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多样性指导进化算法及其在机器人路径规划中的应用 被引量:2
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作者 乔永兴 张增芳 李陶深 《计算机测量与控制》 CSCD 2003年第11期893-895,904,共4页
通过分析及结合机器人路径规划的进化编程仿真实验发现 ,保存最优个体或淘汰最差个体都会引起进化算法早熟现象 ,而种群多样性无疑在进化算法中扮演着关键角色。虽然多样性已经用于分析算法中 ,但是很少用于指导搜索。多样性指导进化算... 通过分析及结合机器人路径规划的进化编程仿真实验发现 ,保存最优个体或淘汰最差个体都会引起进化算法早熟现象 ,而种群多样性无疑在进化算法中扮演着关键角色。虽然多样性已经用于分析算法中 ,但是很少用于指导搜索。多样性指导进化算法使用了众所周知的到平均点距离法使变异期与杂交期交替出现。多样性指导进化算法在机器人路径规划问题中展现出显著的结果 。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 多样指导进化算法 进化计算
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实施多样化健康指导对老年脑梗死患者的护理效果 被引量:4
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作者 张炜琦 《当代护士(上旬刊)》 2019年第5期146-148,共3页
目的探讨实施多样化健康指导对老年脑梗死患者治疗依从性、日常生活能力以及生活质量的影响。方法选择本科2015年9月~2017年9月100例老年脑梗死患者为研究对象,按随机数字表法将患者分为研究组和对照组,每组各50例。对照组患者实施常... 目的探讨实施多样化健康指导对老年脑梗死患者治疗依从性、日常生活能力以及生活质量的影响。方法选择本科2015年9月~2017年9月100例老年脑梗死患者为研究对象,按随机数字表法将患者分为研究组和对照组,每组各50例。对照组患者实施常规护理,研究组患者在常规护理基础上实施多样化健康指导;观察比较两组患者护理干预前后的治疗依从性、日常生活能力和生活质量。结果研究组患者的治疗依从性、日常生活能力评分及生活质量评分显著优于对照组,差异均有统计学意义(P <0.05)。结论实施多样化健康教育有利于老年脑梗死患者提高治疗依从性,更好地掌握疾病相关知识,提高自理能力,同时能改善患者的生活质量。 展开更多
关键词 脑梗死 多样化健康指导 治疗依从性 日常生活能力 生活质量
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做好高职生就业指导的几点体会
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作者 王兵 高云飞 《21世纪(理论实践探索)》 2010年第5期167-168,共2页
随着市场经济体制和社会用人体制的改革深入,毕业生就业已全面走向市场化,由于招生人数的逐年增加,就业压力越来越大,市场竞争也越来越激烈,对毕业生的素质要求也就越来越高。在充分认识到严峻的就业形势下,学院必须加强对学生的... 随着市场经济体制和社会用人体制的改革深入,毕业生就业已全面走向市场化,由于招生人数的逐年增加,就业压力越来越大,市场竞争也越来越激烈,对毕业生的素质要求也就越来越高。在充分认识到严峻的就业形势下,学院必须加强对学生的就业指导工作,只有使学生树立了正确的人生观、价值观和就业观念,全面提高毕业生的素质,增强就业竞争力,才能使高职毕业生在求职中获得成功。 展开更多
关键词 就业指导工作全程化 系统化 就业指导人员全员化 就业指导形式多样 就业程序规范化
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让生活成为写作的源头活水——浅谈陶行知生活教育理论在小学语文习作教学中的实践 被引量:6
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作者 徐笑笑 《生活教育》 2017年第6期64-65,共2页
生活教育理论是陶行知教育理论中的精髓,它突破了传统教育中只重视知识灌输的思想,强调了教育与生活之间不可分割的关系,认为生活才是教育的灵魂和生命,主张让学生走进生活,走进社会。在小学语文学习中,习作最能体现学生对生活的感知和... 生活教育理论是陶行知教育理论中的精髓,它突破了传统教育中只重视知识灌输的思想,强调了教育与生活之间不可分割的关系,认为生活才是教育的灵魂和生命,主张让学生走进生活,走进社会。在小学语文学习中,习作最能体现学生对生活的感知和表达。因此,陶行知先生的生活教育理论对小学语文习作教学具有很高的指导作用。本文运用陶行知先生的生活教育理论和《语文新课程标准》中的教学理念,结合教学实际,浅谈陶行知生活教育理论在小学语文习作教学中的实践。 展开更多
关键词 生活教育理论 生活体验 指导多样 多元评价
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初中作文教学中多角度构思方法研究
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作者 朱春艳 《课程教育研究(学法教法研究)》 2015年第15期205-206,共2页
本文针对目前初中语文素质教学中“作文难,教作文难”的现状,分析原因,提出初中作文教学的一些方法,旨在把“写什么”“怎么写”的教学理念体现在作文教学中,从而真正提高作文教学效率。
关键词 分析原因 探讨方法 内容生活化 多媒体 指导多样 评价多元化
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代谢途径智能优化的研究 被引量:1
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作者 吕丽丽 余永红 +1 位作者 孙俊 须文波 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第11期205-209,共5页
研究非线性动力学生化代谢途径的参数估计(反问题),对α-蒎烯热异构化动力学模型进行研究,针对非线性代数-微分方程约束的非线性规划问题,频繁的病态和多峰值,传统的算法(如梯度算法)并不能得到满意的解。提出利用智能优化算法求解代谢... 研究非线性动力学生化代谢途径的参数估计(反问题),对α-蒎烯热异构化动力学模型进行研究,针对非线性代数-微分方程约束的非线性规划问题,频繁的病态和多峰值,传统的算法(如梯度算法)并不能得到满意的解。提出利用智能优化算法求解代谢途径的参数估计,利用算法的非线性逼近能力,将参数编码成算法的一组解向量,以实验值和预测值的误差平方加权的和为目标优化函数。仿真结果表明用多样性指导量子粒子群(Diversity-Guided Quantum-behaved ParticleSwarm Optimization,DGQPSO)算法求解较好,算法运用自适应机制来控制算法的收缩-发散过程,使算法在一定种群多样性下保证收敛精度,有效地估计模型中的参数,证明算法有较好的求解性能。 展开更多
关键词 粒子群算法 参数估计 多样指导 代谢分析
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