考研政治:分析题提分技巧

众所周知,政治这张试卷要想拿高分,掌握一些解题技巧是很有必要的,所以我们要多学一些东西。

一、把握一个核心原则:踩点给分

  很多小伙伴认为主观题的答案多写一定能多得分,至少能让阅卷老师感受到你的诚意,不忍心给低分。

  首先这种想法就是不对的,考研政治主观题的阅卷原则是踩点给分,从来不存在多写多给分这一原则。所以,与其费时费力去赚本来就不存在的可怜的辛苦分,不如好好复习、好好研究答题技巧,努力去赚踩点分。

二、把最有把握的答案先写上

  从你拿到题目到读完材料做出判断,哪些考点与题目直接相关,应该毫不犹豫地答上,哪些可能沾点边,不答白不答,相信你心里已经有了一个初步的判断。

 这是就需要把最有把握的答案先写上,放在最显眼的位置,保证阅卷老师一眼看到,把该得的分先拿到手里再说。剩下的在有时间有精力的基础上,再尽量多答。

三、有逻辑,不啰嗦

  大家之间的罗列讲究有逻辑、层次清晰,且每一个考点只需要答出来、再稍微展开一两句即可,千万不可以一个考点啰嗦起来没完,浪费时间和篇幅,也影响阅卷老师分辨。

  每个考点都应该独立成段,段首最好通过“首先,其次,再次”或“第一,第二,第三”等关键词做出区分和指引,切忌一段到底。

  此外,主观题的答题篇幅有限,一般来说,答满空白处的80%-90%最合适,篇幅太少显得单薄,但如果答得满满当当,甚至超出了界限,用箭头等符号引向了别处,也会影响卷面和判分。

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户交叶片影像并快速获得析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像析与模式类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征析方面,叶片影像的颜色布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成等),能够取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与类判断。采用的类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征取到类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像析、特征融合、类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术供了综合性实践案例。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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