多任务优化算法及应用研究综述

进化多任务优化(EMTO)是进化计算中一种新型方法,它可以同时解决多个相关的优化任务,并通过任务之间的知识转移增强每个任务的优化。近年来,越来越多的进化多任务优化相关研究致力于利用它强大的并行搜索能力和降低计算成本的潜力优化各种问题,并且EMTO已应用于各种各样的实际场景当中。从EMTO的原理、核心设计、应用以及挑战四个方面对EMTO的算法及应用进行了讨论。首先介绍了EMTO的大致分类,分别从两个层次、四个方面介绍,包括单种群多任务、多种群多任务、辅助任务形式以及多形式任务形式;其次介绍EMTO的核心组件设计,包括任务构建以及知识转移;最后对它的各种应用场景进行介绍,并对今后研究做了总结与展望。

基于粗糙集与差分免疫模糊聚类算法的图像分割

提出了基于粗糙集模糊聚类与差分免疫克隆聚类的图像分割算法.该算法在差分免疫克隆聚类算法的基础上,通过引入粗糙集模糊聚类,将差分免疫克隆聚类算法中的硬聚类变成模糊聚类,从而获得更丰富的聚类信息.具体来说,由于粗糙集的优势是处理不确定的数据,因此,加入粗糙集模糊聚类后更有利于算法解决不确定性问题.通过对9幅图像分割实验结果与4种算法的对比,验证了该算法在聚类性能稳定性方面的优越性,结果还同时证明了该算法具有更高的分割正确率和更好的分割结果.

免疫克隆优化聚类技术

将人工免疫系统中的克隆选择优化应用于无监督分类与识别问题,提出了一种新的免疫克隆聚类算法.该算法利用克隆算子能够同时在同一父代抗体周围的多个方向进行全局或局部搜索,促使种群中抗体快速进化,从而在特征空间内快速获得聚类问题的全局最优聚类中心,有效克服了经典聚类算法易陷入局部极值的缺点,并从理论上证明了该算法具有全局收敛性.对7个人工数据集的聚类实验和两幅纹理图像的分割实验表明:新算法比常用的K均值算法的平均分类精度高20.9%,比另一种基于遗传算法的聚类方法的平均分类精度高20.3%.

基于量子克隆优化的SAR图像分类

将量子交叉操作引入人工免疫系统中的克隆选择优化,提出了一种用于解决SAR图像分类问题的量子克隆优化算法,基于Markov理论证明了其收敛性.新算法采用克隆选择操作同时在同一抗体周围的多个方向进行搜索,通过在各个子群体间采用量子交叉算子增强抗体间的信息交换,有效地克服了早熟现象.对X波段和Ku波段SAR图像的分类实验表明,与模糊C均值算法、K近邻算法和克隆选择算法相比,新算法的平均分类精度分别提高了13.57、11.79和5.79个百分点,而且新算法的鲁棒性也明显优于其他三种方法.

免疫克隆SAR图像分割算法

由于存在相干斑噪声的影响,使得常规的图像分割技术应用于SAR图像时,效果往往较差。该文提出一种新人工免疫系统SAR图像分割算法,算法首先提取每幅图像的纹理特征,并对其进行实数编码,然后通过借鉴生物学免疫系统的抗体克隆选择机理,构造适合于图像分割的克隆算子,以较快的收敛速度优化目标函数。实验结果表明,新算法是一种有效的SAR图像区域分割方法。

基于免疫密母算法的图像分割

密母算法具有全局和局部搜索能力,但其具有对参数敏感、个体学习计算复杂度高的缺点.为了克服密母算法的缺点,本文提出了基于免疫密母算法的图像分割(IMAIS)方法.该方法对图像分割时采用了两个种群,并分别用密母算子和免疫克隆算子对这两个种群同时进化,加快种群收敛速度.实验结果表明了本方法的可行性和有效性.

技术贸易壁垒的实施现状及发展趋势

目前,国际贸易壁垒中技术贸易壁垒的使用越来越频繁,名目形式繁杂多样,条件日益苛刻,涵盖范围日趋广泛,扩散效应极强,并导致贸易争端大量出现。如今又有两个新趋势:技术贸易壁垒中的一些自愿性措施正在与强制性措施结合并有向强制性法规方向转化的趋势;以技术贸易壁垒为基础、关联其他因素的"综合性贸易壁垒"正在快速发展,呈现出立体化的趋势。我国政府和企业都必须有所作为,充分发挥好政府和企业各自的功能作用,积极应对技术贸易壁垒的新趋势、新特点。

学习型组织理论视野下的高校青年教师思想政治工作

青年教师已经成为高校教学和科研的中坚力量,加强和改进高校青年教师思想政治工作具有重大而深远的意义。但是由于来自社会、高校及青年教师自身等多方面因素的影响,高校对青年教师的思想政治工作存在领导重视不够、工作过程形式化、组织建设平淡化等问题,一些青年教师思想状况令人忧虑。青年教师的思想政治教育工作可以借鉴学习型组织理论,帮助他们树立积极向上的人生价值观,增强自我超越和团队意识,从而把青年教师的思想政治教育工作落到实处,取得实效。

高校思想政治理论课“双语教学”的探讨

以知识经济和经济全球化为时代特征的21世纪,高等教育地位和作用的变化强化了高校思想政治理论课的重要地位,高等教育国际化的推进更给高校大学外语教学带来了新的课题。长期以来,思想政治理论课教学和大学英语教育存在着"两张皮"现象,而让"双语教学"走进思想政治理论课课堂,则是解决思想政治理论课教学和大学英语教育的有效性、提高高等教育质量的途径之一。

新媒体的发展应用对高校党建的挑战和对策

媒体是开展党建工作的重要载体。新媒体技术的发展,为高校党建工作带来机遇和挑战。为了进一步提高新媒体环境下大学生党建工作的质量,应根据新媒体的特点,从创新媒体内容、重视媒体建设、提高媒体能力、加强新媒体知识的党建工作队伍建设等几个角度入手,推进高校党建工作不断深入。

回归人的自由解放——罗纳德·巴尼特高等教育理念研究

1990年英国学者罗纳德·巴尼特在《高等教育理念》一书中提出"回归人的自由解放"的高等教育理念。面对高等教育理念的社会学基础和哲学基础的双重削弱的现实背景,罗纳德·巴尼特通过剖析"文化"、"理性"、"研究"和"学术自由"四个高等教育关键概念,围绕教与学、学科、课程、学习等提出"回归自由解放"高等教育的四个策略。罗纳德·巴尼特强调"高等教育乃是一个人的教育问题,它与学生的成人密不可分。"其重构高等教育"自由解放"的理念蕴涵的教育思想具有跨越国界的价值,直到今天仍是国际高等教育研究领域较为活跃的热点问题。但我国学者对罗纳德·巴尼特及其思想的研究却少之又少。

技术贸易壁垒对我国纺织品服装出口影响研究

纺织品产业是我国国民经济的支柱产业,同时也是我国重要的出口创汇的产业。入世后,我国纺织品在获得更多的公平竞争机会的同时,贸易保护主义的抬头会促使许多发达国家建立一系列技术性贸易壁垒,利用其名义上合理、形式上合法、具有隐蔽性和灵活性的特点限制我国纺织品服装的出口。随着纺织品服装配额的取消,后配额时代的到来,技术性贸易壁垒已经成为我国纺织品服装出口贸易发展的主要障碍。

中华传统科技文化及其思想政治教育功能

中华传统科技文化是中华民族在认识世界和改造世界的过程中逐渐发展起来的,其中蕴含着丰富的教育资源,是大学生进行思想政治教育的有力素材。中华传统科技文化博大精深、源远流长,是中华民族赖以生存的精神支柱。针对当代大学生对中华传统科技文化了解不深、认同度低、荣誉感差的现象,充分发挥中华传统科技文化在思想政治教育中的育人、导向和激励功能显得尤为重要。

绿色贸易壁垒下大连农产品出口现状及对策

随着国际市场的日益开放和全球化，以绿色贸易壁垒为主的新兴贸易保护形式呈现抬头趋势。大连作为辽宁省乃至全国的重要农产品出口基地，必须时刻警惕绿色贸易壁垒的影响。大连市是辽宁省最重要的农产品出口基地，农产品出口贸易额稳稳占据辽宁农产品出口总值的半壁江山，在全国同类城市中，其出口量也遥遥领先，比较具有代表性。

高校基层党组织的政治属性和服务功能研究

强化高校基层党组织的政治属性和服务功能,不仅可以加深高校基层党组织成员对党的认识,而且能让广大师生深知党服务群众的宗旨。通过问卷调查对高校基层党组织建设情况进行研究与分析,了解高校师生对高校基层党组织的性质和功能的认识,分析存在的问题,就强化高校基层党组织政治属性和服务功能提出相关对策和建议。

我国企业诚信缺失与诚信体系构建

近年来,我国乳制品行业的失信事件不断发生,这不仅引发了我国的乳制品行业信用危机,也引发了关于我国企业诚信建设问题的深思。如何构建我国企业诚信体系已经成为我国经济建设的首要问题。

基于免疫算法的人脸检测

提出了一种定位准确的、鲁棒的人脸检测方法，新方法根据人的面部结构知识得到人脸椭圆模板，利用免疫遗传算法在新的灰度图像中进行模板匹配，以确定人脸在新的图像中的位置．实验结果表明，在中等复杂背景下的人脸定位应用中，该方法与遗传算法以及改进的遗传算法相比较，定位更加准确，并且有较高的抗干扰性能，而且该方法对光照、人脸姿态、表情及其他噪声具有较强的鲁棒性．

对《共产党宣言》序言的新思考

本文通过重点分析《共产党宣言》前三个序言的特点,认为《共产党宣言》的七篇序言是马克思恩格斯宣扬和践行马克思主义的最大例证,《宣言》的序言同正文是一个严密而不可分割的整体。

后配额时代我国纺织品服装面临的技术贸易壁垒及对策研究

我国是纺织品出口大国,随着纺织品服装配额的取消,后配额时代的到来,技术性贸易壁垒已经成为我国纺织品服装出口贸易发展的主要障碍。我国最大的三个贸易伙伴美、日、欧盟是技术壁垒的主要发源地和使用者。其实施技术壁垒的主要方式包括技术法规和技术标准、合格评定及认证、标签和包装。要突破TBT的限制,我国纺织企业必须采取有效措施:即积极履行企业社会责任、采用国际标准、加强技术创新和企业管理、组建行业协会应诉抗辩、实施多元化战略等。

新中国成立以来高校基层党组织建设的实践发展

新中国成立以来,中国共产党在不断完善和加强对高校基层党组织的建设,先后经历了党对高校领导的确立阶段,从混乱到整顿阶段,全面恢复和发展阶段,高度重视、规范发展、科学发展阶段。近70年不断探索的历程,为高校基层党组织的进一步发展夯实了基础。