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玉雕及其绘画教学的探索与实践 被引量:2
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作者 蔡仁 《宝石和宝石学杂志》 CAS 2014年第1期88-92,共5页
我国发现玉石和使用玉器有近万年的历史,而玉石雕琢技艺,是古人在漫长的生活与生产的发展过程中演变而成的。在数千年的玉石雕琢史中,中国玉石雕琢经历了从新石器时期的古拙,到唐、宋时期雕塑艺术的成熟,秦汉时期的粗犷豪放,明清时期精... 我国发现玉石和使用玉器有近万年的历史,而玉石雕琢技艺,是古人在漫长的生活与生产的发展过程中演变而成的。在数千年的玉石雕琢史中,中国玉石雕琢经历了从新石器时期的古拙,到唐、宋时期雕塑艺术的成熟,秦汉时期的粗犷豪放,明清时期精巧玲珑的演变历史。它体现了中华民族玉文化传统的思想精髓。结合玉石雕琢技艺实际教学,从中国玉石文化的发展为切入点,对玉文化观念、玉雕的发展和繁荣进行了探讨,进而针对玉雕造型能力培养以及在玉雕、绘画、技法和加工教学中存在的实际问题,提出了自己的见解,同时,根据玉雕课堂教学情况,提出了对学生玉雕技艺培养与实训的方法和建议。 展开更多
关键词 玉文化 玉雕 技艺培养 职业能力
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基于模糊集修正加权马尔可夫模型在新疆降水预测中的应用 被引量:8
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作者 黄华 蔡仁 +2 位作者 穆振侠 吕军 程霄 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1891-1898,共8页
【目的】为提高降水预报精度,准确预测一个地区未来的降水丰枯状况和降水量,为该地区工农业生产生活提供决策参考。【方法】以年降水时间序列为研究对象,利用模糊集理论和加权马尔可夫模型建立一种基于模糊集的修正加权马尔可夫预测... 【目的】为提高降水预报精度,准确预测一个地区未来的降水丰枯状况和降水量,为该地区工农业生产生活提供决策参考。【方法】以年降水时间序列为研究对象,利用模糊集理论和加权马尔可夫模型建立一种基于模糊集的修正加权马尔可夫预测模型。该模型改进加权马尔可夫模型中初始状态向量的确定方法,即通过引入模糊集理论,基于距离测度建立隶属度函数,计算出随机变量序列各时段序列值隶属于所有状态的隶属度,并将隶属度向量作为该时段的初始状态向量。【结果】根据新疆1957—2010年的年降水数据,利用该模型预测新疆2011~2012年的降水丰枯状况及降水量预报值。2011—2012年丰枯状态的预测结果与实际完全一致,降水量预测值的误差分别为0.99%,0.54%。进一步利用该模型动态预报了2013—2017年的降水丰枯状况及降水量。【结论】基于模糊集的修正加权马尔可夫模型具有更高的预测效果,可用于新疆降水丰枯状况预报和降水量预测。 展开更多
关键词 降水 加权马尔可夫 模糊集理论 预测
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基于ARIMA和GA-Elman神经网络的新疆年降水耦合预测研究 被引量:3
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作者 黄华 蔡仁 +1 位作者 努尔古丽.艾力 穆振侠 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1093-1098,共6页
【目的】提高降水预报的预测精度,准确预测一个地区未来的降水量,可以提高该地区防灾减灾的能力,更好地为工农业生产生活提供决策参考。【方法】以年降水时间序列为研究对象,利用差分自回归移动平均(ARIMA)和GA-Elman神经网络技术建立... 【目的】提高降水预报的预测精度,准确预测一个地区未来的降水量,可以提高该地区防灾减灾的能力,更好地为工农业生产生活提供决策参考。【方法】以年降水时间序列为研究对象,利用差分自回归移动平均(ARIMA)和GA-Elman神经网络技术建立一种耦合预测模型。该模型首先根据年降水时间序列建立ARIMA模型,拟合它的线性结构部分,基于原始降水序列和ARIMA模型的预测值、残差序列,利用GA-Elman神经网络技术进行耦合建模。将该模型应用于新疆年降水量的预测预报,并与单一的ARIMA模型、GA-Elman神经网络模型进行比较。【结果】耦合模型的归一化均方误差、平均绝对误差、后验差比值及小误差概率分别为0.287,9.581,0.241和1,均优于ARIMA模型、GA-Elman神经网络模型,预测精度得到了明显的提高,预测精度等级为好。【结论】基于ARIMA和GA-Elman神经网络的耦合预测模型具有更高的预测精度,可用于新疆的年降水量预报。 展开更多
关键词 年降水 差分自回归移动平均 神经网络 遗传算法 耦合预测
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