简介:目前,小波分析已成为许多综合性大学数学系的一门重要的专业基础课.许多的工科院校也把它作为一门选修课,选修的同学很多,受到了同学们的普遍欢迎.这是因为它在许多的学科都有其独到的应用.它所包含的内容异常丰富,应用十分广泛.开展小波分析的教学一般从以下两个角度出发,一个是信号处理的角度,一个是应用数学的角度.仅仅从信号处理的角度,许多同学会感到很茫然,不知其所以然.仅仅从数学的角度许多同学又感到抽象、晦涩难懂.如何把这两个角度结合起来是这门课程教学的一个比较困难的课题.另外,这门学科不仅有许多初学者不易接受的概念,而且定理、公式及其繁多.它又与许多的数学分支以及其他学科如数字信号处理、图像处理、计算机等学科有着千丝万缕的联系,是一门综合性较强的发展中的交叉学科.加之,对于数学系来说,其软硬件资源匮乏.同时,它的教学时数一般都偏少,这就给的教学带来了一定的困难.那么,如何在教学时间少、困难大的情况下,改善和提高教学质量呢?笔者认为,适当、适时地在课堂教学中采用合理的方法进行启发式教学是这门课程教学能否取得成功的关键所在.
简介:摘要随着城市进程的不断推进,在城市规划中电网规划重视程度不断提高。电网规划不仅关系到电力系统的安全稳定运行,还关系到一个城市的发展远景,是支撑城市详规、控规的关键因素。因此城市规划和电网规划是相辅相成、相互联系的,电网规划只有服务于城市规划,才能为城市建设添砖加瓦,使城市的经济发展和人民生活水平得到提高和改善。本文通过对城市规划中电网规划的研究,提出电网规划的明确目标。
简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。