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42.
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以问卷和访谈方式对不同年级213 名非英语专业大学生进行英语四、六级考试焦虑调查。结果表明,绝大部
分学生存在不同程度的心理焦虑;在焦虑水平上,男生低于女生,理工类学生高于文史经管类学生,大一学生焦虑水平最
高,大二和大三学生焦虑水平呈下降趋势,大四学生又回到高焦虑状态。就考试焦虑来源而言,担心应试准备不足、担心未
来的前途、担心自我意象受到威胁、担心他人对自己的评价四个方面所占比例依次递减。在此基础上,进一步研究探讨了
非英语专业大学生英语四、六级考试心理焦虑的成因及缓解策略。 相似文献
44.
针对基本萤火虫算法高维求解精度低、收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种具有振荡、约束和自然选择机制的萤火虫算法,引入二阶振荡因子,平衡上一代个体对当前代个体的影响,防止萤火虫个体陷入局部极值;加入基于sigmoid函数的约束因子,动态调整个体移动距离,在算法后期避免萤火虫个体在理论最优值附近因过度扰震而导致精度降低的情况;采用基于高斯积分倒数递减趋势的自然选择,在保持个体多样性的同时加快算法的收敛速度.理论分析证明了改进算法的收敛性和时间复杂度.通过对10个不同特征标准测试函数多个维度的函数优化仿真实验,测试结果表明改进算法的寻优精度和收敛速度均有明显提升,尤其是在高维情况下,几乎对于所有函数仍能找到理论最优解,较好地解决了萤火虫算法不适于高维求解的问题. 相似文献
45.
针对基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、收敛精度不高、稳定性不强等问题,提出基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法(GDEDBA)。将指数递减策略引入速度更新公式,使算法迅速进入局部寻优并展开精确搜索;构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式,使局部新解中所有粒子与当前全局最优粒子产生信息交流与学习,防止陷入局部最优,增加种群多样性;设计扰动控制因子来控制高斯扰动的扰动范围,增强算法的稳定性。15个测试函数的仿真结果表明,改进算法的寻优性能显著提高,收敛速度更快,求解精度更高,稳定性更强。 相似文献
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针对直推式支持向量机(TSVM)需要遍历所有无标签样本花费时间长的缺点,提出一种基于改进k近邻法的直推式支持向量机学习算法--k2TSVM。该算法首先使用k均值聚类将无标签样本分成若干簇,然后求出每簇中心点的k近邻并根据其中正负样本个数对无标签样本进行删减,将删减后的数据集输入直推式支持向量机进行训练。k2TSVM改善传统TSVM需要遍历所有无标签数据的缺点,有效减少训练样本规模,能够提高运行速度。实验结果表明,k2TSVM在降低运行时间的同时,能够取得比类似TSVM改进算法更好的分类结果。
相似文献
48.
49.
针对纤维在混凝土中存在的打团效应引入了纤维均分系数,并建立了六种纤维打团模型。基于复合材料的力学理论,分析了纤维打团效应对纤维混凝土(FRC)抗拉性能的影响。结果表明:纤维均分系数随打团纤维根数的增大而减少;纤维打团效应的存在导致纤维临界体积掺加率有一定程度的增大,FRC的抗拉强度有不同程度的减小;FRC抗拉强度的损失与纤维临界体积掺加率均随纤维打团含量的增大而增大;考虑纤维打团效应的FRC拉伸强度计算值与试验值较为接近。 相似文献
50.
城中村的成因分析及存在问题 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了“城中村”形成的主要原因,着重对“城中村”的形成和发展机理进行了阐述,并以西安市李家村为例,探讨了“城中村”存在的主要问题,以加快城市的发展进程。 相似文献