问题转换
问题转换的相关文献在1982年到2022年内共计83篇,主要集中在教育、自动化技术、计算机技术、数学
等领域,其中期刊论文80篇、会议论文1篇、专利文献117311篇;相关期刊71种,包括社会科学辑刊、太平洋学报、云南社会科学等;
相关会议1种,包括第32届中国数据库学术会议等;问题转换的相关文献由112位作者贡献,包括王东峰、Liu Bin、Mao Jiali等。
问题转换—发文量
专利文献>
论文:117311篇
占比:99.93%
总计:117392篇
问题转换
-研究学者
- 王东峰
- Liu Bin
- Mao Jiali
- Wu Tao
- Zhang Luoyang
- 丁俊国
- 不公告发明人
- 严昌东
- 于江华
- 亦康
- 何斌
- 冯雪东
- 凯-乌维·伯格曼
- 刘勇
- 刘喜元
- 刘威
- 刘彩霞
- 刘斌
- 刘程
- 卓亚琦
- 南岩
- 吕素峰
- 吴兵
- 吴文成
- 吴涛
- 周晓
- 周根清
- 周生明
- 姚波
- 姬志闯
- 孙丰富
- 孟勇
- 安振平
- 宋斌
- 张劲
- 张卫东
- 张洛阳
- 张灿龙
- 张要贞
- 徐水龙
- 明仲
- 曹太强
- 朱勋懂
- 朱志峰
- 朱泽轩
- 朱莉欣
- 李佩勇
- 李可进
- 李宪如
- 李志欣
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梁正平;
刘程;
王志强;
明仲;
朱泽轩
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摘要:
由于不同目标之间相互冲突且搜索空间巨大,现有大规模多目标优化算法的综合性能尚存在较大改进空间.为合理均衡算法的搜索效率与搜索质量,提升算法的综合性能,本文提出一种基于存档和权值扩展的大规模多目标优化算法(LSMOEA-AWE).该算法总体采用进化计算框架,基于大规模决策变量与小规模权值变量之间的问题转换进行求解.其核心是在进化过程中选取高质量代表性解及其对立点构建存档高效引导种群的进化方向,并引入权值扩展策略逐步扩大算法的搜索空间,在确保算法搜索效率的同时,提升搜索质量.为验证LSMOEA-AWE的有效性,将其与6个先进的大规模多目标优化算法在最新的大规模多目标基准测试问题集LSMOP上进行对比,实验结果表明LSMOEA-AWE对于大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.
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吴文成
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摘要:
规范研究作为建构主义构建的指涉经验世界的科学研究纲领,在不断解决纲领内部的"反常"过程中,经历了从研究规范扩散,到规范衰退,再到关注规范竞争的内部问题转换.在这一历程中,研究纲领的硬核被重新理解,规范不再被视为意义稳定的"事物",而是被理解为处于不断变革的一种"进程",规范硬核被重构为周期性"动态生成的事物".在行为体对规范意义的持续竞争中,规范演进因而呈现扩散或衰退的双向发展可能.此外,随着研究问题从扩散转向竞争,学者们的分析层次下沉到单元,行为体之间的战略互动得到高度强调,"结果性逻辑"越来越被重视,成本—收益考量机制被吸纳进研究纲领.在这一问题转换过程中,单元的施动性逐渐得到充分体现,结构对行为体的单向建构被逆转,行为体建构体系层面的规范结构随之成为可能.概言之,规范研究的这一问题转换预测了规范演进方向的双向可能性、单元与结构的互构、行为体对理性选择机制的接纳这些新颖事实,并且在一定程度上得到经验验证,因此,规范研究纲领的问题转换呈现出进步特征.
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周晓
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摘要:
在数学问题的解决中,等价转化与数型结合思想有着极其重要的应用,尤其在一定条件下,求某些式子的最值问题,就可利用数形结合的方法,转化为求斜率、截距、距离等问题,从而使问题得到解决.
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王创举1
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摘要:
近年来.随着人们出行日趋方便,官兵亲属来队增多.节假日尤为突出。基层单位如何处理好正常工作与亲属管理之间的关系,对一线带兵人提出了新考验。新时代带来新机遇.同时也引发新问题。与其“禁”而远之,把问题滞留。不如“以礼待之,打开门,迎进来,举办军属主题军营开放日,把问题转换成机遇。
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黄欣妮
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摘要:
不等式在学科学习中有着广泛的应用,其知识点覆盖全面,所以证明方法也是灵活多变的.本文是根据观察不等式的结构,将不等式的各个知识点统一转换到对函数的性质研究,这就便于利用函数的相关性质证明不等式.
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丁俊国
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摘要:
数学课堂的"高效化",张扬了教学个性,解放了学生思维,为学生提供了"足够的时间和空间"。笔者认为,数学课堂还应追求"简约化"。"简约化"并不是简单的压缩和简化,相反,它是一种直抵数学本质的"深刻",是一种指向数学素养的"丰富"。
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李林强
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摘要:
一、原题呈现如图1、四边形ABCD中,∠ABC=∠CDA=90°,AD=DC=5,AB=7,BC=1,则BD= .二、解法展示解法1如图2,连接AC,过C点作CH⊥BD,垂足于H点.因为∠ABC=∠CDA=90°,所以,A、B、C、D四点共圆;又因为AD=DC=5,所以∠CAD=∠DCA=45°.
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李玲
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摘要:
数学教学中,如何将复杂难懂的问题转换为简单易懂的问题?这是我们教师时时面对的课题.笔者认为,及时归纳和总结解题思路与方法,可以有效地避免题海战术,提高学生解决问题的能力.本文介绍一个结论在解反比例函数问题中的应用.
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Zhang Luoyang;
张洛阳;
Mao Jiali;
毛嘉莉;
Liu Bin;
刘斌;
Wu Tao;
吴涛
- 《第32届中国数据库学术会议》
| 2015年
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摘要:
多标签分类可用于发现现实生活中同时归属于多个类的样本.常用的多标签分类算法主要有两类:基于问题转换的方法和基于算法转换的方法.本文针对基于问题转换的方法BR未考虑标签之间相关性的不足,容易造成分类器输出在训练集中不存在或次数较少的标签集合,考虑到标签的取值应由属性置信度和标签置信度共同决定,首先提出了基于贝叶斯模型的多标签分类算法(MLBN,A multi label classification algorithm based on Bayesian models).其中,通过传统的分类算法计算获得属性置信度,以及通过训练集计算得到标签置信度.因为MLBN在计算属性置信度时必须考虑所有已分类的标签,分类器的性能容易受无关或弱关系的标签影响,所以使用马尔科夫模型简化置信度的计算提出了MMLBN(Markov MLBN).理论分析和实验表明,相比于已有的问题转换方法,本文提出的MMLBN在训练时因考虑到标签之间的相关性,当数据集中实例的标签基数较大时其时间效率和准确性都有较大提升.