检索结果-内蒙古大学图书馆

微分中值定理与Newton-Leibniz公式的关系及证明

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贵阳学院学报（自然科学版） 2007年第3期2卷 1-3页

作者：梁波曾静重庆医科大学基础医学院数学教研室重庆400016 中国民航飞行学院计算机学院四川广汉618307

在微分中值定理与Newton-leibniz公式可互相证明的基础上用Newton-Leibniz公式证明广义微分中值定理,从而证明了所有的微分中值定理与Newton-Leibniz公式均可相互证明。

关键词：微分中值定理 Newton—Leibniz公式相互证明

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浅谈医用高等数学的教学改革

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中国科教创新导刊 2007年第12期 20-页

作者：石巧连赵燕高凤梅河南新乡医学院基础部计算机教研室 453003

医用高等数学是临床专业学生的一门必修课,但是笔者在教学过程中明显感觉到这门课不仅课时少,而且学生对数学在医学中的作用并不了解以致产生了极其严重的厌学情绪,使得《医用高等数学》并不能达到最初的开设目的。笔者就如何对《医用... 详细信息

医用高等数学是临床专业学生的一门必修课,但是笔者在教学过程中明显感觉到这门课不仅课时少,而且学生对数学在医学中的作用并不了解以致产生了极其严重的厌学情绪,使得《医用高等数学》并不能达到最初的开设目的。笔者就如何对《医用高等数学》的教学进行改革谈谈自己的一些心得体会,希望能通过教学改革提高学生对数学的认识,并能让数学在医学科研中发挥它的重要作用。

关键词：医用高等数学教学改革数学模型

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数据库应用系统性能优化的几点策略

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电脑知识与技术 2007年第21期

作者：年玮陕西中医学院基础课部计算机教研室　　陕西咸阳　　（712046）

数据库应用系统,执行效率不高的主要由以下几个方面造成:数据库连接方式问题、系统应用架构问题、数据库设计问题、数据库管理与研究问题、网络通信因素的问题,基于以上的问题,可以采取如下几种方式加以解决:修改应用技术模式、建立历... 详细信息

数据库应用系统,执行效率不高的主要由以下几个方面造成:数据库连接方式问题、系统应用架构问题、数据库设计问题、数据库管理与研究问题、网络通信因素的问题,基于以上的问题,可以采取如下几种方式加以解决:修改应用技术模式、建立历史数据库、利用数据库索引技术、利用数据库分区技术.

关键词：数据库性能瓶颈数据库性能优化策略

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虚拟现实技术在医学教学中的应用

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中国科技信息 2006年第21期 279-280页

作者：马金凤徐州医学院计算机教研室 221000

虚拟现实技术随着计算机硬件和计算机图形学的发展,应用越来越广泛。文中讨论了虚拟现实技术的优势及其在现代医学教学中的应用,介绍了实现医学虚拟训练系统的关键问题、医学虚拟现实技术的主要组成以及各项技术的应用情况。

关键词：虚拟现实现代医学教学医学虚拟训练

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高校《计算机基础》课程教学改革的探讨

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中国科技信息 2006年第21期 283-284页

作者：张昌明徐州医学院计算机教研室 221000

计算机教育已逐步在全国中小学普及,这给高校计算机基础教学带来了挑战。分析了目前高校计算机基础教学的现状及存在的问题,对计算机基础教学的教学模式、教学手段、教学方式等方面的改革进行了探讨。

关键词：计算机基础教学教学改革教学质量

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径向基人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用

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中国医科大学学报 2006年第1期35卷 79-81页

作者：何苗蒋本铁李建华付志民范玉周宝森中国医科大学附属第一医院计算机室辽宁沈阳110001 东北大学计算机中心中国医科大学基础医学院病理学教研室北京新顺国际有限公司中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室

目的:探讨径向基(RBF)人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法:提取宫颈细胞和细胞核的15个形态学特征参数及12个色度学特征参数,对700个宫颈细胞按正常、低度鳞状上皮内病变(LSIL)、高度鳞状上皮内病变(HSIL)、宫颈癌进行分类... 详细信息

目的:探讨径向基(RBF)人工神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法:提取宫颈细胞和细胞核的15个形态学特征参数及12个色度学特征参数,对700个宫颈细胞按正常、低度鳞状上皮内病变(LSIL)、高度鳞状上皮内病变(HSIL)、宫颈癌进行分类识别。利用软件STATISTICA 7.0建立网络模型并训练,用VC++.NET语言调用网络。结果:RBF网络对训练集的拟合度为97.3%,对测试集的分类准确率为95.4%。在测试集中,正常细胞的识别率为96%,LSIL细胞识别率为94%,HSIL细胞识别率为100%,癌细胞识别率为88%。RBF网络输入参数的敏感度排序与细胞病理学特征基本一致。结论:RBF人工神经网络可以很好的对宫颈细胞特别是HSIL细胞进行分类识别。

关键词：径向基人工神经网络计算机辅助诊断

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MLP神经网络在子宫颈细胞图像识别中的应用

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中国卫生统计 2006年第4期23卷 293-296页

作者：何苗全宇李建华付志民周宝森中国医科大学附属第一医院计算机室 110001 中国医科大学附属第二医院计算机室中国医科大学基础医学院病理学教研室中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室

目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NE... 详细信息

目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NET语言模拟调用网络。结果在四种算法中,使用共轭梯度法训练的MLP神经网络学习63次后,训练集识别率为98.67%,测试集识别率达到94.44%。不同算法的MLP神经网络的输入参数的敏感度排序均与细胞病理学特征基本一致。结论使用共轭梯度法训练的MLP神经网络可以较好地对宫颈细胞特征进行分类识别,在计算机辅助诊断方面具有广阔的应用前景。

关键词： MLP神经网络 BP 动量项共轭梯度法

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