基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最优点;同时增加粒子的相互学习阶段,使得每个粒子的进化不仅受到个体最优粒子和全局最优粒子的影响,而且还受到其他粒子之间相互学习的影响,提高了算法的收敛速度.数值实验表明,改进的新算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效克服早熟收敛现象.     

引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探

遗传算法是一种有效的全局优化算法，但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC，定性地分析了它们的作用。引入适应性PCS和GC的改进遗传算法在不增加计算开锁的前提下，其全局收敛速度和可靠性显地优于标准遗传算法，并具有良好的鲁棒性和稳定性。     

自适应变异的离散粒子群算法研究

针对算法易早熟和收敛慢的缺点,提出了一种新的自适应变异离散粒子群算法。算法中的变异思想是一种确定性交异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过变异行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷。     

引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探

遗传算法是一种有效的全局优化算法 ,但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本文提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC ,定性地分析了它们的作用机制。引入适应性PLS和GC的改进遗传算法在不增加计算开销的前提下 ,其全局收敛速度和可靠性显著地优于标准遗传算法 ,并具有良好的鲁棒性和稳定性     

基于改进SGA的神经网络权系优化训练

本文介绍了采用一种改进SGA来替代BP学习算法,对神经网络权系进行优化训练,仿真实验表明,SGA较BP收敛速度快,避免了BP的局部极小问题.     

基于模糊聚类的改进遗传算法

针对导致遗传算法早熟收敛的原因,提出一种基于模糊聚类的改进遗传算法(FMGA),给出了FMGA算法实施的详细步骤,并研究确定了算法控制参数的取值.最后,对FMGA进行了数值仿真,仿真结果表明,FMGA能有效避免早熟收敛,在较短时间内逼近全局最优解,运算结果较基本遗传算法的提高4个数量级,而且运算过程不存在震荡现象.     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略.该策略根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,从而使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

紧紧把握五个特性着力解决五个问题——建设学习型党组织问题及对策探析

把各级党组织建设成为学习型党组织,是建设马克思主义学习型政党的基础工程。认识和分析学习型党组织建设过程中出现的各种矛盾、问题,从解决矛盾问题入手,深入推进学习型党组织建设,是马克思主义辩证唯物主义方法论的要求,也是提高党的建设科学化水平的要求。把握学习型党组织的基础性、系统性、针对性、连续性和实践性,从学习动力、内容、方法、机制、学风等五个方面入手,分析学习型党组织建设过程中的问题,研究对策,使学习型党组织建设走向科学化、制度化、规范化。     

学习自控力与学习动机、自信心、责任心的相关研究

本文修订了学习自信心、学习动机、学习责任心三个量表。用这三个量表所测量的数据与学习自控力量表得分算相关和路径分析。结果发现：①修订的学习自信心、学习动机和学习责任心量表具有一定的信度；②学习心理对学习自控具有显著的影响，而学习动机与学习责任心对学习成绩没有直接的显著性影响；这似乎可以说明：其它学习心理对学业成就的影响，需要通过行为的自我控制才能真正起作用；③学习自信心对学习成绩有显著性的影响。教学中，老师要注意培养学生学习的自信心，同时要重视把学生的学习动力转化为实际的学习行动。     

浅谈初中化学教学中学生自学能力的培养

让学生学会学习是 2 1世纪教育的主要目标 .本文结合初中化学教学内容 ,从学生的阅读能力、学习主动性、学习能力、自我发展能力等方面总结了在日常教学中应怎样培养学生的自主学习能力 .     

论内隐学习理论在英语学习中的应用

探讨了内隐学习理论在英语学习中的应用,包括内隐学习在英语学习中的作用;内隐学习与英语语感的培养;营造有利于内隐学习的良好环境;利用课外材料辅助英语学习等方面。     

基于网络的自学学习引导环境的构建

随着网络教学的深入开展，网络学习环境建设正逐渐受到关注。强调要重视网络学习引导环境的建设，分析了网络自学学习引导环境的设计理念，构建了一个学习引导环境模型，并对其核心模．块展开讨论，旨在为促进网络学习效果的最优化提供一些建设性思路。     

如何上好第一节地理课

从理论和实践两个方面，阐述了上好第一节中学地理课的意义及其途径．     

Web信息提取中多策略学习算法的研究

将一种新的机器学习方法－多策略学习算法应用于Web信息提取领域，在原有的机械学习，统计学习和相关学习等三种机器学习法基础之上充分考虑各学习方法的利弊，将三者有机结合，使得结合后的新算法在提取Web信息时比结合前任一单一机器学习方法都更有效、更准确。     

高中英语教学中学生自主学习能力的培养

本文简要介绍英语自主学习(autonomous learning)能力培养的基本方法和策略,指导学生提高学习效率,使学生乐学、好学、会学。     

机器学习研究

由于Internet的使用，不分时间与地域地获得信息已成为现实，但是，如何有效利用这些信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题．机器学习是解决这类问题的有效方法之一．在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题，根据作者的研究经验进行综述，以便引起研究者的注意．     

基于网络的互动式学习系统的探讨

由于计算机网络的普及,互联网已经成为学生学习必不可少的途径之一,为此大多数院校已经开始研究适合自身的互动式学习系统。文章首先对互动式学习系统的优势进行了总结,并介绍了国内外的研究现状,之后提出了开发互动式学习系统的原则及开发的重点模块。