齐齐哈尔市居民体育健身消费的研究

采用问卷调查和数理统计等方法,对齐齐哈尔市居民体育健身消费的现状进行研究,并分析影响居民体育健身消费的因素.希望能够通过提高居民体育健身消费水平,来引导居民正确的体育健身意识,从而推动全民健身运动发展.     

安徽省全民健身活动现状与发展对策的调查研究

而今在伴随着不同经济角色分化的市场经济时代,健身娱乐活动的服务性,因利益体现和交换的社会化要求而被置换成一种“服务与消费”的产业性行业已是不争的现实.那么,安徽省全民健身活动现状与发展究竟怎样?笔者试对健身娱乐业的产业结构、产品结构、市场份额等做了一定层面的审读,梳理出若干结论并提出了一定的对策建议.     

8周健身运动处方教学对保健班学生身体成分的影响

为了解健身运动处方对保健班学生身体成分的影响,对齐齐哈尔大学23名保健班学生进行8周健身运动处方教学,并对所有学生在8周教学前后的体脂百分比、BMI和身体形态等指标进行测试.结果表明,保健班学生实验后的体脂百分比出现一定程度的下降,符合健康标准的人数逐步增多,胸围和呼吸差发生了一定的变化(P<0.05),腰围在低于风险...     

青海省高校健美操教学对全民健身的影响与现状分析

本文通过文献资料法、调查法、逻辑分析等方法,通过对健美操教学与全民健身的关系进行论述,从体育学、社会学、心理学等多角度对健美操教学对全民健身的影响与优势进行新的审视,重点探讨和提出了健美操教学在全民健身中的作用,其目的是让人们更加明确地认识到健美操教学在全民健身中的重要性、独特性以及在教学中应注意的问题,旨在推动健美操运动在学校乃至社会各界更为广泛的开展.     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

低剂量农药对稻田蜘蛛生态位及控虫效能的影响

通过对稻田蜘蛛优势种和目标害虫空间生态位的研究发现,低剂量浓度的杀虫双[其结构式为(CH3)2NCH(CH2S2O3Na)2]农药[V(原药)∶V(水)=12∶5 000]能较大地增加稻田蜘蛛的空间生态位宽度及蜘蛛与害虫的比例相似性指数,且蜘蛛空间生态位宽度的增加幅度大于害虫.但随着时间的推移,其空间生态位宽度与害虫的比例相似性指数逐渐减少,直至恢复到未施药的水平.通过系统的研究发现,在合适的低剂量农药作用下,蜘蛛能维护较高的相对活力约1周的时间.通过对蜘蛛控制害虫的生物量测定,发现低剂量农药能显著的增加天敌对害虫的捕食量.     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

遗传算法及轮盘赌选择的C + +实现

遗传算法是运用遗传学原理、生物进化规律及计算机技术实现的最优化搜索算法,通过对问题参数进行编码,按照适应度对位串进行复制、交叉及变异操作,直到搜索到问题的全局最优解.介绍了遗传编码原则、适应度函数及遗传优化过程,分析了轮盘赌解决复制及匹配过程中位串的选择问题,利用C 语言对具体的案例进行了轮盘赌程序仿真实现.     

创新生态战略与创新效率关系：基于创新生态网络视角

基于创新生态系统理论,通过引入创新生态环境和创新生态位,构建一个有调节的中介效应模型,并基于长三角制造业企业调研数据,采用Bootstrap方法进行检验,探究创新生态战略通过创新生态网络对企业创新效率的作用机理。研究结果表明：创新生态战略对企业创新效率具有正向影响;创新生态网络在创新生态战略与企业创新效率关系中发挥中介作用;并且创新生态环境和创新生态位调节该中介效应。研究结果从创新生态网络视角构建了创新生态战略向企业创新效率转化的中间机制,丰富了创新生态系统理论研究。     

自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究

为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性.