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作者：李国宣宁夏师范学院

学位级别：硕士

课前预习是语文教学过程的重要环节,对语文教学而言,需要充分发挥课前预习的积极作用,培养学生主动预习、自主学习的能力。然而在教学实践过程中,很多初中学生不重视甚至忽视课前预习,没有养成课前预习的习惯、掌握预习的方法。同时,教... 详细信息

课前预习是语文教学过程的重要环节,对语文教学而言,需要充分发挥课前预习的积极作用,培养学生主动预习、自主学习的能力。然而在教学实践过程中,很多初中学生不重视甚至忽视课前预习,没有养成课前预习的习惯、掌握预习的方法。同时,教师也缺乏对学生课前预习的有效指导,没能充分发挥预习在语文教学中的重要作用。本文针对初中语文教学课前预习存在的问题,以初中散文为切入点,分析了当前初中语文散文课教学中存在的问题及形成原因,探讨了初中语文散文教学课前预习方案的设计,为初中散文课前预习教学实践提供有效的指导,帮助学生养成良好的预习习惯,提高课堂教学效率和效果,并为学生终身学习打下坚实的方法论基础。

关键词：初中散文教学课前预习方案设计策略

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基于混合蚁群算法P-中位问题的研究

基于混合蚁群算法P-中位问题的研究

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作者：李国宣辽宁科技大学

学位级别：硕士

随着社会主义现代化经济迅猛发展,物流运输交通道路信息化越来越高,实现最优选址在现代化城市规划中起到的作用不言而喻。设施选址的合理与否对配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行选取位置的优化,是设施选... 详细信息

随着社会主义现代化经济迅猛发展,物流运输交通道路信息化越来越高,实现最优选址在现代化城市规划中起到的作用不言而喻。设施选址的合理与否对配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行选取位置的优化,是设施选址领域的重要研究课题。其中,P-中位问题(P-median problem,PMP)是设施选址类型之一,也是当前研究的重点。现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法等,这些算法的出现为求解设施选址问题提供了新的工具。P-中位问题计算复杂,属于NP-hard问题。本文研究了P-中位问题模型的构建,基于蚁群算法和免疫优化算法提出一种混合优化算法用于设施选址优化问题中。针对蚁群算法的不足,分别通过免疫优化算法处理蚁群算法初始解和信息素更新策略的选择,在优化过程的初期,利用蚁群算法进行随机寻优,扩大解的搜索范围;为解决蚁群算法求解时间长,容易出现停滞的问题,利用免疫优化算法跳出局部最优解和增强算法遍历寻优能力,提高了蚁群的计算速度。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现设施的最优化选址,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。采用参考文献中的数据作为实例数据基础,采用MATLAB语言编写了计算程序,对混合蚁群-免疫优化算法进行了计算验证,证实了该算法可行性和有效性,结果表明混合算法与其它单一智能算法相比具有优越性;而且对提出的混合智能算法中的各项参数进行了对比分析,探讨了所用参数的最优组合。

关键词： P-中位问题蚁群算法免疫优化算法设施选址

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代数法——不定方程

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天府数学 1997年第Z1期 58-61页

作者：李国宣富顺县城关镇教办室

代数法——不定方程富顺县城关镇教办室李国宣用字母代替未知数，列方程解应用题，在前面已经研究了，所列方程中只含一个未知数的情况，如：鸡兔同笼，共有头９０个，足２５２只，笼中鸡、兔各多少只？设有ｘ只兔，则有（９０－ｘ）只... 详细信息

代数法——不定方程富顺县城关镇教办室李国宣用字母代替未知数，列方程解应用题，在前面已经研究了，所列方程中只含一个未知数的情况，如：鸡兔同笼，共有头９０个，足２５２只，笼中鸡、兔各多少只？设有ｘ只兔，则有（９０－ｘ）只鸡。由题意可得方程４ｘ＋２×（９０...

关键词：代数法二元一次不定方程整数解菠菜籽平均成绩勤动脑萝卜籽小盒子未知数自然数

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妇幼保健计免工作体会

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吉林医学信息 2001年第9期18卷 44-45页

作者：李国宣马丽杰洮南市团结办事处计生办洮南市中医院

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总结经验解放思想实事求是为开创会理烤烟生产新局面而努力奋斗

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凉山科技 1993年第1期 54-55页

作者：李国宣罗文学

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骨髓转移瘤——附71例临床及形态学分析

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中华内科杂志 1981年第7期20卷 415-418+449页

作者：郑天林李德高李国宣曹金霓焦娟中国医学科学院首都医院天津市第一中心医院

骨髓转移瘤,国内报道不多,对其骨髓特点记述也较少。现将两院自1954年1月至1979年底共发现86例,其中资料较完整者71例,并结合临床,对其骨髓及血象加以分析总结。

关键词：多发性骨髓瘤人类

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基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

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辽宁科技大学学报 2016年第6期39卷 468-475页

作者：张晓霞李国宣孙暄尧杨丹辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择... 详细信息

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。

关键词：旅行商问题自适应蚁群算法线路重连算法阈值接收算法

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