基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统

针对传统基于简单遗传算法的组卷系统收敛速度慢,组卷质量较差等缺陷,设计一种基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统。首先依照组卷约束权重比,生成适应度值较高的初始种群．其次对选择策略进行优化。引入小生境预选机制以维持种群多样性,防止过早收敛。再次根据组卷特点改进交叉算子和变异算子,根据种群进化情况,自动调整交叉概率和变异概率。最后经过若干迭代后达到终止条件,以自适应方式生成目标试卷。实验结果证明,与简单遗传算法相比,改进的遗传算法在收敛速度和组卷质量上均有显著的提高。     

《数据结构》的教学探讨

<数据结构>是计算机及相关专业的一门专业基础课程,在众多的计算机系统软件和应用软件中都要用到各种数据结构,要想有效地使用计算机,必须学习数据结构的有关知识.然而,该课程理论性和实践性强,内容抽象,是学生学习的一大难题.作为教师,如何改进教学方法,充分调动学生的学习主动性,把<数据结构>教活、教好是十分重要的,也是十分必要的.     

通用题库数据结构与组卷算法设计

题库的数据结构和组卷算法决定了题库的适用范围,该文根据不同课程试卷及其试题属性的构成,提出一种新的题库数据结构,并在分析组卷控制模型的基础上,对组卷算法进行详细设计。     

一种基于遗传算法的连续属性离散化方法

连续属性离散化是基于粗糙集的数据挖掘中的关键问题。针对该问题提出了一种遗传算法,在保持不可分辨关系的前提下,以最小断点集为目标,对交叉算子、变异算子进行了改进。最后,使用UCI机器学习数据对算法进行了验证,并与其它的离散化算法进行了比较,结果表明算法是有效的。     

基于免疫算法和人工势场的移动机器人路径规划

分析了人工势场模型存在的两个问题:目标不可到达问题和由于局部最优解的存在而产生的死锁问题。在人工势场路径规划的基础上,提出了基于免疫算法和人工势场法的最优路径规划方法。通过仿真算例验证了该模型的有效性。     

关于算法的认知和教学

算法教学是计算机教学中的一个重点和难点.通过对算法重要性,目前算法教学现状和学生在算法学习中的认知过程的分析,提出了一种新的算法教学思路和方法.     

用数字化定量分析物理课堂教学

文章用信息技术对物理课堂教学进行了教学行为的分类分析,得到了一系列可视化的数据。之后采用S-T分析数据,挖掘的关联算法,用一系列的数据分析出了教师课堂教学的教学风格,提问策略。最后根据分析出来的数据给出了相关的评价和建议。     

马铃薯淀粉生产自动化控制中的物料平衡算法

分析了马铃薯淀粉生产中旋流工段的物料平衡条件,建立了物料平衡方程,结合实际工程应用提出了设计阶段的配管算法,采用计算机辅助计算生成了自动化控制所需的决策函数.     

教育人工智能伦理问题与伦理原则探讨

文章旨在揭示智能化时代的教育将面临哪些新的伦理问题,并在人工智能伦理和教育伦理的基础上,探讨教育人工智能的伦理原则。运用文献研究和逻辑推理方法,系统梳理了教育人工智能应用的特点和优势,及其可能引发的新的伦理问题:(1)角色层面,系统创建者、教师、学生和监测员等利益相关者将面临更加复杂的伦理困境;(2)技术层面,涉及自动化决策伦理问责、算法伦理和数据伦理等方面的问题;(3)社会层面,可能转变就业市场、改变人际关系和引发新的社会不公平。因此,需要对教育人工智能伦理问题的复杂性有充分的认识,同时需要遵循一般的人工智能伦理原则和教育伦理原则,其中,最核心的内容为二者之间的交集,具体包括:(1)福祉;(2)是非善恶;(3)公平正义;(4)人权和尊严;(5)自由自治;(6)责任和问责。     

基于BP算法的自动送钻钻压优化控制技术研究

详细地进行了神经网络钻压控制器的硬件及软件设计,采用SIEMENS S7—300 PLC作为控制器的硬件核心,应用SIEMENS PLC相应的编程软件SIMATIC STEP7 V5．3进行了控制器的软件编制,并应用PROFIBUS DP网实现了钻压控制器与外围控制系统之间的数据通讯．基于设计出的神经网络钻压控制器,通过MATLAB仿真测试,测试证明神经网络控制器的训练过程可进行有效的收敛,其泛化能力也达到要求．钻井现场试运行实验证明该控制方式控制效果良好,提高了系统的响应速度,增加系统稳定性,改善系统非线性,提高绞车下放速度的控制精度,各方面性能指标都达到控制要求。