在国家自然科学基金、英国EPSRC科研基金、教育部优秀青年教师资助计划、安徽省人才开发基金支持下，应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行了研究。利用EM算法和矩阵的 SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声的图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准叠代算法。将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图的谱结构特征的提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。提出一种新的基于类静磁场理论的角点检测方法以及一种新的Procrustes配准的迭代算法。扩展了混合模型理论，提出t-混合模型的分裂合并算法，混合模型分量数估计方法及相应的EM算法。扩展了降维理论，将局部保持投影(LPP)理论扩展到二维，提出LPP混合模型理论及快速求解方法。2006年结题国家自然科学基金项目“基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究（60375010）”结题评价为优秀。曾获2001年亚洲计算机视觉学术会议最佳论文奖、2005年安徽省青年科技奖、2007年安徽省科技进步三等奖。
我们描述潜在的狄利克雷分配（LDA），它是一种用于离散数据集合（如文本语料库）的生成概率模型。 LDA是一个三层次的贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在的话题（主体）类型的有限混合。反过来，每个主题都被建模为一组潜在主题概率的无限混合。 在文本建模的背景下，主题概率提供了文档的明确表示。我们提出了基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法的高效近似推理技术。 我们会报告LDA在文档建模，文本分类和协作过滤上的实验结果，并与一元混合模型（ unigrams model）和概率LSI模型相比较。
在本文中，我们考虑建模文本语料库和其他离散数据集合的问题。我们的目标是找到对一个集合的成员的简短描述，它不仅可以高效处理大型集合，同时保留对分类，异常检测，摘要（概括）以及相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系。
信息检索（IR）领域的研究人员已经在这个问题上取得了重大进展（Baeza-Yates和Ribeiro-Neto，1999）。IR研究人员为文本语料库提出的基本方法 （一种在现代互联网搜索引擎中成功部署的方法）将语料库中的每个文档变为实数表示的向量，每个实数都表示（词汇的）计数比率。流行的tf-idf方案（Salton和McGill，1983），对于文集中的每个文档选择了“词”或“术语”作为基本单位，并且计数由每个词的出现次数。在适当的归一化之后，将该术语频率计数与逆向文档频率计数进行比较，该逆向文档频率计数度量整个语料库中的词的出现次数（通常以对数刻度，并且再次适当标准化）。 最终结果是文档术语矩阵X，其列包含文档集中每个文档的tf-idf值。 因此，tf-idf方案将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表。
尽管tf-idf规约具有一些吸引人的特征 - 特别是（在对集合中的文档进行区分的）单词集合的基本识别中，但是在（对文档的）描述长度上，该方法并没有减少多少，并且揭示出很少的文档内或文档间的统计结构。为了解决这些缺点，IR研究人员提出了其他几种降维技术，其中最著名的是潜在语义索引（LSI）（Deerwester等，1990）。LSI使用X矩阵的奇异值分解来标识tf-idf特征空间中的线性子空间，该子空间捕获集合中的大部分变异数（variance）。这种方法可以在大型集合中实现显着压缩。此外，Deerwester等人 认为LSI的衍生特征（即原始tf-idf特征的线性组合），可以捕捉基本语言学概念的某些方面，比如同义词和多义词等。
为了证实关于LSI的主张，并研究其相对的优缺点，开发文本语料库的生成概率模型和研究LSI从数据中恢复生成模型方面的能力是有用的（Papadimitriou et al。，1998）。然而，目前尚不清楚，考虑文本的生成模型的时候，为什么应该采用LSI方法 - （其实）可以尝试更直接地进行，（比如）使用最大似然法或贝叶斯方法将模型与数据相匹配（即得到数据的模型）。
Hofmann（1999）在这方面迈出了重要的一步，他将LSI的概率LSI（pLSI）模型（也称为特征模型aspect model）作为LSI的替代品。我们在第4.3节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模，其中混合组件是多项随机变量，可以将其视为“主题topics”的表示。因此，每个单词都是从单个主题生成的，而文档中的不同单词可以从不同的主题生成。每个文档都被表示为这些混合组件的混合比例列表，从而将其简化为一组固定主题的概率分布。 这种分布是与文档相关的“简化描述”。
虽然霍夫曼的工作是向文本概率建模迈出的有用的一步，但它并不完整，因为它没有提供文档层面的概率模型。在pLSI中，每个文档都被表示为一个数字列表（数字的值是主题的混合比例），并且这些数字没有生成概率模型。这导致了几个问题：（1）模型中参数的数量与语料库的大小成线性增长，这导致过度拟合的严重问题;（2）不清楚如何将概率分配给训练集之外的文档。
要了解如何超越pLSI，让我们考虑包括LSI和pLSI在内的一类降维方法的基本概率假设。所有这些方法都基于“词袋”的假设 - 文档中的单词顺序可以忽略不计。此外，尽管不经常正式说明，但这些方法也假定文档是可相互交换的; 文集中文档的具体排序也可以忽略不计。
受益于Finetti（1990），一个经典表示理论认为：任何可交换随机变量的集合都具有混合分布（通常是无限混合）的表示。因此，如果我们想考虑文件和单词的可交换表示，我们需要考虑能捕获单词和文档的可交换性的混合模型。这一思路促使我们在当前论文中提出潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
需要强调的是，可交换性的假设并不等同于随机变量独立同分布的假设。相反，可交换性本质上可以被解释为“条件独立且分布相同”，其中的条件是与概率分布的潜在隐参数有关的。在一定条件下，随机变量的联合分布是简单的，但如果围绕隐参数考虑，联合分布可能相当复杂。因此，虽然可交换性的假设是文本建模领域的一个主要的简化假设，并且其主要理由是它是一种会导致计算效率较高的方法，但可交换性假设对简单频率的计数或线性操作并不是一个必要的条件。在当前的论文中，我们的目标是，通过认真考虑de Finetti定理，可以通过混合分布获取重要的文档内统计结构。
同样值得注意的是，可交换性的基本概念有大量的总结概括，包括各种形式的部分可交换性，并且上面提到的表示法也可用于部分可交换的情况（Diaconis，1988）。因此，虽然我们在当前论文中讨论的工作集中在简单的“词袋”模型上（这表现为单个单词（unigrams）的混合分布），但我们的方法也适用于涉及较大结构混合的更丰富的模型，如n-grams或段落。
本文的结构如下： 在第2节中，我们介绍基本的表示法和术语。 LDA模型在第3节中介绍，并与第4节中的相关潜变量模型进行比较。我们在第5节讨论LDA的推理和参数估计。第6节提供了LDA拟合数据的一个说明性例子。文本建模，文本分类和协作过滤的实验结果在第7节中给出。最后，第8节给出我们的结论。
我们在整篇论文中使用 文本集合 的说法，指的是诸如“单词”，“文档”和“语料库”等实体。这很有用，因为它有助于指导靠直觉来感知的知识的处理（intuition），特别是当我们引入旨在捕捉抽象概念（如主题）的潜在变量时（潜在变量和隐变量说的是一回事）。然而，需要指出的是，LDA模型不一定与文本相关，并且可应用于涉及数据集合的其他问题，包括来自诸如协同过滤，基于内容的图像检索和生物信息学等领域的数据。 事实上，在7.3节中，我们将呈现在协同过滤领域的实验结果。
在形式上，我们定义下列术语： • 单词是离散数据的基本单位，假设有一个V个词组成的词汇表（词典），索引通过{1......V}表示，里面每一项代表一个单词。我们使用单位向量表示单词，它里面一项等于1其他项等于零。我们使用上标来表示第几个成分，因此第v个词在V维向量w中表示为：w v = 1 and w u = 0 for u ≠ v • 文档中的词来自一个包含N个词的词典，一个文档可以表示成N个词组成的序列，可以表示为 w = (w 1 ,w 2 ......w N )，下标表示第几个词。（注意，每个词用一个V维的向量表示，每篇文档有最多有N个不同的词，不要搞混了） • 一个语料库是含有M个文档的集合，用 D = ( w 1 , w 2 ...... w M )----注意有加粗
我们希望找到一个语料库的概率模型，它不仅为语料库成员分配高概率，而且为其他“类似”文档分配高概率。（意思就是说，语料库中某一文档的某个topic概率比较高，那么测试相似文档。也能得到相同的概率分布）
隐在狄利克雷分配（LDA）是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字（词）分布特征的。
LDA为语料库 D 中的每个文档 w 假定以下生成过程：
在这个基本模型中做了几个简化的假设，其中一些我们在后面的章节中会删除。首先，Dirichlet分布的维度k（以及主题变量z的维度）被假定为已知并且是固定的。其次，单词概率通过k×V矩阵 β 进行参数化，其中 β ij = p（w j = 1 | z i = 1）（猜测：它表示在某个主题中索引为i的词出现的条件下，文档中第j个词出现的概率），现在我们将其视为待估计的固定量。最后，泊松假设对随后的任何事情都不是关键的，并且可以根据需要使用更真实的文档长度分布。此外，请注意，N与所有其他数据生成变量（θ和z）无关。 因此它是一个辅助变量，我们通常会忽略它在随后发展中的随机性。
一个k维Dirichlet随机变量θ可以从(k − 1)-simplex（单形或单纯形）中取值，并且在这个单纯形中有以下概率密度：
α 参数是一个k维向量，并且 α 的每一项都满足α i > 0，另外Γ(x)是 伽马函数 。狄利克雷分布在单形（属于指数族）上是一种实用的分布，具有有限维数的充分统计量，并且与多项分布共轭。
在第5节中，这些属性将有助于开发LDA的推理和参数估计算法。
给定参数α和β，主题混合分布θ、主题 z 和文档 w 的联合分布为：
上式表示给定参数α和β的条件下，文档的概率分布。
最后，利用单个文档边际概率的乘积，得到一个语料库的概率分布：
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型：其中，一个Dirichlet为一个语料库抽样一次，一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次，并且以聚类变量为条件，为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样，这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面，LDA涉及三个层次，特别是主题节点在文档中被重复采样。在这种模式下，文档可以与多个主题相关联。
图1所示类似结构通常在贝叶斯统计建模中研究，它们被称为分层模型（Gelman等，1995），或者更准确地说，是条件独立的分层模型（Kass和Steffey，1989）。这种模型通常也被称为参数经验贝叶斯模型（parametric empirical Bayes models），这个术语不仅指特定的模型结构，而且还指用于估计模型参数的方法（Morris，1983）。事实上，正如我们在第5节中讨论的那样，我们采用经验贝叶斯方法来估计一个LDA简单实现中的参数（比如，α和β等），但我们也考虑了更充分的贝叶斯方法。
如果联合分布对于置换是不变的，那么一个有限的随机变量集{z 1 ......z N }被认为是可交换的。 如果π（此π非彼π）表示某种整数从1到N的置换规则，则：
p(z 1 ......z N ) = p(z π(1) ......z π(N) )
如果每个有限的子序列是可交换的，则无限序列的随机变量是无限可交换的。
De Finetti的表示定理指出，随机变量的无限可交换序列的联合分布就好像从一些分布中抽取的一个随机参数，以该参数为条件，所讨论的随机变量是独立同分布的。
在LDA中，我们假设单词是由主题（通过固定的条件分布）生成的，而且这些主题在文档中是无限可交换的。根据菲内蒂定理，一组词汇和话题的概率必须具有以下这种形式：
θ是关于主题的多项式的随机参数。通过边缘化主题变量并赋予θ狄利克雷分布，在公式（3）中，我们获得了文档的LDA分布。
图1所示的LDA模型比传统分层贝叶斯文献中经常研究的两层模型要复杂得多。然而，通过边缘化隐藏的主题变量z，我们可以将LDA理解为两层模型。
特别是，让我们来构造单词分布p(w|θ,β)：
请注意，这是一个随机量，因为它取决于θ。
我们现在为文档 w 定义下面的生成过程：（对每篇文档）
该过程将文档的边际分布定义为连续混合分布：（注意下式表示的是语料库，而非一篇文档 的分布）
图2说明了LDA的这种解释。 它描绘了LDA模型的一个特定实例引发的p(w| θ,β)的分布。请注意，在（V-1） - simplex中的这种分布仅通过k + kV个参数实现，但展现出非常有趣的多模式结构。
在本节中，我们将LDA与文本的简单潜（隐）变量模型（一元模型，一元模型的混合模型和pLSI模型）进行比较。 此外，我们提出了这些模型的统一几何解释，突出了它们的主要区别和相似之处。
在一元模型下，每个文档的单词都是独立的按照某个多项分布而绘制的，生成文档的概率为：
如果我们用一个离散的随机主题变量z（图3b）来扩充一元模型，我们就可以得到一个混合一元模型（Nigam et al.，2000）。在这个混合模型下，首先选择一个主题z，然后从条件多项式p（w | z）独立的生成N个单词，从而生成每个文档（该文档中的所有词都来自一个主题）。一篇文档的概率分布：
在每个文档仅显示一个主题的假设背景下，当从语料库做概率估计时，可以将词语分布视为主题的表示。正如第7节的实证结果所示，这种假设通常限制性太强，以至于无法有效地建模量大的文献。
相反，LDA模型允许文档在不同程度上展示多个主题。这是以（增加）一个额外参数为代价实现的：在混合一元模型中有与p(z)相关的参数有k-1个，而在LDA中与p（θ | α）有关的参数有k个。
概率潜在语义索引（pLSI）是另一个广泛使用的文档模型（Hofmann，1999）。 如图3c所示，给定了未知的主题z，pLSI模型假设文档标签d和单词w n 是条件独立的：
使用pLSI的另一个困难（也是来自于通过训练文档进行索引的分布的使用）是必须估计的参数数量与训练文档的数量呈线性增长。k-主题pLSI模型的参数是在k个未知主题上，V和M混合大小的k个多项式分布。这给出了kV + kM个参数，因此在M中线性增长。参数的线性增长表明该模型容易出现过度拟合，并且根据经验确定，过拟合确实是一个严重的问题（参见第7.1节）。在实践中，使用回火试探来平滑模型的参数以获得可接受的预测性能。 然而，已经表明，即使在使用回火时也可能发生过度拟合（Popescul et al.，2001）。
LDA通过将主题混合权重视为一个k个参数的隐藏的随机变量，而不是大量与训练集明确关联的单个参数，来克服这两个问题。如第3节所述，LDA是一个良好定义的生成模型，可轻松推广到新文档。此外，k-topic LDA模型中的k + kV个参数不会随着训练语料库的大小而增长。我们将在7.1节看到，LDA不会遇到与pLSI相同的过度拟合问题。
说明LDA和其他潜在主题模型之间差异的一种好方法是考虑潜在空间的几何形状，并了解每个模型下文档在该几何体中的表示方式。
上述所有四种模型（unigram, mixture of unigrams, pLSI, and LDA）都是在单词分布空间中进行操作的。每个这样的分布可以被看作是（V-1） - simplex上的一个点，我们称之为词单纯形（the word simplex）。
一元模型在词单纯形上找到一个单一的点，并假定文集中的所有单词来自相应的分布。潜变量模型考虑词单纯形上的k个点，并根据这些点构成子单形体，我们称之为主题单纯形。请注意，主题单纯形上的任何一点也是单词单纯形上的一个点。不同的潜在变量模型以不同的方式使用主题单纯形来生成文档。
• 混合一元模型假设，对于每个文档，词单纯形中的k个点（即，主题单纯形的那些角中的一个）中的一个一旦随机选择后，文档的所有单词都从对应于那一点的分布中获取。
• pLSI模型假定训练文档的每个单词来自随机选择的主题。这些主题本身来自于文档在主题上的特征分布，也就是主题单纯形上的一个角点。每个文件有一个这样的分布，训练文档集因此定义了关于主题单纯形的经验分布。
• LDA假定观察到的（训练集）和未看到的（验证集）文档中的每个词都是由随机选择的主题生成的，该主题是从具有一个随机选择参数的分布中抽取的。 从主题单纯形的平滑分布中，每个文档对此参数进行一次采样。
这些差异在图4中突出显示。
我们描述了使用LDA背后的动机，并说明了其与其他潜在主题模型相比的概念优势。在本节中，我们将注意力转向LDA下的推理和参数估计。
为了使用LDA我们需要解决的关键推理问题是计算给定文档的隐藏变量的后验分布：
不幸的是，这种分布通常难以计算。 实际上，为了规范化分布，我们将忽视隐藏变量并根据模型参数重写方程（3）：
这是一个由于在潜在主题的总和中θ和β之间的耦合，而难以处理的函数（Dickey，1983）。Dickey表示这个函数是在Dirichlet分布的特定扩展下的期望，可以用特殊的超几何函数表示。它在贝叶斯环境中可用于删除（或审查，censored 暂时不明白怎么翻译）离散数据，以表示θ的后验（在该设置中，θ是随机参数）（Dickey等，1987）。
尽管后验分布对于精确推断是难以处理的，但是对于LDA可以考虑各种各样的近似推理算法，包括拉普拉斯近似，变分近似和马尔可夫链蒙特卡罗（Jordan，1999）。在本节中，我们描述了一个简单的基于凸性的变分算法，用于推断LDA，并讨论了第8节中的一些替代方案。
基于凸性的变分推理的基本思想是利用Jensen不等式来获得对数似然的可调下界（Jordan et al。，1999）。本质上，人们考虑一系列下界，它们由一组变分参数索引。变分参数由优化程序选择，该程序试图找到最可能的下限。
获得易处理的下界族的简单方法是考虑原始图形模型的简单修改，原始图形模型中一些边和节点已被移除。特别考虑图5（左）中所示的LDA模型。 θ和β之间的有问题的耦合是由于θ，z和w之间的边界而产生的。 通过丢弃这些边和w节点，并赋予所得到的简化图形模型以及自由变分参数，我们获得了潜在变量的一个分布族。这个分布族以下面这个变分分布为特征：
已经指定了简化的概率分布族，下一步是建立一个确定变分参数γ和Φ的值的优化问题。 正如我们在附录A中所示，找到对数似然的紧密下界的期望直接转化为以下优化问题：
因此，通过最小化变分分布和真实后验p（θ, z | w,α,β）之间的KullbackLeibler（KL）发散来找到变分参数的优化值。这种最小化可以通过迭代定点方法实现。 特别是，我们在附录A.3中表明，通过计算KL散度的导数并将它们设置为零，我们得到以下一对更新方程：
最近有新的项目做，没时间翻译啦，以后有时间再填坑，此处省略3000字......
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4、建议……；实践证明，……； 为……，已证明……。
5、本论文以《……》为切入点，重点研究……。本文分为四个部分，第一部分简单分析了……现状；第二部分阐述了……模式；第三部分……模式现存问题；第四部分打造……的思考。
研究生论文致谢 篇1 一转眼两年的研究生生活即将结束，马上就要离开温暖的校园，步入社会这个更大更复杂的“学校”，心中升起了阵阵的不舍和忧愁。 回想起这两年的时光，其中有快乐有忧伤，有成功时的喜悦，也有挫折时的沮丧，但这一幕幕都将成为我一生中最难忘的篇章。毕业论文写到这里之时，心情激动，难以言说。只能寥寥数语表达我的感激之情。 感谢我的导师田宝会老师，老师严谨的治学态度，渊博的知识，质朴的品质，谦虚的做人原则，都使我深深钦佩并视为榜样。老师对我的论文写作给予了很大的帮助，尤其是不厌其烦的为我修改论文结构，对田老师的感激之情，寥寥数语难以表达。今后在工作岗位上一定会更加努力，不负老师的期望。 感谢研究生阶段遇到的所有老师，您们辛苦了!感谢父母对我学业的一贯支持，没有他们的鼓励与期望，就没有我今天论文的完成与这两年的成长。 感谢舍友郎云、黄兴、李峰，在我毕业论文的写作中与我交流探讨，对我的论文提出宝贵意见以及在学习和生活中对我的照顾和包容。研究生论文致谢 篇2 三年的学习时光转瞬即逝，通过研究生阶段学习，一方面自身的专业知识得到提高，另一方面更加感觉到自己的诸多不足，体会到学无止境的真正含义。多年来，无论是学习还是生活的每一点进步与收获，都离不开众多师长的教诲，同学的帮助和朋友的关怀。忆往昔，心存无限感激之情。 我是非常幸运的，因为能够拜在导师施维克副教授的门下学习。三年前，当我开始硕士研究生的学习时，对于城市规划学科的理解与认识非常粗浅，虽有一腔热情，却在这门涉及知识面极广的学科前显得迷茫与无助，幸好有导师指点迷津并引领我在这无边的学术海洋中寻找正确的航道。三年的求学过程中导师从各个方面给予我无私的关怀与巨大的帮助，使我时时感觉备受温暖与鼓励。在论文的写作过程中，更是得到了导师悉心的指导，从论题的确定，框架的建立，论据的选取甚至是行文的组织都耗费了导师大量的精力与心血。导师学识渊博，严谨求真，胸怀宽广而又平易近人，对我而言既是恩师更是亲人和朋友，在此，我要真诚的向敬爱的施老师道谢! 在此要感谢建筑与城市规划学院的老师多年来对我的教导和帮助，特别是王东老师、翟辉老师和车震宇老师给我论文以中肯的意见和指导。感谢教育和培养我的 昆明理工大学 建筑与城市规划学院为我提供了这样一个良好的学习的平台，让我在这里成长。 感谢我的同窗好友周增丽和杨丽萍的陪伴和鼓励，感谢我旳同门兄弟妲妹夏元通、龙娟、盖琳和所有帮助过我的人，你们都是我的良师益友。 最后要感谢我的家人对我的支持，特别是我的妈妈和孩子，他们教会了我爱和付出，是我人生前进的动力。谨以此论文献给我的师长、亲人、朋友们! 研究生论文致谢 篇3 时光荏苒，岁月如梭，转眼间毕业的钟声业已敲响，短暂而美好的研究生阶段就要结束了。在这期间，我收获了很多学识以及做人做事的道理，结识了敬爱的老师和亲爱的同学们。研究生生活之于我，注定是人生中一段美好的时光和宝贵的经历。 在此，我要特别向我的导师包雯老师表示衷心的感谢。在论文写作过程中，老师严谨的治学态度、渊博的知识和精益求精的工作态度深深地感染了我。从挑选题目，拟定大纲，内容撰写到格式校对，包老师多次帮助我开拓思路，理清脉络，使我的毕业论文能够顺利完成。 最后，我要衷心的感谢 河北经贸大学 ，是您的接纳让我在学习期间获益匪浅并有机会结实到如此多的良师益友。感谢您，我可爱、可敬的母校。 研究生论文致谢 篇4 春天总给人以新的希望，在和煦的春光中本文也完成了最后的定稿。 这篇论文的写作过程可谓艰辛不断，在此期间，我的导师 河北经贸大学 樊鸿雁教授认真负责的指导使该论文得以顺利完成。从本文的选题、大纲、研究目的研究意义到研究方法都樊老师予以细心引导。在这两年的研究生学习和生活中，樊老师踏实的工作作风、严谨的治学态度、正直的为人、悉心的教导均给我以巨大的学习动力、激励着我不能停止前进的脚步，使我受益匪浅;借此机会我仅向樊老师表示衷心的感谢!并且我还要感谢 河北师范大学 外语专业研究生徐洋洋同学，给我的英文摘要以很大助力;感谢我的三位室友，在紧张的学习生活中给带给我无限的关怀和感动。最后感谢 河北经贸大学 所有教授我知识的老师和关心帮助过我的同学们，与你们相识，除了让我学到专业知识外，还让我懂得了感恩。我将在今后的生活工作中，用更大的激情和热情来回馈你们! 毕业仅仅是学业上的告一段落，我将谨记“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。 研究生论文致谢 篇5 时光荏苒，我的硕士生涯已接进尾声。这几年的时光既漫长又短暂，其中充满了酸甜苦辣，更有收获和成长。几年来，感谢陪我一起度过美好时光的每位尊敬的老师和亲爱的同学，正是你们的帮助，我才能克服困难，正是你们的指导，我才能解决疑惑，直到学业的顺利完成。 本人的学位论文是在我的恩师童群义教授的殷切关怀和耐心指导下进行并完成的，衷心感谢我的恩师对我的淳淳教诲和悉心关怀。从课题的选择、项目的实施，直至论文的最终完成，童教授都始终给予我耐心的指导和支持，我取得的每一点成绩都凝聚着恩师的汗水和心血。恩师开阔的视野、严谨的治学态度、精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我，在此谨向童教授致以衷心的感谢和崇高的敬意。 感谢实验室的师弟师妹们与我一道分享他们青春的快乐!在此还要对实验室所有师兄弟姐妹们在平时开展相关工作中的支持和帮助一并表示感谢。感谢我的伙伴们崔竹梅、胡新洁、彭英云、冯再平、李娟等，在实验过程和论文写作过程中提供的热心帮助!无论在炎热的夏天，还是寒冷的冬季，他们不辞劳苦地为我提供无私的帮助，没有他们的帮助就没有这篇论文的顺利完成。 感谢江南大学XX级硕士班的全体同学陪我一起走过这段人生难忘的历程! 感谢合肥师范学院的领导给我提供的机会。我会更加珍惜教师的岗位，也更加清醒地意识到必须做终生学习型的人。感谢我的家人常年对我的支持和理解!他们是最爱我的人，也是我亏欠最多的人，他们默默的奉献是我求学四年来的支持和动力。 最后，我要向百忙之中参与审阅、评议本论文各位老师、向参与本人论文答辩的各位老师表示由衷的感谢!人生的每个阶段都值得好好珍惜，这段美好岁月，因为有你们的关心和帮助，我很幸福。我会更加勤奋学习、认真研究，我会努力做得更好，我想这也是我能给你们的最好的回报吧。把最美好的祝福献给你们，愿永远健康、快乐! 一.大学毕业论文致谢词范文（五篇） 二.大学生毕业论文致谢的万能模板（六篇） 三.中小学生厌学问题及对策研究论文 四.研究生论文的文献综述格式模板 五.本科生毕业论文文献综述模板 六.人力资源管理论文开题报告范文 七.大学生毕业论文开题报告范文（两篇） 八.市场营销专业论文开题报告范文（三篇） 九.大学生个人职业规划论文结束语（十篇） 十.大学生个人职业规划论文范文（三篇）
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摘 要：介绍了电磁学计算方法的研究进展和状态，对几种富有代表性的算法做了介绍，并比较了各自的优势和不足，包括矩量法、有限元法、时域有限差分方法以及复射线方法等。 关键词：矩量法；有限元法；时域有限差分方法；复射线方法 1 引 言 1864年Maxwell在前人的理论（高斯定律、安培定律、法拉第定律和自由磁极不存在）和实验的基础上建立了统一的电磁场理论，并用数学模型揭示了自然界一切宏观电磁现象所遵循的普遍规律，这就是著名的Maxwell方程。在11种可分离变量坐标系求解Maxwell方程组或者其退化形式，最后得到解析解。这种方法可以得到问题的准确解，而且效率也比较高，但是适用范围太窄，只能求解具有规则边界的简单问题。对于不规则形状或者任意形状边界则需要比较高的数学技巧，甚至无法求得解析解。20世纪60年代以来，随着电子计算机技术的发展，一些电磁场的数值计算方法发展起来，并得到广泛地应用，相对于经典电磁理论而言，数值方法受边界形状的约束大为减少，可以解决各种类型的复杂问题。但各种数值计算方法都有优缺点，一个复杂的问题往往难以依靠一种单一方法解决，常需要将多种方法结合起来，互相取长补短，因此混和方法日益受到人们的重视。 本文综述了国内外计算电磁学的发展状况，对常用的电磁计算方法做了分类。2 电磁场数值方法的分类 电磁学问题的数值求解方法可分为时域和频域2大类。频域技术主要有矩量法、有限差分方法等，频域技术发展得比较早，也比较成熟。时域法主要有时域差分技术。时域法的引入是基于计算效率的考虑，某些问题在时域中讨论起来计算量要小。例如求解目标对冲激脉冲的早期响应时，频域法必须在很大的带宽内进行多次采样计算，然后做傅里叶反变换才能求得解答，计算精度受到采样点的影响。若有非线性部分随时间变化，采用时域法更加直接。另外还有一些高频方法，如GTD，UTD和射线理论。 从求解方程的形式看，可以分为积分方程法（IE）和微分方程法（DE）。IE和DE相比，有如下特点：IE法的求解区域维数比DE法少一维，误差限于求解区域的边界，故精度高；IE法适合求无限域问题，DE法此时会遇到网格截断问题；IE法产生的矩阵是满的，阶数小，DE法所产生的是稀疏矩阵，但阶数大；IE法难以处理非均匀、非线性和时变媒质问题，DE法可直接用于这类问题〔1〕。3 几种典型方法的介绍 有限元方法是在20世纪40年代被提出，在50年代用于飞机设计。后来这种方法得到发展并被非常广泛地应用于结构分析问题中。目前，作为广泛应用于工程和数学问题的一种通用方法，有限元法已非常著名。 有限元法是以变分原理为基础的一种数值计算方法。其定解问题为： 应用变分原理，把所要求解的边值问题转化为相应的变分问题，利用对区域D的剖分、插值，离散化变分问题为普通多元函数的极值问题，进而得到一组多元的代数方程组，求解代数方程组就可以得到所求边值问题的数值解。一般要经过如下步骤： ①给出与待求边值问题相应的泛函及其变分问题。 ②剖分场域D，并选出相应的插值函数。 ③将变分问题离散化为一种多元函数的极值问题，得到如下一组代数方程组：其中：Kij为系数（刚度）矩阵；Xi为离散点的插值。 ④选择合适的代数解法解式（2），即可得到待求边值问题的数值解Xi（i＝1，2，…，N） （2）矩量法 很多电磁场问题的分析都归结为这样一个算子方程〔2〕： L（f）＝g（3）其中：L是线性算子，f是未知的场或其他响应，g是已知的源或激励。 在通常的情况下，这个方程是矢量方程（二维或三维的）。如果f能有方程解出，则是一个精确的解析解，大多数情况下，不能得到f的解析形式，只能通过数值方法进行预估。令f在L的定义域内被展开为某基函数系f1，f2，f3，…，fn的线性组合：其中：an是展开系数，fn为展开函数或基函数。 对于精确解式（2）通畅是无限项之和，且形成一个基函数的完备集，对近似解，将式 （2）带入式（1），再应用算子L的线性，便可以得到： m＝1，2，3，…此方程组可写成矩阵形式f，以解出f。矩量法就是这样一种将算子方程转化为矩阵方程的一种离散方法。 在电磁散射问题中，散射体的特征尺度与波长之比是一个很重要的参数。他决定了具体应用矩量法的途径。如果目标特征尺度可以与波长比较，则可以采用一般的矩量法；如果目标很大而特征尺度又包括了一个很大的范围，那么就需要选择一个合适的离散方式和离散基函数。受计算机内存和计算速度影响，有些二维和三维问题用矩量法求解是非常困难的，因为计算的存储量通常与N2或者N3成正比（N为离散点数），而且离散后出现病态矩阵也是一个难以解决的问题。这时需要较高的数学技巧，如采用小波展开，选取合适的小波基函数来降维等〔3〕。 （3）时域有限差分方法 时域有限差分（FDTD）是电磁场的一种时域计算方法。传统上电磁场的计算主要是在频域上进行的，这些年以来，时域计算方法也越来越受到重视。他已在很多方面显示出独特的优越性，尤其是在解决有关非均匀介质、任意形状和复杂结构的散射体以及辐射系统的电磁问题中更加突出。FDTD法直接求解依赖时间变量的麦克斯韦旋度方程，利用二阶精度的中心差分近似把旋度方程中的微分算符直接转换为差分形式，这样达到在一定体积内和一段时间上对连续电磁场的数据取样压缩。电场和磁场分量在空间被交叉放置，这样保证在介质边界处切向场分量的连续条件自然得到满足。在笛卡儿坐标系电场和磁场分量在网格单元中的位置是每一磁场分量由4个电场分量包围着，反之亦然。 这种电磁场的空间放置方法符合法拉第定律和安培定律的自然几何结构。因此FDTD算法是计算机在数据存储空间中对连续的实际电磁波的传播过程在时间进程上进行数字模拟。而在每一个网格点上各场分量的新值均仅依赖于该点在同一时间步的值及在该点周围邻近点其他场前半个时间步的值。这正是电磁场的感应原理。这些关系构成FDTD法的基本算式，通过逐个时间步对模拟区域各网格点的计算，在执行到适当的时间步数后，即可获得所需要的结果。 在上述算法中，时间增量Δt和空间增量Δx，Δy和Δz不是相互独立的，他们的取值必须满足一定的关系，以避免数值不稳定。这种不稳定表现为在解显式 差分方程时随着时间步的继续计算结果也将无限制的67增加。为了保证数值稳定性必须满足数值稳定条件：其中：（对非均匀区域，应选c的最大值）〔4〕。 用差分方法对麦克斯韦方程的数值计算还会在网格中引起所模拟波模的色散，即在FDTD网格中数字波模的传播速度将随波长、在网格中的传播方向以及离散化的情况而改变。这种色散将导致非物理原因引起的脉冲波形的畸变、人为的各向异性及虚拟的绕射等，因此必须考虑数值色散问题。如果在模拟空间中采用大小不同的网格或包含不同的介质区域，这时网格尺寸与波长之比将是位置的函数，在不同网格或介质的交界面处将出现非物理的绕射和反射现象，对此也应该进行定量的研究，以保证正确估计FDTD算法的精度。在开放问题中电磁场将占据无限大空间，而由于计算机内存总是有限的，只能模拟有限空间，因此差分网格在某处必将截断，这就要求在网格截断处不引起波的明显反射，使对外传播的波就像在无限大空间中传播一样。这就是在截断处设置吸收边界条件，使传播到截断处的波被边界吸收而不产生反射，当然不可能达到完全没有反射，目前已创立的一些吸收边界条件可达到精度上的要求，如Mur所导出的吸收边界条件。 （4）复射线方法 复射线是用于求解波场传播和散射问题的一种高频近似方法。他根据几何光学理论和几何绕射理论的分析方法和计算公式，在解析延拓的复空间中求解复射线轨迹和场的振幅和相位，从而直接得出局部不均匀波（凋落波）的传播和散射规律〔5〕。复射线方法是包括复射线追踪、复射线近轴近似、复射线展开以及复绕射线等处理技术在内的一系列处理方法的统称。其共同特点在于：通过将射线参考点坐标延拓到复空间而建立了一个简单而统一的实空间中波束／射线束（Bundle ofrays）分析模型；通过费马原理及其延拓，由基于复射线追踪或复射线近轴近似的处理技术，构造了射线光学架构下有效的鞍点场描述方法等。例如，复射线追踪法将射线光学中使用的射线追踪方法和场强计算公式直接地解析延拓到复空间，利用延拓后的复费马原理进行复射线搜索，从而求出复射线轨迹和复射线场。这一方法的特点在于可以基于射线光学方法有效地描述空间中波束的传播，因此，提供了一类分析波束传播的简便方法。其不足之处是对每一个给定的观察点必须进行一次二维或四维的复射线轨迹搜索，这是一个十分花费时间的计算机迭代过程。4 几种方法的比较和进展 将有限元法移植到电磁工程领域还是二十世纪六七十年代的事情，他比较新颖。有限元法的优点是适用于具有复杂边界形状或边界条件、含有复杂媒质的定解问题。这种方法的各个环节可以实现标准化，得到通用的计算程序，而且有较高的计算精度。但是这种方法的计算程序复杂冗长，由于他是区域性解法，分割的元素数和节点数较多，导致需要的初始数据复杂繁多，最终得到的方程组的元数很大，这使得计算时间长，而且对计算机本身的存储也提出了要求。对电磁学中的许多问题，有限元产生的是带状（如果适当地给节点编号的话）、稀疏阵（许多矩阵元素是0）。但是单独采用有限元法只能解决开域问题。用有限元法进行数值分析的第一步是对目标的离散，多年来人们一直在研究这个问题，试图找到一种有效、方便的离散方法，但由于电磁场领域的特殊性，这个问题一直没有得到很好的解决。问题的关键在于一方面对复杂的结构，一般的剖分方法难于适用；另一方面，由于剖分的疏密与最终所形成的系数矩阵的存贮量密切相关，因而人们采用了许多方法来减少存储量，如多重网格法，但这些方法的实现较为困难〔6〕。 网格剖分与加密是有限元方法发展的瓶颈之一，采用自适应网格剖分和加密技术相对来说可以较好地解决这一问题。自适应网格剖分根据对场量分布求解后的结果对网格进行增加剖分密度的调整，在网格密集区采用高阶插值函数，以进一步提高精度，在场域分布变化剧烈区域，进行多次加密。 这些年有限元方法的发展日益加快，与其他理论相结合方面也有了新的进展，并取得了相当应用范围的成果，如自适应网格剖分、三维场建模求解、耦合问题、开域问题、高磁性材料及具有磁滞饱和非线性特性介质的处理等，还包括一些尚处于探索阶段的工作，如拟问题、人工智能和专家系统在电磁装置优化设计中的应用、边基有限元法等，这些都使得有限元方法的发展有了质的飞跃。 矩量法将连续方程离散化为代数方程组，既适用于求解微分方程，又适用于求解积分方程。他的求解过程简单，求解步骤统一，应用起来比较方便。然而 77他需要一定的数学技巧，如离散化的程度、基函数与权函数的选取，矩阵求解过程等。另外必须指出的是，矩量法可以达到所需要的精确度，解析部分简单，可计算量很大，即使用高速大容量计算机，计算任务也很繁重。矩量法在天线分析和电磁场散射问题中有比较广泛地应用，已成功用于天线和天线阵的辐射、散射问题、微带和有耗结构分析、非均匀地球上的传播及人体中电磁吸收等。 FDTD用有限差分式替代时域麦克斯韦旋度方程中的微分式，得到关于场分量的有限差分式，针对不同的研究对象，可在不同的坐标系中建模，因而具有这几个优点，容易对复杂媒体建模，通过一次时域分析计算，借助傅里叶变换可以得到整个同带范围内的频率响应；能够实时在现场的空间分布，精确模拟各种辐射体和散射体的辐射特性和散射特性；计算时间短。但是FDTD分析方法由于受到计算机存储容量的限制，其网格空间不能无限制的增加，造成FDTD方法不能适用于较大尺寸，也不能适用于细薄结构的媒质。因为这种细薄结构的最小尺寸比FDTD网格尺寸小很多，若用网格拟和这类细薄结构只能减小网格尺寸，而这必然导致计算机存储容量的加大。因此需要将FDTD与其他技术相结合，目前这种技术正蓬勃发展，如时域积分方程／FDTD方法，FDTD／MOM等。FDTD的应用范围也很广阔，诸如手持机辐射、天线、不同建筑物结构室内的电磁干扰特性研究、微带线等〔7〕。 复射线技术具有物理模型简单、数学处理方便、计算效率高等特点，在复杂目标散射特性分析等应用领域中有重要的研究价值。典型的处理方式是首先将入射平面波离散化为一组波束指向平行的复源点场，通过特定目标情形下的射线追踪、场强计算和叠加各射线场的贡献，可以得到特定观察位置处散射场的高频渐进解。目前已运用复射线分析方法对飞行器天线和天线罩（雷达舱）、（加吸波涂层）翼身结合部和进气道以及涂层的金属平板、角形反射器等典型目标散射特性进行了成功的分析。尽管复射线技术的计算误差可以通过参数调整得到控制，但其本身是一种高频近似计算方法，由于入射波场的离散和只引入鞍点贡献，带来了不可避免的计算误差。总的来说复射线方法在目标电磁散射领域还是具有独特的优势，尤其是对复杂目标的处理。5 结 语 电磁学的数值计算方法远远不止以上所举，还有边界元素法、格林函数法等，在具体问题中，应该采用不同的方法，而不应拘泥于这些方法，还可以把这些方法加以综合应用，以达到最佳效果。 电磁学的数值计算是一门计算的艺术，他横跨了多个学科，是数学理论、电磁理论和计算机的有机结合。原则上讲，从直流到光的宽频带范围都属于他的研究范围。为了跟上世界科技发展的需要，应大力进行电磁场的并行计算方法的研究，不断拓广他的应用领域，如生物电磁学、复杂媒质中的电磁正问题和逆问题、医学应用、微波遥感应用、非线性电磁学中的混沌与分叉、微电子学和纳米电子学等。参考文献〔1〕 文舸一．计算电磁学的进展与展望〔J〕．电子学报，1995，23（10）：62-69.〔2〕 刘圣民．电磁场的数值方法〔M〕．武汉：华中理工大学出版社，1991．〔3〕 张成，郑宏兴．小波矩量法求解电磁场积分方程〔J〕．宁夏大学学报（自然科学版），2000，21（1）：76-79. 〔4〕 王长清．时域有限差分(FD-TD)法〔J〕．微波学报,1989,(4):8-18.〔5〕 阮颖诤．复射线理论及其应用〔M〕．成都：电子工业出版社，1991．〔6〕 方静，汪文秉．有限元法和矩量法结合分析背腔天线的辐射特性〔J〕．微波学报，2000，16(2):139-143.〔7〕 杨永侠，王翠玲．电磁场的FDTD分析方法〔J〕．现代电子技术,2001,(11):73-74.〔8〕 洪伟．计算电磁学研究进展〔J〕．东南大学学RB （自然科学版），2002，32（3）：335-339.〔9〕 王长清，祝西里．电磁场计算中的时域有限差分法〔M〕．北京：北京大学出版社，1994．〔10〕 楼仁海，符果行，袁敬闳．电磁理论〔M〕．成都：电子科技大学出版社，1996． 现代电子技术
RFID,最主要的算法就是防碰撞算法，包括软件及硬件防碰撞。我的文库里面有相关的论文参考，你可以去看看。至于物联网方面的话可以立题为传感器网络路由相关研究，物联网安全问题的分析等等。希望能帮到你~
小学数学计算教学策略论文
在日常学习和工作生活中，大家都经常接触到论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。如何写一篇有思想、有文采的论文呢？下面是我帮大家整理的小学数学计算教学策略论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
针对小学生在数学计算中经常出现的题目，引导学生进行反复的练习，增强小学生对数学的计算能力，提高小学数学教学的整体效率，从而促进小学生整体数学成绩的提升，实现小学数学教学的主要目标。
摘要：
数与计算是人们生活、学习、科学研究和生产实践中应用最广泛的一种数学方法;数与计算是人们认识客观世界和周围事物的重要工具之一;数与计算的学习对学生思维能力的发展有重要影响;学习数与计算的过程是培养和发展学生逻辑思维能力的过程。因此，教师要注重对“计算教学”相关教学策略的研究和掌握。
关键词：
小学数学;计算教学;方法
小学数学教学过程中不断融入了计算机教学的方法，部分教师认为计算机属于机械方面的操作，教师在日常教学的过程中利用计算机只需要输入公式便能得到相应的计算结果。在实际教学过程中，教师容易产生对教学策略的忽视，形成小学数学教学“高投资低效能”的结果，学生对数学题目的计算速度较慢，且准确度也不高，小学生整体数学计算效率低下。因此，作为小学数学教师需要在日常教学过程中加强对数学策略的探索，不断提升小学生的数学计算能力，促进小学生全面发展。
一、依据小学生身心发展特点进行教学
在小学数学计算教学过程中，教师一直采用传统的教学方法，学生对教师的教学方式较为生疏，从而造成了学生对教师教学方式的不理解，小学生整体数学计算能力较为低下。这样的教学方式与小学生身心发展特点相违背，不利于小学生对教师教学方法的理解。因此，作为小学数学教师，需要依据小学生身心发展的特点进行教学，改变以往生疏的教学方式，采用学生较为熟悉的方法进行数学计算教学，不断提高小学生的整体教学能力。针对低年级的学生，教师可以借助相关的工具，让学生能够从实践中获得数学计算方法，从而提升小学生整体数学计算能力。此外教师可以采用归纳计算的方法对学生进行教学，培养小学生数学思维能力，营造一个良好的教学氛围，让学生能够在相对轻松的氛围中进行数学知识的学习，从而不断提升数学能力。
然而小学高年级学生在长期的基础知识学习过程中，有了一定程度的理解能力。作为小学数学教师在对高年级学生进行数学教学过程中，可以引导学生观察数学题目，在乘法的教学过程中教师可以指导学生进行小数点的转换，两个相乘的因素同时扩大倍数，去掉小数点，然后所获得的结果再去掉所扩大倍数的乘积即可。此外，针对不同学生需要采取不同的指导，要充分尊重学生的个体差异性，通过加强对学生的题目联系来提高小学生的数学计算能力。这样的教学方式学生在学习的过程中能够很容易理解，在不断归纳总结的过程中能够掌握数学计算的方法，从而提升小学生的整体数学计算能力。
二、引导学生进行估算训练
在实际生活中，人们对估算的计算方法运用得较多，然而在小学教学过程中，教师往往注重精确计算的教学，使学生在估算能力上非常薄弱，造成小学数学教学缺乏实践性。因此，作为小学数学教师，在日常教学过程中，适当地对学生进行估算知识的教学，让学生在生活中形成估算的习惯，采用多种教学方式培养学生的估算技能。教师在进行估算教学的过程中，针对学生的估算结果，可以引导学生再进行精细的计算，检验估算的数字与实际数值之间存在的差距，在此过程中不但能够提升小学生的估算能力，还能检验学生的精细计算技能，从而提升小学生数学计算能力。此外，在数学教学的过程中教师需要引导学生进行课堂交流，对自身的计算方法与同学进行讨论，相互学习，实现共同进步。
三、教师引导学生进行错题分析
学生在学习过程中其实是不断实践的过程，能够对自身的学习能力进行不断地检验，小学生在数学知识的学习过程中需要对诸多的题目进行计算，在整个计算的过程中出现错误在所难免。尤其是低年级的学生，学生身心都处于发展的阶段，在课堂中，教师所教授的内容在课后很容易遗忘。例如，在数学计算过程中经常涉及加减法计算，学生在进行计算的时候很容易出现多加少减的现象，或者是在计算的过程中某些数字忘了书写，从而造成计算中的错误。因此，作为小学数学教师，在日常教学过程中要加强对小学生错题的集中分析，掌握小学生在数学计算过程中常见的错误，从而针对这些错误总结出相应的解决办法，将方法教授给学生，使学生在数学计算的过程中避免出现错误。
此外，教师要端正学生的学习态度，规范小学生的计算书写形式，避免学生由于书写潦草而出现答案上的错误，从根本上提高小学生的数学成绩。综上所述，小学生在数学学习过程中出现错误在所难免，要想提高学生的数学成绩，首先，作为小学数学教师需要转变自身的教学方式，在日常教学过程中教授给学生正确的学习方法，减少学生在数学计算过程中出现错误。此外，针对小学生在数学计算中经常出现的题目，引导学生进行反复的练习，增强小学生对数学的计算能力，提高小学数学教学的整体效率，从而促进小学生整体数学成绩的提升，实现小学数学教学的主要目标。
参考文献：
[1]戴阳.试论小学数学生活化教学策略[J].数学教学,2012(15).
[2]武清芳.浅谈小学数学生活化教学策略[J].教育在线,2013(10).
摘要： 如何培养小学生高效准确的计算能力，是小学教师的重点工作之一。计算能力与我们的生活和学习息息相关，而小学阶段，正是我们培养计算能力的最佳时期，因此，现代小学数学教学提出了一些符合现代小学计算教学的有效策略，并以此来提高小学生普遍较差的数学计算能力。
关键词： 小学数学；计算；教学策略
现代小学教学中，培养和发展学生的综合素质和专业技能是十分重要的，而计算能力是学生必须培养的能力之一，同样也是小学教学的基础内容。尽管《义务教育数学课程标准》降低了对学生的计算能力的要求，但计算能力对学生所体现出的积极促进作用是无法被改变的。因此，不断提高小学数学计算教学的有效性成为小学老师的重点工作之一。基于此，本文针对小学数学计算教学，提出了有效的教学策略。
一、传统数学计算教学存在的问题
第一，计算教学与生活不够密切。题海战术和大量题库的机械练习让学生失去对计算的兴趣，很多教师只是通过重复练习来培养提高学生的计算能力，并没有将计算教学同生活中的例子联系起来，这无法解决学生计算能力较差的根本问题。第二，课堂讲解同练习相分离。传统小学数学计算教学通常缺乏合理性，前半节课运算法则的讲解加上后半节课学生自己做练习的单一模式无法提高学生的计算兴趣，很容易使学生产生抵触心理。第三，学生综合能力欠缺。现实教学在教学过程中重结果，轻过程，过分注重学生的应试能力，而忽略了学生个人的情感变化，没有注重提高学生的综合素质和专业技能，从而无法提高计算能力。第四，单一的`题海战术。受应试教育的影响，只注重计算结果而忽略过程的教学方法让学生对数学失去兴趣，这些都是目前亟待解决的问题。
二、提高小学数学计算的具体教学策略
1、教材内容是重点
教师必须深入分析教材内容，在深刻了解教材背后隐藏含义的基础上，积极展开教学活动。第一，了解教材知识体系，系统总结教材知识，完整构建知识网络。第二，合理分析教材中的重难点，选取与教学目标相匹配的教学内容。第三，根据现代教学新课改的要求，在教学过程中有针对性地进行预测、做出准备。例如，关于四则运算的教学过程中，教师应注重领导学生多做常见题型，并结合应用题型，以此来提高学生的综合能力及专业技巧。教师应以课本为主体，关注学生的心理状态和需求，加强与学生之间的交流，使学生主动接受教学内容，自主培养学习能力，通过计算练习培养学生灵活计算、举一反三的能力。
2、注意课堂中的情境教学模式
小学生很难在课堂上集中注意力，他们自制力差，好奇心重，因此，在进行教学时，教师要积极创造教学环境，不能直接运用传统的教学方法，让学生失去兴趣。在计算教学中，教师应该切合实际，将数学知识导入课堂，引起学生的兴趣和注意力。例如，在学习除法运算时，教师可以利用实物如苹果或者梨子来进行教学演示，请同学上台将9个苹果平均分成3份，得到9÷3=3的结果，实践中的学习能够巩固和加深学生对于计算的理解和记忆，这对提高学生计算能力有着十分重要的意义。生活化的情景教学模式能够逐步改变学生对计算的看法，让他们意识到计算在生活中的实际广泛应用，也能达到提高学生主动计算、积极计算的目的。首先，增强学生主动将实际生活与计算教学内容联系的意识。例如，教师可以在课堂设置以下教学场景：“假期某某学生计划与妈妈去看电影，儿童票半价，成人票售价35元一张，同时购买了一些零食，请同学计算此次看电影总共消费多少钱？”例如此类与生活息息相关的计算问题，能够让学生意识到计算能力在生活中的重要性与实用性，改变学生对计算的看法。
3、引导同学之间的计算交流
教师可以在教学过程中，充分利用学习小组提高和培养学生的计算能力和专业技巧。首先，布置一定复杂性的练习题，这就要求学生必须通过学习小组的交流合作共同完成作业，而教师需要做的就是提前按照一定条件合理分配好学习小组。其次，在学生自己完成计算习题时，教师应主动引导学生交流合作、提出意见、总结计算方法、得出正确结论。在此过程中，一方面，教师引导学生得出正确的答案，另一方面，也是最关键的，通过学习小组，学生能够主动发表意见和看法，并积极听取其他同学的理解和认识，既能利用自己掌握的计算技巧进行计算，又能吸取借鉴别人的计算技巧和思维方式，并最终将别人的高效学习技巧转变为自己的能力，最终达到培养计算能力的目的。
4、注重因材施教的教学方法
面对不同学生学习水平和理解能力的差异，应开展不同的教学形式，以下是具体的几种有利于提高小学生数学计算的具体方式：第一个，做游戏。通常情况下，儿童的专注力很难投入到课堂中去，他们的注意力很容易被周围环境所影响，而没有哪个儿童不喜欢做游戏，针对低年级的拼音教学，这种做游戏的形式能够让他们积极主动地参与到学习中。第二个，会表演。例如，在讲到龟兔赛跑这一课时，教师可以让同学们角色扮演，分别饰演文章中的小白兔和小乌龟，老师可以充当解说员，这样一来，台上表演的同学积极投入到课堂表演，而台下的同学也认真观看表演。在此基础上，学生们可以对教学内容有更深的理解和感悟。第三，比赛式，小学生争强好胜，在数学课堂中，可以根据教材特点，开展小型的学习比赛，这种比赛式的教学方法能够刺激学生的积极性。例如说具体奖励发纪念章或小红花，效果会更好。
5、重视巩固练习
通过练习，一方面，能够直接提高学生的计算能力，另一方面，能够在锻炼中培养学生的创造性思维能力，发展学生的自主学习意识，对于数学计算来说，这是强化学习效果的必要手段。而教师需要注意以下几点:第一，正确科学评估学生的易错点，通过练习题让学生掌握基本算法，并进行及时的练习检测，期间，教师应主动讲解做题思路和解题技巧。第二，课后练习题尤为重要，教师应根据学生的课堂表现和检测结果有针对地布置巩固练习习题。例如，如果学生对异分母分数的加减法中通分和约分认识的不够透彻，掌握的不够牢固，对此，教师可以进行相应的专项训练，以此来达到巩固练习的最终目的。
三、总结
总的来说，在新课改的大背景下，我国的教育体制对小学数学教学，更加注重综合素质的培养和专业技能的发展。小学教学内容和目标也相应地做出了调整，只有在发现和改善目前教学过程中存在问题的前提下，完善创新教材内容和教学方法、不断巩固练习，才能达到提高小学计算能力的目的。
作者:
李淑珍
单位:
宁夏西吉县将台乡将台小学
参考文献:
[1]倪品.小学数学计算教学策略的探究[J].考试周刊,2014,(12):78.
[2]孔祥红.也谈小学数学计算教学策略[J].关爱明天,2015,(7):379-379.
[3]王艳.浅谈小学数学计算教学策略思考[J].读与写(上,下旬),2015,(12):207-207.
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：