任务驱动教学法在VB课程中的应用

任务驱动教学法是一种建立在建构主义教学理论基础上的教学法。本文通过教学实践,总结出一套基于VB编程语言的任务驱动教学方法．实践证明这是一种行之有效的教学方法。     

基于启发式的《操作系统》课程教学改革探讨

本文介绍了在操作系统教学过程中通过采用启发式教学方法培养学生学习积极性、思考问题与解决问题的能力的一些经验。     

基于最大熵的中文组织机构名识别模型

中文组织机构名识别的精确率一直是影响自然语言处理的因素之一.根据中文组织机构名的特点,提出采用最大熵的识别方法.实验系统在较大规模的数据集上对比了不同特征选择方法对模型的影响,同时考查了词面、词性、语法等信息对模型的贡献.实验结果表明,不同的特征选择算法,开放测试的平均值只相差0.2～0.5个百分点.     

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪

目的 基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法 首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解（K-SVD）算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果 对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 dB,比2维块匹配（BM3D）算法平均提高了0.72 dB,比聚类的稀疏表示去噪（CSR）算法平均提高了0.5 dB;运行时间比原算法提高了23.2%。结论 本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。     

《VB程序设计》课程的教学改革

Visual Basic程序设计作为非杌专业公共基础课，其理论性、实践性强，教学难度大。文章就如何提高教学质量，培养学生综合应用程序开发能力作了探索和改革。     

基于模糊支持向量机的图像分类方法

电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高.     

结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型

以支持向量机（SVM）为基本框架,提出一种结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型。考虑中文组织机构名的特点,抽取局部特征与全局特征,并将特征向量转化为二进制表示,在此基础上建立训练集。基于1998年《人民日报》语料的实验结果表明,该混合模型对中文组织机构名的识别是有效的。同时基于不同测试数据的实验结果表明．该模型对不同测试数据源具有一致性。     

改进的块匹配五台山壁画修复算法

针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.     

一种基于差异系数的稀疏度自适应图像去噪算法

基于压缩感知的K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)图像去噪算法具有良好的自适应性和细节恢复能力,但需事先给定稀疏度K。 该方法的去噪效果会受到图像稀疏度的影响。另外,训练初始系数时用到的追踪类算法中通过向量内积值的大小评定图像分量间相关度的方法,因存在大值噪声点,容易造成假相关,从而影响去噪效果。提出基于差异系数的稀疏度自适应K-SVD去噪算法,通过引入差异系数来平衡因噪声点造成的假相关问题,同时使用相关度均值作为阈值来自适应地产生稀疏度K,避免因给定不恰当的稀疏度而影响去噪效果的问题。在USC标准库上的实验结果表明,所提算法在去噪效果方面有一定的优越性。