不同认知方式个体顿悟的抑制解除机制研究

本研究以四巧板T puzzle问题为实验材料,采用2(认知方式:场独立型、场依存型)×2(类比启发类型:具体启发、原型启发)被试间设计,探讨不同类比启发类型对顿悟问题解决的抑制解除机制的影响,并分析不同认知方式个体对类比启发信息的利用效果。结果发现:场独立者在原型启发条件下的顿悟时间显著短于具体启发条件,而场依存者在此两种条件下的顿悟时间无显著差异;场独立者的顿悟后解决时间显著短于场依存者;原型启发组的顿悟问题总解决时间显著短于具体启发组。     

顿悟研究的两种取向

解释顿悟问题解决机制的理论主要有两种取向：探讨顿悟问题困难的原因取向与探讨顿悟为什么会获得的取向，这两种取向以进程监控理论和表征转变理论代表。进程监控理论主要解释了顿悟问题为什么困难，而表征转换理论主要解释了顿悟是如何获得的。基于两种理论的不足之处．产生了顿悟问题的原型激活和关键启发信息理论假说。     

科学发明问题发现中的原型启发效应

为回答有科学发明价值的高质量问题是如何在原型知识的启发之下而产生的,从《科学发明创造实验问题材料库》中选取40个问题情境,探讨原型知识对科学发明问题发现的启发效应,结果发现:被试面对问题情境的时候,在提供相关原型知识的前提下,如果能够在情境信息和启发信息之间建立联系,所提问题的质量会显著高于无原型的条件;男女被试的平均得分没有显著的性别差异;高分组更善于利用原型的思路启发而提出更有科学价值的问题.     

时间知觉对顿悟问题解决的影响研究

探讨了时间观念因素对顿悟问题解决的影响,结果表明时间观念影响顿悟问题的解决,体现在长远未来时间观念促进了加工转移现象的产生,形成了抽象的心理表征,因而促进了对顿悟问题的解决.     

带非连续解椭圆问题的3次Hermite配点方法

使用3次Hermite配点方法,对一类带有非连续解的椭圆问题进行数值求解,將其解的不连续点取作网格节点,解在不连续点的左右极限作为未知量,结合解在不连续点的"跳跃"信息对原问题进行离散.数值实验表明此方法的收敛阶为O(h4).     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。     

多LNG点供企业联合配送的半开放式车辆路径问题

为解决多家LNG点供企业联合配送的路径优化问题,构建带时间窗的半开放式多中心车辆路径模型.考虑到LNG具有危险化学品特性,限制了 LNG槽车的通行路段,为求解该问题,设计改进的回溯搜索优化算法,提出客户信息与配送中心信息相对独立的新型编码方式,有效解决了车辆容量限制可能会导致传统自然数编码长度不一致,进而影响种群交叉、...     

对TRUNNION有限元分析网格划分方法的优化探讨

吊点作为当前大型海洋结构物吊装的重要结构,对其强度等的校核至关重要。限于当前计算设备的限制,如何高效的完成吊点的有限元计算分析成为需要解决的首要问题。本文通过ANSYS对吊点进行不同网格划分的有限元分析比较,得出分析结论,对同类型的分析具有一定的参考意义。     

视频监控中基于行人跟踪的摄像机自动标定

为了能够用更简易的手段解决视频监控系统中的摄像机参数获取问题,提出了一种基于场景中行人位置信息的摄像机自标定方法。先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。最后根据由重投影统计计算的误差评价系数,采纳RAN SAC方法选取最优结果,实现了对参数的优化。实验表明:该方法有效降低了行人信息获取中的观测噪声和过程噪声对摄像机标定的影响,能够得到较理想的摄像机自标定效果。     

点的合成运动的分析与研究

点的合成运动是理论力学运动学部分的重点，也是难点。如何正确选择动点动系是解决此一难点的关键，本文着力通过具体实例，对此问题作出深入的分析研究。     

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。     

An ant colony algorithm for solving Max-cut problem

Max-cut problem is an NP-complete and classical combinatorial optimization problem that has a wide range of applications in different domains, such as bioinformatics, network optimization, statistical physics, and very large scale integration design. In this paper we investigate the capabilities of the ant colony optimization （ACO） heuristic for solving the Max-cut problem and present an AntCut algorithm. A large number of simulation experiments show that the algorithm can solve the Max-cut problem more efficiently and effectively.     

绝对值等式问题的一个求解方法

 线性规划、二次规划、双矩阵对策以及其他问题都能转化为线性互补问题,而线性互补问题又可以归结为绝对值等式问题,因此研究绝对值等式问题是非常有意义的。绝对值等式问题是一个NP-hard问题,本文给出了绝对值等式问题的一个求解方法。在假设矩阵A的奇异值（矩阵ATA特征值的非负平方根）大于1时,绝对值等式问题存在唯一解,进而将绝对值等式问题转化为线性互补问题。给出了求解一般线性互补问题的混合整数线性规划解法,数值实验表明此方法对求解绝对值等式问题十分有效。     

求解多起点多旅行商问题的-K-means聚类信息传播算法

多旅行商问题在实际生活中有着较为广泛的应用价值,该问题的求解受到越来越多学者的关注。信息传播算法是一类求解组合优化问题最为有效的方法,基于K-means聚类技术,给出了求解多起点多旅行商问题(Multiple depots Multiple Traveling Salesman Problem, MMTSP)的信息传播算法,该算法采用k-means聚类算法将旅行商问题进行聚类,从而形成若干类,对每一个类采用信息传播算法进行旅行商搜索,将每一个类的搜索结果进行综合,得到MMTSP问题的解。通过对旅行商标准测试数据集中的多种实例进行测试,并与其它同类算法进行试验对比分析,结果表明：该算法优于同类算法。     

基于进化规划算法的背包问题求解研究

背包问题是一个具有较强应用价值的NP完全问题.如何设计求解此类问题的算法,则具有很强的实用价值和理论意义.目前已有很多的求解方法,但背包问题并没有完全解决.本文在启发式算法的理论基础上,改进了进化规划算法求解背包问题,此方法简单通用、易于操作.数值实验表明该方法具有较高的准确率,能较快的收敛到全局最优点.     

关于旅行推销员问题的一个启发式算法

给出了解旅行推销员问题的一个启发式算法．     

具有距离限制的最大竞争能力选址问题

以现实生活中的最佳选址问题为背景,定义了一种新型的选址问题——具有距离限制的最大竞争能力选址问题,分析了此类问题的NP-困难性,并为之设计了一个启发式算法.     

多种物品三维装箱问题的一种启发式算法

针对多种物品单箱三维装箱的问题,设计了一种新的启发式算法.该算法基于"平面"和"块"的概念,采取树搜索策略,允许货物在任何可行方向上旋转,在保证箱空间利用率足够高的同时,满足货物摆放稳定性的要求.实验结果表明,该算法是解决此类问题的一种有效的方法.     

一种求解旅行商问题的新算法

分析了旅行商问题的时间复杂度特点，针对用遗传算法求解旅行商问题中存在的一些问题提出了改进算法．此算法将群体分为若干小子集，并用启发式交叉算子，以较好地利用父代个体的有效信息，达到快速收敛的效果．实验结果表明：此算法能提高寻优速度，解的质量也有所提高。     

启发式求满意解方法的研究

本文将H.A.Simon的满意解思想与启发式的形式相结合,提出了一种启发式求一类资源分配型计划问题满意解的方法。该法先将计划问题转化成一种子-格问题,然后对子-格问题求解,使一类难以用运筹学等精确方法解决的问题获得解决。本文所提出的方法是将计算机程序式的计算能力与人类启发式的选择能力相结合而产生的解题方法,具有形象化、计算简单、富有实际意义等优点。