径(NP),设计了一个多项式算法来解决顶点赋权区间图的最重权路径问题,该算法包含固定右端点的最重权路径的求解程序,证得在O(n3)运行时间内可解,其中n为输入区间图的顶点数,即可在多项式时间O(n3)内搜索并查找出一条给定赋权区间图上各顶点权值之和最大的路径。

关键词： 输电线路   螺栓   缺陷识别   知识表达   知识推理   图神经网络   结构关系   语义关系  

摘要： 针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度的空间关系,采用图卷积神经网络经协作学习,利用螺栓各属性之间的结构知识与语义知识实现语义关系图节点的更新,通过螺栓训练数据集统计的标签共现信息辅助图知识推理网络提高螺栓缺陷识别的准确率。在实验阶段,选取3类典型金具上的13类螺栓属性作为研究对象。对比实验结果表明,本文方法对螺栓缺陷的识别效果优于其他方法,较基线模型提升了8.12%的准确率。

关键词： 属性项情感分析   图神经网络   用户偏好度   属性项贡献度   可解释性  

摘要： 建立用户兴趣与产品属性项间的关联关系,有助于提升产品推荐系统中的准确度,因为在产品评论数据中,属性项可以作为构建用户与产品间关系的媒介。该文利用BERT-SAN/ChatGLM-Turbo自动获取评论数据的属性项情感信息,度量了用户对属性项的偏好度和属性项对产品口碑的贡献度,刻画了用户兴趣和产品口碑。在此基础上,以属性项为媒介构建了用户与产品关系的关联二部图,提出了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型,模型实现了图中边的更新和结点更新。最后,基于平均误差(MSE)训练了稳定的用户与产品属性项关联的二部图图神经网络产品推荐模型。在Yelp Restaurant和Digital Music两个数据集上进行了实验,验证了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型相比传统方法能够取得更好的性能,且属性项情感信息可以为产品推荐的可解释性提供依据。

关键词： 非线性系统   安全控制   控制障碍函数   低通滤波器   反推设计  

摘要： 针对一类严格反馈系统的安全控制问题,提出一种基于滤波控制障碍函数(Filtered control barrier functions,FCBF)的优化控制方法.首先引入一阶低通滤波器,构建滤波控制障碍函数.然后结合控制李雅普诺夫函数(Control Lyapunov functions,CLF)及离线优化技术,提出一种新颖的安全反推控制算法.与现有文献相比,所提控制算法通过运用滤波控制障碍函数,有效克服了安全反推过程中的“计算膨胀”问题.仿真结果验证了所提控制算法的有效性与正确性.

关键词： 智能船舶   因子图   预积分   组合导航  

摘要： 针对智能船舶依赖单一感知传感器获取的信息难以满足高精度和高可靠性的导航需求,提出基于因子图优化的数据融合方法,该方法结合了惯性导航系统(inertial navigation system,INS)和全球定位系统(global positioning system,GPS)的数据。根据惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的测量模型对INS进行机械编排。利用预积分原理构建预积分因子节点,利用陀螺仪和加速度计的漂移误差构建漂移因子节点对预积分结果进行修正。通过插入GPS因子,构建INS/GPS因子图组合导航模型,识别并更新受新测量因子影响的部分导航状态变量节点。应用非线性优化等方法获取最优状态估计值,实现多源感知的信息融合。仿真结果验证了该方法的有效性。与常用的卡尔曼滤波相比,在GPS信号故障时,所提出方法具有更好的收敛性能。

关键词： 极化码   串行抵消列表翻转   关键集合   奇偶校验   循环冗余校验  

摘要： 为了降低SCLF译码算法的复杂度,提出了一种基于关键集合校验辅助的极化码SCLF(Parity Check Successive Cancellation List Flip,PC-SCLF)译码算法。该算法关键集合的信息位进行奇偶校验,当关键集合的信息位不满足奇偶校验时,提前终止本轮译码,减少后续无效的译码过程,降低了译码复杂度。仿真结果表明,PC-SCLF译码算法的性能和现有的化码SCLF译码算法相比略有提升,且译码复杂度降低了5.37%~23.6%。

关键词： 大阪市   纺织业   龚开   宋末元初   墨缘汇观   美术馆   民国时期  

摘要： 大阪市立美术馆藏有一卷龚开的名作—《骏骨图》(图1),该作被《墨缘汇观录》《平生壮观》等收录,民国时期被颜世清收藏,20世纪初被日本关西纺织业巨头阿部房次郎购得,后由其家族捐赠给大阪市立美术馆。龚开(1222—1307),宋末元初画家,字圣予(一作圣与),号翠岩,晚号龟城叟、岩叟,人称龚高士。

关键词： 新型电力系统   不确定性   图神经网络   状态感知   预测   图潮流计算  

摘要： 随着新型电力系统发电侧、输电侧和用电侧不确定性的日益增加,电力系统拓扑结构关系逐渐复杂、规模程度不断升级。常规欧式空间数据解析方法在表征多源异构和非规则的拓扑结构关系时,往往呈现性能较差、准确度不高的问题。图神经网络(graph neural networks,GNNs)能够捕捉到不同节点和边之间的复杂依赖关系,并有效挖掘非欧式空间数据结构中的时空特征,适用于复杂电力系统拓扑结构关系的感知与建模。针对于此,基于前人的研究进展,介绍了GNNs的定义和特点,并分析了GNNs不同变体的特点及其优势。然后,归纳和总结了GNNs在电力系统状态感知、预测、图潮流计算等方面的应用现状,从感知-预测-优化角度探讨了GNNs与新型电力系统的适配关系。最后,针对GNNs潜在的问题难点和未来可行的发展方向进行了总结和展望。