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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
浅析工程量清单与预算定额的计算规则   总被引:1,自引:0,他引:1  
当前,全统工程量清单计算规则已颁布实施。各地区、各部门在全统工程量清单计算规则基础之上将编制自己的工程量清单计价办法和工程量计算规则,并对地区预算定额重新修订。全统工程量清单计算规则与各地方预算定额将是今后确定工程造价重要的理论依据。因此,要真正发挥他们在工程造价中的作用,就必须掌握这两种计算规则的内在区别与联系。  相似文献   

2.
工程量计算地准确与否,对工程造价的确定有着至关重要的影响,故而章指出,只有在熟悉施工图纸、图集、及有关规定的基础上,严格按照工程量计算规则运算,才能保证工程量计算的快速准确,确保工程造价的合理性。  相似文献   

3.
在小学数学中,分数除法是对最复杂的数作最难的计算。其计算法则是不容易理解的,既没有直观解释,也无法从其他法则中推导。虽然说分数除法也是根据法则进行的,但学生很难理解为什么“颠倒相乘”的规则能起作用。教学时如果把这个规则作为学生需要经由探索而发现的结论,结果往往是“无功而返”。  相似文献   

4.
计算类规则是化学规则中一个很重要的组成部分,但很少有教师意识到学生能解决计算题并非意味着学生真正理解了与此计算相关的概念,所以我们应该把握化学计算类规则教学时的侧重点,尽量避免一些不良的教学倾向。  相似文献   

5.
侵权损害赔偿的间接损失存在认定不准、保护不足的困境,需从赔偿范围、举证规则、计算方式等路径来解决损失填补不足的问题。间接损失计算需遵循全面赔偿与受害者不得获利规则、确定性与不可预见性免责规则、法官自由裁量与主客观计算标准相统一规则。进一步完善间接损失动态修正计算方式,确立定期发布动态修正系数制度,可促进间接损失认定与计算更加满足社会预期。  相似文献   

6.
文章提出了一种基于粒计算从决策型关系数据集中快速提取关联规则方法,按照属性利用等价类对实体进行分类,利用分类后的属性值来构建粒,提出了基于粒计算提取决策型关系数据库的关联规则算法,来提取关系数据集的关联规则,通过实例来验证该方法的有效性,最后给出了性能分析,并指出基于关系数据集上的粒计算在提取关联规则方面的不足。  相似文献   

7.
钟云珠 《贵州教育》2009,(19):23-25
实施新课程后的教材注重联系生活实际,将计算教学根植于现实情境中,以图画、对话、表格等形式呈现生活原型.把运算意义、计算方法和应用运算解决实际问题有机结合在一起,旨在引导学生感受计算的必要性,帮助学生联系生活经验理解运算的含义及其合理性。并掌握计算规则,体会计算价值。但在听课过程中,我们发现,不少老师由于对课标与教材缺乏清晰的认识和深刻的理解,  相似文献   

8.
结合混沌优化方法和免疫进化规划的特点,提出一种新的混合优化方法——混沌免疫进化规则,应用于求解计算机通信网的最小网络时延和流量分配问题,缩短了计算时间,显著地提高了计算效率.  相似文献   

9.
公路软基工后沉降的控制一直是工程技术人员特别重视的问题之一.本文介绍高速公路软基沉降预估的计算方法,分析软基沉降预估计算误差产生的原因,并提出减少软基沉降预估误差的途径.  相似文献   

10.
文章就新的国标《建筑工程建筑面积计算规范》(GB/T50353-2005)中的建筑面积计算规定与1995年建设部发布的《全国统一建筑工程预算工程量计算规则》(土建工程GJDGZ-101-95)中关于“建筑面积计算规则”的异同进行了对比分析,掌握其中的异同对建筑工程建筑面积计算及其经济指标分析将具有指导意义。  相似文献   

11.
线性规划的规范性算法是从一个不可行初始基出发,通过一种简单而巧妙的初等变换,用原始单纯形算法求得可行基的方法.然而,规范型算法在初等变换过程中,需要更换系数矩阵和右手边向量,增加了计算工作量.在此提出了一种基于人工变量的单纯形变式,当确定不可行初始基之后,在每个约束方程中添加一个相同的人工变量,若右手边项为负值,其系数设置为-1,否则设置为0.这样,以人工变量作为入基变量,以最负右手边项所在行为枢轴行,进行旋转变换,就可将右手边全部化成非负项,而且与规范性算法产生的结果完全相同,但避免了初等变换产生新的系数矩阵的计算.最后,通过大规模数值试验对提出的变式与规范型算法进行了比较.结果表明,所提出的变式所用的总迭代次数要少,且在每个问题上都耗费更少的计算时间.  相似文献   

12.
线性最优化广泛应用于经济与管理的各个领域.对于含有等式约束的线性规划问题,单纯形算法需要构造辅助的第一阶段问题求得问题的一个可行基.本文提出了一种原始松弛—对偶MBU单纯形算法(来求解第一阶段问题).首先,忽略不等式约束构造一个原始可行的松弛子问题,再用原始单纯形法求解该子问题;然后用对偶MBU单纯形法求解第一阶段问题.通过大规模数值试验对这种算法进行计算检验,数值结果表明,与经典单纯形算法相比,本文所提出的算法简便可行且具有更高的计算效率.  相似文献   

13.
线性规划非单调一阶段算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了获取计算的高效率,有必要修正单纯形算法的原则.本提出了一个新的单纯形一阶段算法.与传统单纯形算法不同的是,新算法不仅不要求目标函数值单调变化,且在一阶段的迭代过程中也不必保持变量的可行性,而是采用纯组合的方法去达到可行.这样摆脱了迭代时的比值检验,减少了每次迭代的计算工组量.理论分析及数值计算结果表明新算法的前景令人鼓舞.  相似文献   

14.
提出了一种基于准对角递归神经网络的盲均衡算法。利用了准对角递归神经网络结构简单、计算量小,而动态特性强的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明该算法收敛速度较快、剩余误差较小。  相似文献   

15.
本文给出了多维小波网络的结构及其随机梯度学习算法,提出了基于小波网络的MQAM数字通信自适应均衡器.仿真结果表明:该均衡器对于MQAM数字信号非线性信道的均衡,其性能明显优于传统的基于LMS和RLS算法的线性均衡器和基于RLS算法的判决反馈均衡器,且性能稍好于基于BP网络的均衡器,其缺点是计算复杂度高和训练收敛速度慢.,A novel wavelet network based adaptive equalizer (WNBAE) is presented and the structure and stochastic gradient learning algorithm is given. The proposed WNBAE has better performance than that of the conventional linear transversal equalizer based on the LMS and the RLS algorithms, as well as that of the decision feedback equalizer based on the RLS algorithm, especially for MQAM digital communication reception systems over the nonlinear channels. In addition, it outperforms the BP neural network based adaptive equalizer slightly. However, it has a slow convergence rate and a high computational complexity. Several simulations are performed to evaluate the behavior of the WNBAE.  相似文献   

16.
17.
单纯形法是解决线性规划问题的重要方法之一,表格直接求解法则是单纯形法中最直接有效的方法。本文主要研究了线性规划中的单纯形算法的表格直接求解法,并且通过所给算例验证了表格求解法的可行性与有效性。  相似文献   

18.
针对传统DLDA算法计算复杂的问题,提出了DLDA/ESVD算法,该算法直接使用ESVD降维和提取非零特征值对应的特征向量.然后,为了提高DLDA/ESVD算法处理高维低秩矩阵的性能,提出了DL—DA/QR—ESVD算法,该算法使用列选主QR分解降维,使用ESVD提取非零特征值对应的特征向量.在ORL,FERET和YALE数据库上的实验结果表明,所提出的2种算法具有几乎相同的性能,并在计算复杂性和训练时间方面优于传统的DLDA算法.另外,在随机数据矩阵上的实验结果表明,DLDA/QR—ESVD算法处理高维低秩矩阵的性能优于DLDA/ESVD算法.  相似文献   

19.
基于多目标遗传蚂蚁算法的矢量数据压缩   总被引:1,自引:0,他引:1  
融合遗传算法和蚂蚁算法,解决了遗传算法由于冗余迭代而导致的压缩效率低和蚂蚁算法由于初信息素匮乏而导致的算法速度慢的缺点.在传统优化算法的基础上引入了多目标的思想,并对蚂蚁算法中信息素进行了改进,将其用于空间数据的矢量数据压缩,在同时满足压缩率高和误差小两个目标时,取得了良好的压缩效果.  相似文献   

20.
针对常规的连续潮流计算在求取P-V曲线时存在的缺点,提出了一种连续潮流计算的改进算法。该改进算法通过采用单位化处理切线预测向量、以切线预测向量的内积确定预测方向以及变步长控制等措施,提高了连续潮流计算在求取P-V曲线时的准确性和计算效率。Matlab仿真验证了该改进算法的有效性。  相似文献   

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