摘要：针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA-RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA-RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络结构比常规RBF板形识别模型相对简化,同时识别精度提升了59%,抗干扰能力提升了82%。FPGA仿真结果在精度和实时性上可以满足实际工程需要。

摘要：针对传统手写汉字识别特征提取过程复杂,识别率低及通用深度学习分类模型判别能力较弱的问题.本文设计了一种多通道交叉融合的深度残差网络模型并对中心损失函数做出了改进.首先,通过对原始数据集进行预处理来降低模型过拟合的风险;然后,将经本文改进后的中心损失函数和Softmax损失函数联合作为模型训练的监督信号,在训练过程中有效的使数据集类内聚合、类间分散,提高了模型的分类性能;最后,将经过预处理的数据集输入到本文设计的模型中,通过多次训练进行参数调整得到最佳识别效果.在CASIAHWDB-V1. 1数据集上的实验表明本文设计的识别模型及算法有效的提高手写汉字的识别率.

摘要：针对传统优化算法(SNPOM)在辨识RBF-ARX模型参数时易陷入局部最优解的问题,将云遗传算法(CGA)和SNPOM算法结合,提出一种混合优化算法CGA-SNPOM。并以某公司900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,设计了基于CGA-SNPOM优化RBF-ARX的板形缺陷识别模型。分别用SNPOM算法和CGA-SNPOM算法对RBF-ARX模型参数进行优化,仿真验证表明,基于CGA-SNPOM优化的板形识别系统克服了SNPOM容易陷入局部极值的缺点,识别精度大幅提高,是一种有效的板形识别方案。

摘要：多级库存优化问题是供应链管理理论和实践当中一个重要议题,它制约着供应链整体性能的提高。本文分析了一类带延迟策略的库存优化模型,即二层整数规划模型,并设计出一类混合遗传算法来求解该模型。数值模拟表明本文所得结果与已有结果相比,不仅使得供应链整体库存效益有所提高,且对各库存分点的最优库存量作了更为合理的调整。

摘要：本文尝试将CDIO工程教育思想引入统计学课程中,构建崭新的课程设计体系和教学模式。主要探讨了CDIO理念下统计学课程知识观、CDIO理念下统计学课程设计、CDIO理念下统计学课程实现三个问题。

摘要：科技的飞速发展促进了社会经济的高速运转融通,作为物流运输载体的集装箱的生产量与淘汰量也在不断增加,在此背景下,废弃集装箱以一种景观设计资源的姿态出现在社会大众面前,而如何将集装箱更好地融入到地域景观设计中,则是地域景观设计工作者需要关注与探索的问题。本文在对集装箱在地域景观构建中的运用意义作出分析与论述的基础上,对集装箱在地域景观构建中的运用实践进行了研究与探讨。

摘要：德国戏剧理论家尤根·霍夫曼的后现代主义戏剧观强调戏剧的非线性、戏剧解构和反文法表演‘，这三大戏剧特性概括了当前西方戏剧的一种创作倾向，一种颠覆式的、去逻各斯的、反传统的戏剧模式充斥整个当代戏剧界。作为后现代主义戏剧的先驱人物，彼得·布鲁克以自己的戏剧理论和戏剧实践展示了西方当代戏剧的思想多元、文本多义、表达多样的戏剧形态，对跨文化普世戏剧的追求和对新的戏剧空间的塑造是其戏剧的两大成就。然而，彼得·布鲁克并不是一个彻头彻尾的传统戏剧的叛逆者，恰恰相反，他的戏剧思想植根于悠久的西方戏剧传统，是当代社会的精神反思，他钟情于莎剧等戏剧传统，称莎剧是“永恒的源泉”，“彼得·布鲁克所做的任何一个新颖的实践，在于他植根于西方已有数百年的丰富而伟大的戏剧传统，这位拥有矿脉和道具的魔术师，可以任意寻求从古代向现代的突破。”

摘要：新冠肺炎疫情使高校学生的学习场所和学习方式发生了深刻变化。为了高质高效完成疫情防控期间的教学任务,河北医科大学医学伦理学课程顺应信息化教学趋势,在线上教学期间从加强课前设计、积极引导课上互动、重视课后反馈三个方面进行了积极探索。实践证明,课前提高站位、精心筹备、加强教师互助可以有效保障教学秩序;课上植根疫情动态,配合案例教学法、讲授法等教学方法,并吸取其他高校优质慕课资源精髓,可以提升教学时效性与趣味性,并实现课程思政教育目标;课后注重教学情况反馈,积极听取和采纳学生的合理意见,有力保障了疫情防控期间医学伦理学课程教学质量。