基于标准导向的我国教师教育政策兴起缘由、困境与对策 被引量：3

1

作者 艾述华 《福建师范大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2013年第4期134-140,共7页

没有高质量的教师教育,就没有高质量的教师,也就没有高质量的教育。我国教育主管部门正试图通过建设一系列"标准",来推动教师教育改革和提高教师教育质量。但存在底线标准制定难、保障机制不健全和制定主体单一等问题,需从转... 没有高质量的教师教育,就没有高质量的教师,也就没有高质量的教育。我国教育主管部门正试图通过建设一系列"标准",来推动教师教育改革和提高教师教育质量。但存在底线标准制定难、保障机制不健全和制定主体单一等问题,需从转变观念、差异补偿、培育教育中介组织和完善制度等四方面入手,努力提高建设水平。 展开更多

关键词 标准导向 政策 教师教育

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融合独立思维与局部逃逸的头脑风暴优化算法

2

作者 贾鹤鸣 饶洪华 +3 位作者 吴迪 薛博文 文昌盛 李永超 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第6期1522-1539,共18页

头脑风暴优化算法(BSO)是一种模拟人脑思维活动所提出的群智能优化算法。针对传统头脑风暴优化算法精度较差、寻优能力弱、易陷入局部最优等问题,提出了融合独立思维与局部逃逸的头脑风暴优化算法(IBSO)。提出了一种独立思维策略,当算... 头脑风暴优化算法(BSO)是一种模拟人脑思维活动所提出的群智能优化算法。针对传统头脑风暴优化算法精度较差、寻优能力弱、易陷入局部最优等问题,提出了融合独立思维与局部逃逸的头脑风暴优化算法(IBSO)。提出了一种独立思维策略,当算法陷入局部最优解停滞时,加入了一个阈值用于判断是否需要执行独立思维策略。当算法陷入局部最优导致无法获得更优解时,算法会通过独立思维策略寻找一个新的位置,协助算法寻求更优解以跳出局部最优。采用了局部逃逸策略(LEO),加强了算法全局探索能力,使得算法的搜索效率更强。通过CEC2014基准测试函数和CEC2020基准测试函数来测试IBSO算法的优化性能,并与8种优化算法进行对比实验。结果表明,所改进的算法寻优能力更强,具有更高的稳定性和全局搜索能力。采用最新的工程问题评价指标对三杆桁架设计和拉伸/压缩弹簧设计两种工程问题进行测试实验,进一步验证了IBSO算法在工程问题中的实用性。 展开更多

关键词 头脑风暴优化算法 局部逃逸策略 基准测试函数 工程问题

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回想、熟悉性与启动在编码过程的认知神经机制 被引量：3

3

作者 叶晓红 陈幼贞 孟迎芳 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第9期1101-1110,共10页

为了探究基于回想和熟悉性的外显记忆及基于启动的内隐记忆在编码阶段的认知加工差异,该文采用事件相关电位(ERP)技术,并结合迫选再认测验和相继记忆(Dm)范式,把学习项目分为四类:随后记住、随后知道、随后启动及随后忘记。结果表明,与... 为了探究基于回想和熟悉性的外显记忆及基于启动的内隐记忆在编码阶段的认知加工差异,该文采用事件相关电位(ERP)技术,并结合迫选再认测验和相继记忆(Dm)范式,把学习项目分为四类:随后记住、随后知道、随后启动及随后忘记。结果表明,与启动关联的Dm效应表现在刺激后700 ms开始的中央区,随后启动比随后忘记更为负走向,即负走向的Dm效应;与回想关联的Dm效应表现为从400 ms开始的右前额区正走向Dm效应以及800 ms开始的枕区负走向Dm效应,而与熟悉性关联的Dm效应表现在300~400 ms的前额区及500~600 ms的顶区正走向Dm效应。为了进一步确定这些Dm效应与不同记忆类型的关联,第二个实验中在编码阶段同时设置了干扰任务,以探究编码干扰下Dm效应的变化,结果发现,在编码干扰的作用下,与启动关联的中央区负走向Dm效应仍有存在,而与两种外显记忆:回想和熟悉性关联的Dm效应发生了不同的变化,即在编码干扰下并未发现任何与回想关联的Dm效应,但与熟悉性关联的正走向Dm效应仍有存在,主要表现在600~800 ms的右侧额区。综合这些结果,表明回想、熟悉性与启动在编码阶段的脑机制应该存在着分离的现象。 展开更多

关键词 回想 熟悉性 内隐记忆 外显记忆 Dm效应

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干扰刺激类型对内隐记忆提取干扰的调节 被引量：1

4

作者 叶晓红 孟迎芳 唐小庭 《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2020年第1期24-29,共6页

为了探讨内隐记忆提取干扰效应是否敏于注意资源的变化,该实验沿用前期经典的"学习-测验"范式,通过在提取阶段同时设置两种不同刺激类型的干扰任务:箭头干扰和汉字干扰,以此来探讨内隐记忆提取干扰效应的本质所在。结果发现,... 为了探讨内隐记忆提取干扰效应是否敏于注意资源的变化,该实验沿用前期经典的"学习-测验"范式,通过在提取阶段同时设置两种不同刺激类型的干扰任务:箭头干扰和汉字干扰,以此来探讨内隐记忆提取干扰效应的本质所在。结果发现,不同提取干扰条件对内隐记忆产生不同程度的影响,汉字干扰对内隐记忆的影响比箭头产生的干扰更大。结果表明,干扰刺激类型会调节内隐记忆提取干扰效应的大小,证实内隐记忆提取干扰敏于注意资源的变化。 展开更多

关键词 内隐记忆 外显记忆 提取干扰 双任务 新旧效应

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提取干扰对内隐记忆差异化影响的证据

5

作者 叶晓红 孟迎芳 《福建师范大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2016年第2期184-190,228,共7页

以往较多的研究探讨提取干扰与外显记忆之间的关系,并得出了一致的结论。而关于提取干扰与内隐记忆之间的研究较少,且获得了不一致的结论。文章从行为和神经生理方面阐述了提取干扰对内隐记忆的差异化影响,并针对造成这种差异化结果的... 以往较多的研究探讨提取干扰与外显记忆之间的关系,并得出了一致的结论。而关于提取干扰与内隐记忆之间的研究较少,且获得了不一致的结论。文章从行为和神经生理方面阐述了提取干扰对内隐记忆的差异化影响,并针对造成这种差异化结果的原因进行了两方面的分析,同时根据这些差异化结论提出今后研究应注意内隐测验范式的选择和干扰任务的代价分析,从而为提取干扰与内隐记忆之间的关系研究提供进一步的证据。 展开更多

关键词 内隐记忆 提取干扰 加工水平 新旧效应

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正交变换在积分中的某些应用 被引量：1

6

作者 高泽民 《石河子大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第4期422-424,共3页

代数方法是解决某些数学问题的一种途径,本文通过2个例子的证明,说明了正交变换是解决数学分析中某些积分的变量替换的一种较好方法。

关键词 正交变换 重积分 矩阵 积分变量

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融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法 被引量：25

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作者 贾鹤鸣 刘庆鑫 +2 位作者 刘宇翔 王爽 吴迪 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期104-116,共13页

阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer, AO)和哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是近年提出的优化算法。AO算法全局寻优能力强,但收敛精度低,容易陷入局部最优,而HHO算法具有较强的局部开发能力,但存在全局探索能力弱,收... 阿奎拉鹰优化算法(Aquila optimizer, AO)和哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization, HHO)是近年提出的优化算法。AO算法全局寻优能力强,但收敛精度低,容易陷入局部最优,而HHO算法具有较强的局部开发能力,但存在全局探索能力弱,收敛速度慢的缺陷。针对原始算法存在的局限性,本文将两种算法混合并引入动态反向学习策略,提出一种融合动态反向学习的阿奎拉鹰与哈里斯鹰混合优化算法。首先,在初始化阶段引入动态反向学习策略提升混合算法初始化性能与收敛速度。此外,混合算法分别保留了AO的探索机制与HHO的开发机制,提高算法的寻优能力。仿真实验采用23个基准测试函数和2个工程设计问题测试混合算法优化性能,并对比了几种经典反向学习策略,结果表明引入动态反向学习的混合算法收敛性能更佳,能够有效求解工程设计问题。 展开更多

关键词 阿奎拉鹰优化算法 哈里斯鹰优化算法 动态反向学习 混合优化 基准函数 管柱设计问题 汽车碰撞设计问题 Wilcoxon秩和检验

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融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法 被引量：9

8

作者 贾鹤鸣 林建凯 +3 位作者 吴迪 力尚龙 文昌盛 饶洪华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期82-92,共11页

针对黑猩猩优化算法收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法(modified chimp optimization algorithm,MChOA)。采用准反向学习策略更新种群,增加种群的多样性和随机性,提高算法全... 针对黑猩猩优化算法收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法(modified chimp optimization algorithm,MChOA)。采用准反向学习策略更新种群,增加种群的多样性和随机性,提高算法全局搜索能力,同时避免算法陷入局部最优。基于黑猩猩学习行为策略,通过随机选择“模仿学习”算子或“情绪感应”算子更新黑猩猩个体位置,增强算法局部开发能力,加快算法的收敛速度。选取16个基准函数以及12个CEC2014进行仿真实验测试,结果表明MChOA与传统ChOA相比具有较高的求解精度和较好的寻优性能。通过两个工程设计问题的求解,证明了MChOA在实际工程问题上也具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 黑猩猩优化算法 准反向学习 学习行为策略 基准测试函数 工程问题求解

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透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法 被引量：8

9

作者 贾鹤鸣 陈丽珍 +3 位作者 力尚龙 刘庆鑫 吴迪 卢程浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期131-139,共9页

侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与... 侏儒猫鼬优化算法(dwarf mongoose optimization,DMO)是新提出的一种元启发式算法,该算法具有较强的全局探索能力和稳定性,但由于原始算法中仅依靠雌性首领带领整个猫鼬种群进行搜索,会产生收敛速度较慢、易陷入局部最优以及探索阶段与开发阶段之间的平衡较差等问题。针对上述问题,提出一种融合透镜成像反向学习的精英池侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimization,IDMO),采用透镜成像反向学习策略,避免算法在迭代过程中陷入局部最优,增强算法的探索能力;在阿尔法组觅食时引入精英池策略,提高了算法的收敛精度,进一步增强算法探索能力。通过基准测试函数进行实验,表明IDMO算法具有良好的寻优性能和鲁棒性,且算法收敛速度得到显著提升。通过对汽车碰撞优化问题的求解,进一步验证了IDMO算法具有良好的适用性和有效性。 展开更多

关键词 侏儒猫鼬优化算法 元启发式算法 透镜成像反向学习策略 精英池策略

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融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法 被引量：3

10

作者 贾鹤鸣 文昌盛 +3 位作者 吴迪 饶洪华 刘庆鑫 力尚龙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2896-2912,共17页

䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入... 䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。 展开更多

关键词 䲟鱼优化算法 元启发式优化算法 联合反向学习 宿主切换机制 白鲸优化算法 基准函数测试 工程问题求解

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融合经验反思机制的教与学优化算法 被引量：3

11

作者 吴迪 贾鹤鸣 +2 位作者 刘庆鑫 齐琦 王爽 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期629-641,共13页

针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个... 针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个体引导普通个体向教师靠近,提高班级整体水平,从而提高算法全局探索能力。其次在学习阶段引入动态自适应权重,能够根据学生的适应度值对位置进行自适应扰动,进而实现个体位置的动态更新,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验选取23个基准测试函数对ERTLBO同其他变体和流行算法进行性能测试。实验结果表明,ERTLBO算法具有更好的寻优性能和求解稳定性。最后,通过2个工程设计问题进一步验证ERTLBO解决实际问题的有效性和优越性。 展开更多

关键词 教与学优化算法 经验反思机制 动态自适应权重 元启发式算法 基准函数 压力容器设计问题 焊接梁设计问题 Wilcoxon秩和检验

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目标探测对记忆提取的影响 被引量：3

12

作者 黄晏清 孟迎芳 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期706-715,共10页

采用经典的"学习–再认"范式,在测验阶段设置了目标探测的干扰任务,通过比较目标探测和分心拒绝是否会对记忆提取产生不同的影响,以进一步探讨提取干扰与再认记忆之间的关系。结果发现,无论对目标进行显性(实验1)还是隐性(实... 采用经典的"学习–再认"范式,在测验阶段设置了目标探测的干扰任务,通过比较目标探测和分心拒绝是否会对记忆提取产生不同的影响,以进一步探讨提取干扰与再认记忆之间的关系。结果发现,无论对目标进行显性(实验1)还是隐性(实验2)的探测反应,目标探测下旧词的再认反应均要比分心拒绝下更优,表明外显记忆的提取也会受到注意资源的调节。但更为重要的是,在辨别力指数(d′)及判断标准(C)上的差异分析发现,目标探测并没有提高被试的再认水平,而是降低了被试的判断标准,使得被试在目标探测条件下更容易对词做出"旧"反应。这种反应倾向与目标探测的动作反应方式无关,也不受词汇的编码加工水平深浅的调节。由此可见,外显记忆提取并非完全的"自动化加工",仍会受到注意资源的调节。 展开更多

关键词 注意促进效应 目标探测 记忆提取 双任务

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基于混沌宿主切换机制的?鱼优化算法

13

作者 贾鹤鸣 力尚龙 +3 位作者 陈丽珍 刘庆鑫 吴迪 郑荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1759-1767,共9页

鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主... 鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主切换机制的改进鱼优化算法(MROA)。首先,设计一种新的宿主切换机制,以更好地平衡探索和开发的能力;然后,为了使鱼初始宿主多样化,引入Tent混沌映射进行种群初始化,进一步优化算法的性能;最后,将MROA与原始ROA和爬行动物搜索算法(RSA)等6种算法在CEC2020测试函数上进行对比实验。分析实验结果可知,MROA求得的最优适应度值、平均适应度值和适应度值标准差分别比ROA、RSA、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)算法、精子群优化(SSO)算法、正余弦算法(SCA)和乌燕鸥优化算法(STOA)平均提高了28%、33%和12%。基于CEC2020的测试结果表明,MROA具有良好的寻优能力、收敛能力和鲁棒性;同时,通过求解焊接梁设计问题和多片式离合器制动器设计问题,进一步验证了MROA在工程问题中的有效性。 展开更多

关键词 鱼优化算法 宿主切换机制 Tent混沌映射 基准函数测试 工程问题求解

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