-
题名论高校思政教育发展中心理引导因素的作用
被引量：29
- 1
-
-
作者
杨杨
-
机构
长安大学汽车学院
-
出处
《黑龙江高教研究》
CSSCI
北大核心
2015年第11期129-132,共4页
-
基金
2015年中央高校基本科研业务费专项资金项目(人文社科类)"基于职业生涯团体训练的大学生职业决策自我效能影响因素研究"(编号:310822156009)
-
文摘
心理引导因素分析成为高校思政教育体系构建中重点发展的一部分,给予大学生完善的心理引导服务,掌握大学生中思想变化情况,加强思政教育工作者的教育能力,以学生的心理特征作为切入点,重视以人为本的理念,提升学生的心理抗挫能力,拓宽高校思政教育的途径,打造全新的思政教育模式,将心理引导教育纳入高校思政教育体系,加速其制度化建设,打造具有针对性和时效性的思政教育体系。研究表明,将心理引导因素分析引入到思政教育体系中去,通过恰当的心理引导策略可以改变大学生的自身观念,优化高校心理环境。
-
关键词
高校思政教育
大学生
心理障碍
心理引导因素
-
Keywords
college ideological and political education
college students
psychological disorder
psychological guidance
-
分类号
G641
[文化科学—高等教育学]
-
-
题名基于掩码技术的进化加速算法
- 2
-
-
作者
张荣
郑浩然
黄国锐
王煦法
-
机构
中国科学技术大学计算机科学技术系
-
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期176-178,共3页
-
基金
国家"973"计划基金资助项目(G1998030500)
-
文摘
在进化算法中引入基于特征掩码的进化引导因素,使整个进化过程在掩码引导下进行。并将之应用于针对用户特定语义的图像检索的问题。检索实验结果表明引导因素的引入确实加快了进化速度。
-
关键词
进化算法
特征掩码
引导因素
图像检索
-
Keywords
Evolution computation
Characteristic mask
Guiding gene
Image retrievai retrieval
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名进化加速技术在图像检索中的应用
- 3
-
-
作者
张荣
郑浩然
李金龙
王煦法
-
机构
中国科学技术大学计算机科学技术系
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第16期40-42,46,共4页
-
基金
国家973重点基础究发展计划项目(编号:G1998030500)
校青年基金资助
-
文摘
在感性的图像检索中采用交互式进化技术,可以将用户的直觉、情感等感性因素有机地融入进化过程中,但是存在无法有效解决用户易疲劳问题。针对这一不足,该文引入基于引导的进化加速算法,使得进化收敛的速度加快,从而来减轻用户疲劳,检索实验结果表明该算法在检索交互次数和检索效果上都有显著的改善。
-
关键词
交互式进化算法
特征掩码
引导因素
图像检索
-
Keywords
Interactive Evolution Computation(IEC),characteristic mask,guiding gene,image retrieval
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名复杂多陷阱环境下机器人导航路径的蚁群规划策略
- 4
-
-
作者
李婧
李艳萍
-
机构
山西职业技术学院
太原理工大学信息与计算机工程学院
-
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第8期228-232,共5页
-
基金
山西省回国留学人员科研资助项目(2017-031)。
-
文摘
为了提高复杂多陷阱环境下的机器人路径规划质量和规划效率,提出了多因素启发蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的“0-1”矩阵模型,同时给出了环境模型的转移图结构。分析了蚂蚁进入陷阱时“蚂蚁回退策略”和“蚂蚁夭折策略”的缺陷,针对这些缺陷,将安全启发因素和智能蚂蚁策略融入到蚁群算法中,提出了能够高效应对陷阱问题的多因素启发蚁群算法,并将其应用于复杂多陷阱环境下的路径规划。在3种仿真环境下对改进措施进行验证,由实验结果可以看出,多因素引导蚁群算法能够有效避开障碍物密集区域;在复杂多陷阱环境下改进算法规划的路径长度明显短于传统算法,路径拐点远少于传统算法,迭代次数明显少于传统算法。以上实验结果表明,多因素启发蚁群算法的规划质量和规划效率均优于传统蚁群算法。
-
关键词
多陷阱环境
导航路径规划
安全引导因素
智能蚂蚁策略
多因素引导蚁群算法
-
Keywords
Multiple Traps Environment
Navigation Path Planning
Safety Inspiration Factor
Intelligent Ant Strategy
Multiple Factors Guidance Ant Colony Algorithm
-
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
