一种自适应遗传算法对Hopfield网络权值的优化

针对Hopfield网络在求解优化问题中学习效率低，收敛速度慢，容易陷入局部最优等缺点和不足，把遗传算法同Hopfield网络结合起来，形成进化神经网络，对网络权值进行优化，并且通过对算法的讨论，说明该算法的有效性。     

新时期高职院校学生管理工作的创新与实践

高职院校学生管理工作是实现人才培养目标,促进学生成长成才的重要环节。建设一支过硬的学生管理队伍,是做好学生管理工作的根本保证。面对新时期高职学生的特点,创新管理制度和手段,是达成学生管理目标的重要法宝。本文结合作者工作实际,就如何加强高职学生管理工作进行了有益探索,并提出了合理对策。     

概率论中三种重要分布的归一性研究

阐明概率论中三种重要分布之间的关系,提出在某种条件下,二项分布、普阿松分布都收敛到正态分布,同时也给出二项分布和普阿松分布的近似计算方法。     

基于自适应遗传算法求解装箱问题

针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢，易陷入局部最优的不足，对标准遗传算法进行改进，将交叉概率和变异概率进行自适应调节，再结合移民策略，提出可自适应调节参数的改进遗传算法，应用该算法对装箱问题进行相应研究。     

基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题

研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。     

高职院校数学实验课程教学改革探讨

随着高等职业院校教学改革的深入,大学数学的教学任务面临重大调整。高水平的大学数学教学任务需要更新教学理念,探讨新的教学模式,以适应职业教育改革的指导思想。数学实验是一种新型的开放式的教学方式,具有很强的针对性和实践性。在数学实验的教学过程中,可以提升数学教师的知识和技能,培养学生的认知过程,使他们的数学能力和创新思维得到进一步的发展。     

以人为本的高等院校人力资源管理

根据现代教育人力资源管理理念,通过对人力资源管理的新旧方式的对比,探讨以人为本的高等院校人力资源管理新模式.此外,进一步研究人力资源管理的开发与创新,为实现高等院校的可持续发展打下坚实的人事基础.     

基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题

研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。     

基于自适应遗传算法求解装箱问题

针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对标准遗传算法进行改进,将交叉概率和变异概率进行自适应调节,再结合移民策略,提出可自适应调节参数的改进遗传算法,应用该算法对装箱问题进行相应研究。     

大学数学课程网络教学系统建设的探讨

针对大学数学传统教育模式，提出建设大学数学课程网工程学院络教学系统的必要性以及网络教学系统结构与功能。