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991.
针对国内高职学生首次职业类型选择状况进行了研究,介绍了数据挖掘、决策树、C4.5算法,对高职学生职业类型选择数据进行预处理,应用 C4.5算法构造高职学生首次职业类型选择决策树并使用事后修剪法对其进行了修剪,从中抽取出高职学生首次职业类型选择与大学阶段习得的德、体、智、能和专五个方面能力之间的潜在规则并对其做了验证分析,挖掘出的规则为高职学生首次职业类型选择进行动态预测并对其就业提供指导。  相似文献   
992.
本文重点研究了形如1|p j=f j(u j),u∑j=1uj≤,chains|∑wjcj型在链不可中断的情况下连续型问题的算法及其算法复杂性,分别讨论了p j=f j(u j)是线性函数、非线性函数的情况,给出了最优排序和最优资源分配及其稳定点的定义,同时证明了由此所求出的资源分配u*确系最优资源分配.  相似文献   
993.
广义指数分布是应用非常广泛的一种分布,近年对该分布的讨论主要是常规寿命试验数据的统计分析方法,研究重点是参数的点估计.但基于不完全样本、应用TFR模型、探讨广义指数分布在步加试验中的参数估计的文献却很少见.对此,利用EM算法给出了参数估计的显性表达式,并通过数据模拟说明了估计方法的可行性.  相似文献   
994.
利用碎片像素灰度值构成的矩阵二范数最小的原则,研究了传统碎片拼接复原算法的不足,提出改进的碎片拼接复原配对算法.对碎纸机规则切割的碎片进行两两配对,找到复原后第一张图片,通过编程得到碎片的正确拼接顺序.利用MATLAB软件进行计算机仿真,验证方法的有效性.  相似文献   
995.
从世界前沿的发展来看,MOOCs有三个值得关注的趋势:即把线上线下(020)的课程创新与体验有机结合起来;研究学科的特点和差异;注重方法的探索及方法论的创新。如何将三者有效整合,是当前推动MOOCs研究与实践深化发展所面临的一个重要课题。基于此.特意把圣塔菲研究所开设的两门MOOCs课程作为个案进行研究,基于跨学科的方法论视角、以师生对话的形式,展现了在网络课程新时空中教师和学生各自的体验、不同背景学习者之间的优势互补,揭示了信息时代建立教学相长、能者为师之新型师生关系和跨学科师生团队的重要性。特别是复杂性研究中所使用的建模工具NetLogo,此类“新工具”在网络课程新时空中开展跨学科研究和研究性学习的独特作用。Moocs是一个复杂的社会系统工程,复杂性研究、尤其是自组织理论等新思维及其方法论在MooCs研究乃至教育理论与实践创新发展中的价值和意义日益凸显,若以此指导MooCs与现实课堂的双向互动、协同创新,对实现教育信息化进程中的“深度融合”具有重要意义。  相似文献   
996.
对图像的信息隐藏技术进行了可行性分析,在此基础上介绍了使用LSB算法实现图像信息隐藏的思想,同时使用C语言对LSB算法进行了祥细实现.通过图像信息隐藏软件的实施,设计实例对该图像信息软件进行测试,说明了如何在载体图像中隐藏重要的信息以及把该信息成功提取出来的方法.  相似文献   
997.
在工程和科学计算中,经常会遇到各种类型的积分问题。对于被积函数过于复杂,其原函数很难求得,甚至原函数根本就不是初等函数;或不知道被积函数的解析式,而只给出被积函数在有限个点处的函数值等情况,需要利用数值积分方法求积分的近似值。给出了两种逐次分半求积算法和二重积分的复合梯形算法,并利用这些方法解决了几类实际问题。  相似文献   
998.
为了提高加权多模盲均衡算法对高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法(ASCS-WT-WMMA)。新算法利用自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCS)初始化均衡器的权向量,有效避免了权向量陷入局部极小值;利用小波变换(WT)降低信号自相关性;加权多模盲均衡算法(WMMA)利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波多模盲均衡算法、小波加权多模盲均衡算法以及布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法比较,该算法收敛速度更快和稳态误差更小。  相似文献   
999.
针对三维方形板材切割问题,提出一种有效的三维切割问题的聚合启发式混合算法(AG_HA)。该算法基于三维装箱的基本块,利用评估规则对可聚合基本块进行局部聚合,然后运用启发式算法得到初始切割方案,最后利用遗传算法对切割方案进行优化。对具有代表性测试数据的计算结果表明,该算法是解决三维方形板材切割问题的一种有效方法,且可与目前经典算法竞争。  相似文献   
1000.
针对双链量子遗传算法具有收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题,提出一种新的双链量子遗传算法。该算法将种群个体分组,相邻组间有一个共有个体,即第i组的最后一条染色体同时是第i+1组的第一个个体。组内各染色体同方向同步长更新,相邻组间通过共有个体保持组间同步。该方法能很好地降低算法时间复杂度,保持种群个体的多样性,从而避免算法陷入局部最优值。最后通过实验验证该算法对复杂函数的优化结果明显优于双链量子遗传算法。  相似文献   
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