论公文写作教学的整体性和微目标性

公文写作教学是实用写作教学的重要组成部分,对学生走向工作岗位、个人发展有重要意义。但教学现状存在教学效率低、学习者存在厌同心理等问题。为探求有效教学,通过对公文写作真实情况进行还原,论述公文写作行为过程、行为主体表达思维的整体性以及教学的微目标性,并结合实际教学做法,说明如何将整体性和微目标性融入教学设计。

含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度

电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。

基于智能手机压电基片上目标微液滴实时跟踪研究

为了实时掌握压电基片上目标微液滴位置,确保微流分析可靠完成,提出了基于智能手机的压电基片上目标微液滴实时跟踪方法。智能手机首先分析微液滴特征区内目标微液滴图像特征信息,并每隔Δt时间自动捕获压电基片图像,并分析有效基片区的图像颜色信息,识别目标微液滴,确定其坐标,画出其轨迹,实现实时跟踪。应用自行开发的基于智能手机目标微液滴跟踪系统对载玻片和压电基片上黑墨水溶液微液滴进行实时跟踪实验,结果表明,所开发的APP可以实时跟踪压电基片上目标微液滴。

“微目标”在美国政治广告中的应用研究

在2012美国大选中,奥巴马团队购买多个边缘的电视台和时段,让很多分析者迷惑不解。其团队通过大数据和选民预测模型,精确定位目标选民,并获得电视台收视记录,计算出不同广告时段的性价比。通过田野实验,选择针对不同选民最有效的广告。"微目标"技术对选战团队购买广告时段、选择广告的能力有很大提升。但是,伴随大数据带来的网民实名化,公民的网络隐私需要立法保护。

不可微多目标规划问题的最优性条件和对偶(英文)

研究了如下的不可微多目标规划问题:(MP)min(f1(x)+s(x C1),f2(x)+s(x C2),…,fp(x)+s(x Cp)),s.t.h(x)≤0,其中函数fi:X→R,(i=1,2,…,p)和h=(h1,h2,…,hm):X→Rm在X上是连续可微的;Ci(i∈{1,2,…,p})是Rn上的紧凸集,s(x Ci)表示集合Ci在x的支撑函数。在(C,α,ρ,d)-凸性的假设下,得到了不可微多目标规划问题弱有效解的Kuhn-Tucher型最优性充分条件。而且本文得到了原问题的Mond-Weir型对偶以及相应的对偶结果。本文所得结果推广了一些最新的结果。

一类不可微多目标分式规划问题的最优性条件

本文在高阶(F,α,ρ,d)-凸性条件下,讨论了一类带支撑函数的不可微多目标分式规划问题的最优性条件。对于问题(MFP),在hj(j=1,2,…,m)为严格高阶(F,α,ρ,d)-凸性条件下建立了弱有效解的Kuhn-Tucker最优性必要条件;对于问题(MFP),在f(·)+〈w,·〉、-g(·)和hj(j=1,…,m)关于φi(i=1,…,p)为高阶(F,α,ρ,d)-凸性条件下给出了弱有效解的Kuhn-Tucker最优性充分条件。

非凸不可微多目标规划问题的混合对偶性

给出了一类不可微多目标规划问题的混合对偶模型,使得Wolfe型对偶和Mond-Weir型对偶是其特殊情况,并在函数广义F,ρ-凸性的条件下建立了多目标规划问题关于有效解的混合对偶理论.

关于不可微多目标规划的二阶Mond-Weir对称对偶性

最近，Ahmad和Husain在Appl．Math．Lett．（18（7）（2005）PP．587-92）上发表了一篇关于不可微多目标规划的二阶Mond—Weir对称对偶性文章。然而这篇文章的强对偶性与逆对偶性定理有错误，即定理的假设条件与结论出现不相容性。在本文里，修正了TAhmad和Husain的文章错误，给出了正确的强对偶性与逆对偶性定理。

非可微多目标优化问题的高阶逆对偶定理

在锥约束非可微多目标优化问题Mond-Weir型高阶弱对偶定理的基础上,利用Fritz-John型必要条件,在没有任何约束品性条件下给出了逆对偶定理.最后,考虑了特殊情况,研究了单目标情况下对偶问题的逆对偶定理.

一类不可微目标函数规划问题解的研究

本文讨论一类不可微目标函数规划问题的最优解，得如下的结果：（１）这类问题有唯一最优解。（２）最优解的计算公式有三个，确定选用哪一个公式，计算最优解，视向量Ｃ＝（Ｃ１，Ｃ２，……Ｃｎ）Ｔ的分量而定。

求解一类不可微多目标优化问题的社会认知算法

针对一类不可微多目标优化问题,给出了一个新的算法——极大熵社会认知算法。利用极大熵方法将带有约束的不可微多目标优化问题转化为无约束单目标优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性和智能性从而完成对目标的优化。利用两个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。

非凸不可微多目标规划的真有效解和对偶性

对不可微多目标规划，利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度，引入不变凸的概念进行研究，在较弱的条件下，给出了非控解、Ｈａｒｔｌｅｙ真有效解的必要条件和充分条件，建立了Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型和Ｗｏｌｆｅ型一系列的对偶定理，从而发展了对偶理论．

空间科学实验中三维立体目标显微信息获取技术

介绍了一种适用于空间科学实验的显微图像自动获取系统,对三维立体目标进行微米级尺度显微成像。文章通过对常用的自动调焦技术的对比分析,总结出适合复杂背景下,空间三维立体目标的自动调焦方法。根据该方法确定系统方案并研制原理样机。通过实验验证表明,系统能够准确获取三维立体目标的显微图像,图像清淅且一致性好。

一类不可微多目标决策问题的可行方向法

对于分目标为极大函数的一类不可微多目标决策问题，给出了一个非标量化可行方向法模型，并在较弱的条件下证明了其全局收敛性。以此为依据，讨论了模型中有关参量的取法，从而得到了几类可实现的具体算法。这些方法可以将决策者的偏好反映到对各目标的改善上和算法的结构上，因此不仅具有直观、计算简单等优点，而且具有应用灵活的特点。

非凸不可微多目标分式规划的对偶理论

利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度，引入伪不变凸的慨念，研究了不可微多目标分式规划问题，建立了非凸不可微多目标分式规划关于弱有效解的对偶理论，从而推广了现有的有关对偶理论的结果．

基于双频连续波的微摄动目标探测算法

针对穿墙雷达在灾难救援方面的应用,提出了基于双频连续波体制雷达对诸如废墟下由于呼吸引起轻微起伏波动的人体等微摄动目标进行探测的新方法。首先根据目标特点,将目标回波建立成正弦调频回波模型,并对其进行分析;然后提出FFT比相法测距算法,检测出废墟下人体目标到探测雷达的距离;接着通过将两个通道信号互相关,在低信噪比环境下检测出有生命目标(废墟下人体)的呼吸频率,实现对有生命体目标的探测。通过仿真实验,验证了该方法的可行性。并且该方法也可运用于对其他微摄动目标的探测。

非可微多目标分式规划问题的逆对偶研究

研究了一类带有支撑函数的非可微的多目标分式规划问题,对其建立了对偶模型.利用Fritz-John型必要条件,在没有约束品性条件下给出了对偶问题的逆对偶定理.

关注习作问题 微化写作目标——对提高习作指导有效性的思考

有效的写作教学通常都是基于学生的实际问题展开的。如何精准地明确学生习作问题，并将其确定为写作课程目标，这是微型习作课程设置的关键所在。结合学生起步阶段的三个教学案例具体阐述了如何关注学生习作困难，微化写作目标，提升学生的习作能力。

微网多目标优化运行及控制策略

近年来,社会经济的发展促使化石能源消耗严重,对社会环境造成了很大程度上的影响。但是社会生产与人们消耗需要更多的电力需求,所以,社会必须要充分地利用清洁和再生能源,分布式发电技术需要在社会上得到广泛地利用,保障电网顺利运行。但是分布式发电具有复杂性、多样性以及不稳定性的特点,必须要对微网进行优化。

“气温的年变化”微课设计

微课作为一种新型的教学资源,改变着教师的教学方法和学生的学习方式。本文从微选材、微定位、微目标、微设计四个方面进行阐述。