郝春梅
- 作品数：15 被引量：42H指数：4
- 供职机构：哈尔滨金融学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省高等教育教学改革工程项目黑龙江省高等教育学会“十二五”教育科学研究规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理社会学更多>>
- 计算机形式验证方法研究综述
- 2011年
- 对形式验证方法进行了一综述和讨论，介绍了基于符号处理的形式推理方法，并详细讨论了时序电路、组合逻辑电路等价性的检验方法。
- 张瑞雪郝春梅王旭
- 关键词：时序逻辑等价性检验BDD
- 笔记本计算机充电电池供电与外部电源供电控制装置
- 本实用新型涉及一种笔记本计算机充电电池供电与外部电源供电控制装置。现有的笔记本计算机是采用外部电源和配套充电电池两种供电方式，电池必须装配在机体内才能充电，当计算机使用外部电源时电池电路亦与计算机相通，致使充电电池不断地...
- 郝春梅
- 文献传递
- 最短路径算法在物流管理中的应用
- 郝春梅
- 随着电子商务的发展，中国物流业也得到了迅速的发展，该项目对几种最短路径算法进行了比较分析，包括迪杰斯特拉算法、蚁群算法、粒子群算法，并针对这些算法的效率问题提出改进方法，通过提取道路信息，转化成网络拓扑结构，最后，使用V...
- 关键词：
- 关键词：物流管理电子商务发展网络拓扑结构
- 基于量子蚁群改进的K-means算法被引量：3
- 2013年
- 传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,并且容易陷入局部最优值,这些缺陷严重限制了它的应用范围;针对目前普遍所存在的问题,本文提出一种改进的基于量子蚁群的聚类方法,将量子计算原理和蚂蚁算法结合来改进K-means算法,该方法结合了两个方法的优点,力求优势互补,并且在该方法中引入微观适应性策略改进了算法中的交叉算子和变异算子,使得聚类算法的局部搜索能力得到很大的提高;实验证明该算法有很好的全局收敛性,克服了K-means的不足,能有效解决未成熟收敛的问题。
- 郝春梅吴波
- 关键词：量子计算蚂蚁算法K-MEANS算法聚类分析
- 计算机节能控制器
- 本实用新型涉及一种计算机节能控制器。人们关闭计算机时，往往不会直接切断电源，这样计算机中还有电流通过，不但消耗电能还影响主板的使用寿命，甚至酿成事故。本产品的组成包括：启动按钮(1)，所述的启动按钮分别连接继电器(2)和...
- 郝春梅
- 文献传递
- PSO算法优化BP神经网络的金融风险预警研究被引量：2
- 2014年
- 金融危机是一个非线性的复杂过程,BP神经网络对非线性系统具有很强的模拟能力。针对BP神经网络有收敛速度慢、易陷入局部极小值和振荡等缺点,利用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效地改善BP神经网络的缺点。对金融风险实例分析的结果表明,综合改进的BP算法相对于BP神经网络算法能明显加快网络的收敛时间,具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,用于金融风险预警是可行的,证实了该方法具有一定的实际应用价值。
- 李凌霞郝春梅王红丽
- 关键词：金融风险预警BP神经网络
- 蚁群算法实现求解TSP问题被引量：1
- 2012年
- 蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁群体觅食的仿生优化算法,本文主要介绍了蚂蚁系统算法的基本原理,并应用该算法使用C语言编程解决TSP问题,并对算法进行了时间复杂度的分析,证明了该算法的有效性。
- 郝春梅吴波
- 关键词：TSP问题蚂蚁系统时间复杂度
- 应用型人才培养的实践教学改革研究——以计算机科学与技术专业为例被引量：11
- 2015年
- 计算机科学与技术专业是工程实践性很强的专业,提高学生的工程实践能力是培养合格应用型人才的前提。文章从实践教学体系、实践教学模式以及实践教学平台建设等方面进行了探索与实践,提出了融合计算机科学与技术专业核心课程和财经管理类主干课程的"交叉学科"课程体系,课内实践、课外综合实践和企业实践的多层次渐进式实践教学体系,并构建了开放性的实践教学平台,为财经类院校计算机科学与技术专业的应用型人才培养提供了新思路。
- 李凌霞齐景嘉郝春梅
- 关键词：计算机科学与技术专业应用型人才实践教学改革教学模式改革
- 金融院校信息管理与信息系统专业本科人才培养模式研究被引量：4
- 2016年
- 本文立足于对金融院校信息管理与信息系统专业本科人才培养模式的现状进行研究,分析了人才培养模式中存在的问题,并在此基础之上,从创新型应用人才实践培养体系;构建多元化、开放式专业人才培养模式两个方面,阐述了优化金融院校信息管理与信息系统专业本科人才培养模式的策略。
- 郝春梅吴波
- 关键词：金融院校信息管理与信息系统
- 改进型粒子群算法解决多维背包问题被引量：2
- 2012年
- 微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术.将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO).算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验.实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好.
- 郝春梅吴波
- 关键词：微粒群优化算法组合优化
