简介：斯大林模式，是苏联在以斯大林为首的联共（布）中央集体领导下，推进社会主义建设探索过程中形成的一种高度集中的政治经济体制，它是在以战争和革命为主题这样一种特定的时代背景下形成的。斯大林模式对推动苏联社会主义建设发挥了巨大的作用。但是，随着时代主题由战争与革命向和平与发展转换，其历史局限性日益突出，最终成为社会主义发展的障碍。再析这一模式的历史功绩与历史局限性，对于我国全面建设小康社会和加快推进社会主义现代化具有重要的借鉴意义。

简介：21世纪是信息时代，信息在社会中的地位越来越重要，已成为社会发展的重要战略资源，信息技术改变着人们的生活和工作方式，与此同时，信息安全也已成为世人关注的社会问题。本文介绍了保证信息安全的一种方法：数据加密标准（即DES），重点阐述单钥密码体制中的分组密码的基本概念、结构和加密算法。

简介：近几年，随着通信、网络等技术的飞速发展，在各个领域经常都会产生大量的信息数据。因此，如何使用有限存储空间进行快速准确地挖掘数据流近似的频繁项成为具有挑战的问题。本文介绍了一种新的挖掘算法——EC算法，使其空间复杂性为O（ε^-1），每个数据的平均处理时间为O（1）。

简介：针对传统遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢等问题，提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法，详细介绍改进的遗传算法应用于组卷的步骤，包括编码方案、适应度函数、遗传算子的确定等关键内容。实验结果表明，改进的遗传算法有效地提高了组卷效率。

简介：斯大林在领导苏联社会主义建设过程中,遵照列宁关于文化革命的一系列教导,从苏联经济建设的实际出发,坚持教育为社会主义经济建设服务,坚持教育与生产劳动相结合,大力普及义务教育、改革高等教育,进一步丰富与发展了列宁的教育思想,为苏联教育事业的发展做出了杰出的贡献.斯大林关于发展教育的思想对于我们今天的教育工作仍具有一定的现实意义.

简介：蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。

简介：边缘检测是图像分析和计算机视觉中最重要的内容之一。80年代中期,从图像所具有的不确定性是由模糊性引起的观点出发,首次将模糊集理论引入图像的边缘检测中,提出了图像边缘检测模糊算法（简称Pal算法）。与传统的空间域微分算法相比,该算法具有较好的抑噪、边缘检测效果,但是此算法仍然存在不少缺陷。就三种改进的模糊算法从算法原理和检测效果上与传统的Pal算法进行比较分析,用以说明改进算法能取得更好的检测效果。

简介：BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点，从而达到神经网络的最优化训练，充分发挥神经网络的作用。

简介：根据静态工作点的作用，以几种类型的放大电路为例，利用近似估算法和图解法对放大电路静态工作点进行定量分析，方法简单，易于掌握。求解结果能够符合实际工作的要求。

简介：应用迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法进行路由链路设计时,可以找到最短路径,但可能引起网络负载的不均衡.在考虑网络综合性能的基础上,对这两种算法增加链路或在生成链路时加入节点度的限制,可实现路由算法的优化,减少网络负载不均衡情况的发生.

简介：掌纹特征的提取是掌纹识别中最关键的一个环节，特征提取算法的好坏很大程度上决定了系统的识别率和效率的高低．结合近年来发表的文献，按照分析和描述的方式对掌纹的特征提取方法进行了分类，并对主要特征提取算法进行了分析和特性比较，最后总结了掌纹多特征融合方法是未来掌纹特征提取方法进一步的研究方向．

简介：近年来,国际上许多人在谈论东方“四小龙”,也就是东亚的“四小龙”.对此,我真有些不服气,难道我们改革,开放十多年来,还没有出现一个较象样的地方吗?我承认,台湾、香港和韩国、新加坡的确了不起,但我们大陆也不是没有好地方.比如,珠江三角洲,已成为社会主义商品经济的摇篮.还有,山东半岛、从闽南“金三角”扩展到北至福州地区的闽东南开发区,形势也很好.把上述地区联起来,也可能成为大陆的一条小龙.

简介：基于XML得出改进的语义表示法，能解决当前常用网络搜索引擎缺乏理解用户想法而导致查询结果不满意的问题。文档解析算法、模式匹配算法、生成XMLSE文档算法等几个基于语义搜索的核心算法，辅以人工标注和建立规则库，构成一个语义网络，能达到精确的搜索，提高搜索效率。

简介：本文给出了将分块Hermitian-Toeplitz阵与实矩阵互换,并求其特征结构的一种算法,从而减少对计算机内存的要求和提高处理速度.

简介：作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容,图像匹配的主要目的是寻找图形图像之间的匹配关系。因为传统的匹配方法主要是依靠点作为基本单元的一阶匹配方法和依靠线作为基本单元的二阶匹配方法,因此对采集特征点的选择和匹配方法的优化是很重要的。然而,基于局部图像信息的这两种方法的匹配效果不是很好,本文通过改进使用多目标优化算法NSGA-II,设计实现一种新的高阶图匹配算法,通过设计相关的目标函数和遗传算子,提取两幅图的特征,并在此基础上确定特征点匹配关系。实践表明,该方法在变形和噪声存在的情况下,能够正确匹配两幅图之间的特征点。

简介：本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——ScaledConjugateGradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

简介：TSP是一个经典的组合优化问题,已被证明。它还是经典的NP完全难题,该问题已被广泛用于物流系统中车辆选路等方面。近年来,学者们基于生物理论提出了许多解决此类问题的方法,其中就包括蚁群算法。通过描述TSP问题,并在此基础上探讨运用蚁群算法求解TSP问题。

简介：设计了一种基于遗传算法的关联规则算法,该算法将遗传算法和关联规则相结合.对遗传算法的编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子进行了分析,给出了所设计方法的具体步骤,并进行了试验.试验表明,改进后的算法的执行效率高于Apriori算法.

简介：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

简介：介绍遗传算法的基本特点和工作原理。结合线性规划模型阐述了其在复垦土地结构优化中的应用,通过具体实例给出了其实现过程。