一种融合梯度信息的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)存在盲目搜索、收敛速度慢的问题，提出一种融合梯度信息的改进粒子群优化算法，简记为GIPSO(Gradient Information based PSO)。利用目标函数的梯度信息指导粒子朝着适应值更低的方向搜索，可有效避免粒子的盲目搜索行为。首先，在线性权重粒子群算法的进化公式中嵌入目标函数的梯度信息，有效提升了改进方法的收敛精度；其次，随机选择一半的粒子使用含有梯度信息的速度进化公式以降低算法的计算量，在标准测试函数上的仿真实验结果表明，GIPSO算法在收敛速度与收敛精度方面，均优于基本PSO算法，线性权重衰减PSO算法，正太分布权重PSO算法等传统方法。     

基于用法制手段规范互联网行为的研究

为了兴利除弊,促进我国互联网的健康发展,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,国家和地方已制定了很多与互联网相关的法律法规,以维护互联网的安全、健康与有序运行.由于互联网本身的特殊性,互联网的安全、健康维护必将面临很多新问题,对此需要进行分析和研究.     

基于项目驱动的软件工程教学模式研究

针对软件工程课程教学中存在的问题,提出基于项目驱动的软件工程教学模式,即以学生为主体、基于项目驱动进行教学,并建立科学的评价机制。实践证明该模式对于提高学生实践能力具有良好的效果。     

计算机数制转换的新思路

人类习惯使用十进制，而计算机却只能直接识别和处理二进制。这一对矛盾的关系约束了人类与计算机之间的沟通，探索二进制与其它数制的之间转换是从事计算机工作者的基本任务。作为普通的计算机用户而言也应该认清计算机数制与其它数制之间的关系。     

N-S流程图分析及其在算法描述中的应用

N-S流程图结构元素简单,其描述算法的能力却值得进一步探讨.本文讨论分析了N-S流程图描述算法时的规范化,提出了N-S流程图的层次原则、相邻原则、内涵原则,指出了N-S流程图的引申性表现为:包含性、语义规划、用语规范和特殊说明,实例演示了N-S流程图在算法描述中的用途及其优越性.     

基于不同粒度语言评价且属性权重未知的群决策方法

文章研究多粒度语言评价集及属性权重信息完全未知的群体决策问题,介绍了语言评价集及不同粒度语言决策矩阵的一致化方法;引入标准差和平均差极大化方法确定不同决策者的未知属性权重信息,通过混合算子HA对群体信息进行集结,得到最终评价值。该方法可以切实解决实际中存在的问题,简单易行,文中用一个实例对方法的适用性和有效性进行了说明。     

模块化、项目化、多元化的大学信息技术基础教学

"大学信息技术基础"是我国高校非计算机专业的一门重要基础性课程。以应用型本科院校皖西学院为例,详细分析了该校"大学信息技术基础"课程的教学现状与弊端,提出一种符合校情的基于综合素养培养的模块化、项目式、多元化的教学实施方案。