如何让小学生提高估算能力

新课程标准提出“重视口算，加强估算，提倡算法多样化”。的确，估算具有重要的实用价值，人们在日常生活中，常常只需要估算结果，同时，估算的学习对培养学生的数感具有重要的意义。     

基于情感分析的旅游体验研究 ——以长白山风景区为例

旅游体验是在体验经济时代下旅游业的重要议题和学术研究热点.本文从情感角度出发,以网络点评数据为研究样本,采用SnowNLP情感分析模型和LDA主题聚类算法,对长白山游客的旅游体验进行情感分析,并分别提取游客在不同主题下的情感极性.结果表明,长白山风景区游客总体呈现积极大于消极、正面大于负面的情感状态.积极情感倾向主要表...     

新课改下算法初步教学体会

算法初步是新课改实施后家财新增加的内容,教师和学生都要正确认识算法初步,重视教学的过程,培养学生动手操作的能力     

模拟退火算法探讨

旅行商问题是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的问题.在解决旅行商问题的诸多方法中,模拟退火算法是一种通用且有效的近似算法.论文给出解决旅行商问题的一种比较精确的算法--模拟退火算法。一、模拟退火算法模拟退火算法由Kirk Patrick于1982提出,他将退火思想引入到组合优化领域,提出一种求解大规模组合优化问题的方法,对于NP-Hard类组合优化问题尤其有效。模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其缓慢降温(即退火),使之达到能量最低点。反之,如果急速降温(即     

基于APSO—SVR的山岳风景区短期客流量预测

根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征,本文提出基于自适应粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO）的支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型,融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年～2011年暑期相关日数据的验证结果表明：与PSO—SVR、GA—SVR和BPNN等模型相比,APSO。SVR模型的预测准确性更高、误差更小,是进行山岳风景区短期客流量预测的有效工具。     

算法与程序设计教学方法探究

《算法与程序设计》作为高中信息技术选修课,长期以来一直是高中信息技术教学的重点和难点。程序设计与数学学科存在千丝万缕的联系,但它又不单是有数学知识就能掌握的,如何在教学中因材施教、激发学生兴趣、指导学生学习是程序设计教学的首要问题。     

旅游客源预测的神经网络方法

对旅游业来说,客源是赖以存在和发展的关键因素。根据游客人数的多少,旅游接待地可相应确定旅游接待服务设施规模,因此对游客数量进行预测是很重要而且是十分必要的。本文提出了一种基于人工神经网络的旅游客源预测方法,用以对旅游客源进行预测。文中首先介绍了神经网络的基本原理,以及BP算法的运算过程。在此基础上,针对入境旅游人数预测的特定问题构造了一个神经网络模型,对近些年入境旅游人数进行了较为准确的预测,并将其结果与传统方法进行了比较。结果表明:该方法能有效地对旅游客源进行预测,结果优于传统方法,具有很高的准确性和鲁棒性。     

用改进蚁群算法确定无功补偿分级容量

传统确定无功分级补偿容量的方法不能有效利用负荷历史信息,容易出现过补或欠补现象。建立了有效利用历史无功负荷来求解无功补偿分级容量的优化模型,采用蚁群算法求解,对蚁群算法进行了改进。通过设定信息素的修正阈值,适时对信息素进行修正;通过纵向和横行的搜索方式,提高蚂蚁搜索的效率;算法能更好的避免陷入局部最优,执行效率数倍提高。     

合成孔径雷达的算法研究

合成孔径雷达(SAR)成像仿真是研究成像雷达的方法之一,本文主要介绍了合成孔径雷达(SAR)点目标成像的成像原理及特点,简单叙述距离—多普勒(Range-Doppler)成像算法和线频调变标(Chirp-Scaling)成像算法的基本原理以及优缺点,介绍了改进的线频调变标成像算法,并对两种算法进行分析和比较。     

基于DBSCAN算法的民宿集群识别、分布格局及影响因素——以南京市为例

以南京市Airbnb网站民宿商家为例,综合利用DBSCAN聚类算法、空间变异函数、地理加权回归模型刻画南京市民宿的空间特征及影响因素.结果表明:①南京市民宿已经形成"25124"的5等级14集群格局,呈现"两横两纵"的"井"字形空间布局特征;②民宿密度分布存在空间异质性,各个街道之间存在较强的空间自相关,民宿密度分布受...