基于二进制微分进化算法的学习资源推荐方法

为解决当前方法学习资源推荐精度低、时效性不高、无法适应学习者动态调整学习目标的问题,提出了一种二进制的微分进化算法并以此为基础进行学习资源推荐的方法.该法对学习者与学习资源进行数学建模,依据推荐资源需要最佳匹配学习者需求的约束条件,将学习资源推荐转化成了最优化求解问题;根据课程知识点的逻辑组织结构图与学习资源的十字链表存储结构图,快速判定目标函数的关键参数值;采用所提出的一种二进制微分进化算法用于二进制数据表征的学习资源个体变量的变异、交叉、选择操作进行迭代运算直至满足条件找到学习资源最佳的选取组合.实验结果表明:所提出的学习资源推荐方法收敛速度优于以微粒群为基础的学习资源推荐方法,可方便学习者对学习目标范围动态灵活选取,所推荐的学习资源可完全满足不同学习者对学习资源难易度差异化的需求.     

光系统Ⅱ水氧化中心Mn4Ca簇中μ4-O5原子的指认

光系统Ⅱ水氧化中心Mn4Ca簇的结构最近取得了重要进展,但其μ4-O5原子由于受周围金属离子的影响以及X射线的破坏作用,对其指认尚缺乏必要的实验和理论依据.本文合成出一个与Mn4Ca簇的电性和配位环境类似的Mn配合物,其中含有2个μ4-O原子,它们与金属离子之间的距离在1.89～2.10范围内,比光系统Ⅱ晶体结构中Mn4Ca簇的μ4-O5原子与金属锰离子间的距离(2.40～2.61)短～0.5.此外,对Mn4Ca簇的DFT理论研究显示,无论是μ4-O还是μ4-OH,O原子均会偏移4个金属离子的中心位置,其与4个金属离子的距离差异达0.7～1.0,这些均与光系统Ⅱ的晶体结构明显不符.这些结果显示光系统Ⅱ晶体结构中Mn4Ca簇的4-原子不可能是μ4-O,μ4-OH或μ4-OH2,我们对它的指认提出了质疑.