智能型入侵检测模型的设计

针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,提出了一种较为完善的入侵检测模型,即将专家系统和神经网络技术同时应用于入侵检测系统中,重点分析了规则的生成.为进一步提高检测性能,提出了遗传算法优化BP(Back Propagation)神经网络,经论证本设计降低了漏报率和误报率.     

网络环境下PBL中自我调节学习研究

本文在简要阐述"基于问题的学习"(PBL)和"自我调节学习"(SRL)理论的基础上,尝试将这两种学习在当前网络技术充分发展的背景下联系起来,探讨了网络环境下PBL中自我调节学习的因素、过程等问题,指出对网络环境下PBL中自我调节学习的研究在终身教育时代具有的重要意义。     

镍小团簇的基态结构和能量

采用Gupta势来描述Nin团簇中原子之间的相互作用，用模拟自然界生物进化的遗传算法优化计算了Nin团簇（n=2-23）的基态结构和能量，给出了结构和能量随原子数目的变化规律，并讨论了其相对稳定性。     

遗传算法在非线性方程组求解中的应用

本文研究了遗传算法在非线性方程组求解上的应用，分析了其解决此类问题的特性及局限性。     

遗传算法在学校教学信息管理系统中的应用

学校教育信息管理的核心是资源的统筹利用，它包括人力资源、物力资源以及时间资源等。本文通过对上述资源的遗传算法模型分析，构建了基于数据库字段的结构化遗传编码，提出了利用遗传算法解决信息资源管理问题的方法，并通过实验验证了该方法的有效性．为学校教育管理信息化提供了一种有效的技术手段。     

教师信息技术培训的现状及建议

随着信息技术的发展,教师的信息技术培训工作变得越发重要,但是目前我国的教师信息培训工作还存在很多问题。本文通过分析现状,在培训内容、教学方式、教学内容及形式、考核等方面提出了相关的建议。     

基于混合遗传算法的模糊车间调度问题

该文介绍了模糊流水车间调度问题，在此基础之上设计了一个解决该问题的混合遗传算法——嵌入多点最速下降法的遗传算法（GDA），将其与各种算法进行了仿真比较，论证了其有效性。     

警惕校本教研走入“主题”研究的误区

目前,校本教研呈现“主题化”倾向:整个研究过程围绕“主题”进行,而对于学科教学的基本规律重视不够,对于具体教学内容的深入理解上着力不足。校本教研中研究“主题”的确立应该是基于学科教学中存在的突出问题,结合典型课例,通过一个具体的“点”的深入研究,求得解决的途径和方法。要防止两种倾向,一是将研究主题“课题”化。二是泛化研究“主题”。     

适用于数据分类的极限学习机优化算法

针对极限学习机参数优化问题,提出量子遗传算法优化极限学习机的方法（QGA-ELM）。在该方法中,对ELM的输入权值和隐含层阈值采用量子比特编码,并将其映射为QGA的染色体,QGA的适应度函数为对应ELM的分类精度;通过QGA的量子旋转门优化出输入权值与隐含层阈值,以此训练出分类精度更高的ELM,从而改善ELM的泛化性能。通过ELM和QGA-ELM对数据集的仿真结果对比表明,QGA-ELM有效地提升了ELM网络的分类精度。     

论基于问题学习的教师观--兼论我国新课程实施中教师角色的变化

基于问题的学习不仅引起了教学观、学习观的深刻变革 ,也引起了教师观的革命性转变 ,并且这种转变也是与我国新课程改革中所倡导的教学观、学习观、教师观一脉相承的。它倡导的教师角色行为包括营造学习共同体、创设问题情境、激活已有知识、发挥支架作用、引导问题后的反思 ,提出的合格教师的能力涉及学科能力和学习指导技能。