谢琼梅作品选登
作者：
谢琼梅
来源：
暂无
日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
谢琼
描述：
谢琼梅，女艺术系副教授。湖南师范大学文学硕士，江西省美术家协会会员。萍乡学院中青年骨干教师，科研拔尖人才。主要研究方向为平面设计、书法。多次在全国中文核心期刊、CSSCI、CSCD上发表论文及作品。设计和书法作品曾获江西省第四届平面设计双年展金奖、江西省高校教师摄影书法作品一等奖、江西省第三届职业院校师生设计作品大赛二等奖。
四十年赣傩研究的回顾和展望
作者：
易志文，李国屏
来源：
暂无
日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
总结
前瞻
赣傩
研究
描述：
江西傩文化积淀丰厚、形态古朴、遗存众多、体系完整,赣傩具有很高的研究价值。文章主要从八个方面对四十年来赣傩研究进行回顾,分析归纳了研究的内容方法和特点。展望未来的研究,笔者认为应从现代科学技术的应用、研究方法的创新和传承人研究三个方面予以重视和推进。
高校学生干部胜任力模型研究
作者：
漆勇方，李国屏，吴专，方炜康
来源：
暂无
日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
学生干部
胜任力
模糊
模型
描述：
在已有研究的基础上确定了影响高校学生干部胜任力的因素,包括3个一级指标,6个二级指标,16个三级指标。首先,通过专家评估,确定了一级指标、二级指标和三级指标的权重;其次,在定性分析的基础上,邀请了16位专家对某学生干部进行了评估,得到了评价矩阵;最后,采取模糊综合评价法,对三级评价矩阵和三级指标权重进行分析,得到二级评价矩阵,采取同样的方法,最后得到一级评价矩阵。通过分析,该学生干部最后的得分是86.456分,评估结果符合该学生干部的实际情况。该方法有助于高校学生干部的选拔。
一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法
作者：
王立平，谢承旺
来源：
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日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
反向学习
烟花爆炸算法
自适应爆炸半径
描述：
针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法。将新算法与另4种代表性群智能优化算法一同在12个经典测试函数上进行对比实验,结果表明新算法具有显著的性能优势。
基于模拟退火的万有引力算法
作者：
王立平，肖乐意
来源：
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日期：
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文献类型：
期刊
关键词：
万有引力算法
模拟退火算法
函数优化
描述：
针对标准万有引力算法的个体位置更新策略可能对个体造成破坏且算法局部搜索能力较弱问题提出了一种改进算法.该算法将模拟退火思想引入万有引力算法,采用基于Metroplis准则的个体位置更新策略,并在引力操作之后,对每代最优个体进行退火操作.一定程度避免了个体移动的盲目性,提高了算法的局部搜索能力、收敛速度与精度.实验结果表明:算法的改进策略是有效的,且改进后的算法在收敛速度、收敛精度等方面具有明显优势.
数据挖掘在教育信息化中应用的难点分析
作者：
何超，王立平
来源：
暂无
日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
有效数据
高校管理
数据挖掘
描述：
数据挖掘技术是管理者用来评估、改善内部运作和制定科学决策的工具,目前在众多领域已经取得了广泛应用.在高等教育领域中,数据挖掘不但能够挖掘出潜在的特征模式,而且能够有效指导管理、把握管理、规范管理,提高高校管理质量与效率,并促进教育体制的进一步完善和发展.该文阐述了数据挖掘的相关概念及挖掘过程,概括了数据挖掘在高校管理中的具体应用,深入分析了高校目前实施数据挖掘所面临的难点问题.
数字化技术在傩文化保护中的应用研究
作者：
王立平，赵文玲
来源：
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日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
傩文化
数字化技术
应用
描述：
随着科学技术的飞速发展和计算机应用的普及,数字化保护正在替代传统的技术手段而成为非物质文化遗产保护的新手段。本文分析了数字化技术对鄱阳湖生态经济区傩文化保护的重要意义,详细阐述了傩文化数字化保护关键技术,并以万载傩文化数字化保护为应用实例,提出了傩文化数字化保护的框架和对策。
数据挖掘在教育信息化中应用的难点分析
作者：
何超，王立平
来源：
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日期：
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文献类型：
期刊
关键词：
有效数据
高校管理
数据挖掘
描述：
数据挖掘技术是管理者用来评估、改善内部运作和制定科学决策的工具,目前在众多领域已经取得了广泛应用.在高等教育领域中,数据挖掘不但能够挖掘出潜在的特征模式,而且能够有效指导管理、把握管理、规范管理,提高高校管理质量与效率,并促进教育体制的进一步完善和发展.该文阐述了数据挖掘的相关概念及挖掘过程,概括了数据挖掘在高校管理中的具体应用,深入分析了高校目前实施数据挖掘所面临的难点问题.
应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法
作者：
邹华福，谢承旺，周杨萍，王立平
来源：
暂无
日期：
暂无
文献类型：
期刊
关键词：
反向学习
差分进化
群搜索优化算法
描述：
针对标准群搜索优化算法在解决一些复杂优化问题时容易陷入局部最优且收敛速度较慢的问题,提出一种应用反向学习和差分进化的群搜索优化算法(Group Search Optimization with Opposition-based Learning and Differential Evolution,OBDGSO)。该算法利用一般动态反向学习机制产生反向种群,扩大算法的全局勘探范围;对种群中较优解个体实施差分进化的变异操作,实现在较优解附近的局部开采,以改善算法的求解精度和收敛速度。这两种策略在GSO算法中相互协同,以更好地平衡算法的全局搜索能力和局部开采能力。将OBDGSO算法和另外4种群智能算法在12个基准测试函数上进行实验,结果表明OBDGSO算法在求解精度和收敛速度上具有较显著的性能优势。
