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从教师队伍建设、教学模式和实验模式等方面总结《数据结构》精品课程的建设与实践过程,采用教学科研相结合的模式进行教师队伍的建设。通过采用基于构建主义的课堂教学模式、模拟项目驱动的实验教学模式和基于多媒体技术的综合教学模式,使学生学习变被动为主动。多种教学模式的结合改变了传统的教学模式和实验模式,在整个教学过程中,充分体现了学生的主体地位和教师的主导作用,从而培养了学生解决问题、分析问题和创新能力。 相似文献
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为了从消费者偏好序列中发现市场细分结构,采用数据挖掘领域中的符号序列聚类方法,提出一种符号序列聚类的研究方法和框架,给出RSM相似性度量模型。调整RSM模型参数,使得RSM可以变为与编辑距离、海明距离等价的相似性度量。通过RSM与其他序列相似性度量的比较,表明RSM具有更强的表达相似性概念的能力。由于RSM能够表达不同的相似性概念,从而使之能适用于不同的应用环境,并在其基础上提出自组织特征映射退火符号聚类模型,使得从消费者偏好进行市场细分结构研究的研究途径在实际应用中得以实现。 相似文献
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根据高校精品课程建设的要求,提出了兴趣与项目驱动相结合的教学模式,并将这种综合教学模式应用到数据结构课程的教学实践中。详细介绍了这种兴趣与项目驱动相结合的教学模式的设计理念和实现过程。模拟项目驱动的教学过程可以促使学生在项目的完成过程中发现问题、提出问题、思考问题、解决问题,培养了学生的创新能力。 相似文献
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《数据结构》课程设计可以使学生巩固数据结构的理论、方法和应用,激发学生学习和研究的兴趣。通过《数据结构》课程设计综合创新型实验科研培养学生的创新能力、竞争意识和团队精神。为了提高《数据结构》课程设计的教学效果,从课程设计项目的提出、项目的组织与实施、项目的验收与考核等方面提出一些可行方法和建议。重点对《数据结构》课程设计的实际教学过程进行探讨和实践研究。 相似文献
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以培养学生创新能力为核心,针对《数据结构》教学过程,提出双主线的教学设计理念;构建体现创新思维为核心对数据结构课程的教学内容、教学模式和教学手段的三层教学框架：并针对实践教学环节构建包含数据结构实验教学、数据结构课程设计教学、创新大赛和科研项目开发的四级阶梯式实践教学体系。 相似文献
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提出一种改进的双精英协同进化遗传算法。在该算法中,种群被划分为两个精英小队,二者协同进化;精英是小队中的最优个体,并且两个小队的精英具有较高的差异度。精英分别与被选的个体进行交叉,增强了种群个体和全局最优解的亲和度;同时,当精英小队中的个体间的差异度下降到规定的预警值时,引入变异操作,有效地保持了种群的多样性,避免了早熟问题。算法中还给出一种δ-表现型多样性测度计算方法,使之可以对个体适应值为实数的群体多样性进行准确计算。针对参数多、大范围的复杂计算环境,算法的搜索能力明显提高。 相似文献
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提出了一种新的直线生成算法,该算法通过预知每个象素行要点亮的象素点,实现了在一个象素行上同时处理多个象素。在配有块写入图形存储器的系统中,该算法可以实现并行填充要素,对小斜度直线,该算法可以避免Ｂｒｅｓｅｎｈａｍ算法中偏差计算浪费现象。 相似文献