简介：摘要针对PSO算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题，提出了一种基于算法参数变化的简化粒子群算法。该算法惯性权重和学习因子分别随迭代次数呈指数函数变化和正弦三角函数变化，使用4个经典Benchmark测试函数进行仿真测试。结果表明本算法能较好收敛到全局最优值，且收敛速度快，收敛精度高，优化性能好。

简介：

简介：摘要教师既要重视法则的教学，也要引导学生理解法则背后的道理。课堂教学中教师要善于解放学生的眼、手、脑，借助动手操作、直观模型与算式的紧密结合来帮助学生理解算理，实现由感性到理性的跨越与提升。

简介：由于小型四旋翼飞行器能够出入空间较小甚至人类所不能及的地方，因此具有较为重要的军用价值、民用价值。本文基于四旋翼飞行器当前应用研究，分析其在实际应用中存在的问题，以及影响飞行准确性的因素；基于PID算法，改进算法并研究飞控系统，提高控制精度。实验表明，优化算法大大提高了飞行器的稳定性与控制自由度。

简介：针对绿色金融评价得分与影响因素之间复杂的非线性关系,弥补传统评价方法精确度低的缺陷,运用遗传算法优化的神经网络模型对2011年和2016年广东省21市绿色金融发展水平进行测度。通过各项指标分析2011年和2016年各城市绿色金融发展趋势,比较其绿色金融发展水平。研究结果表明,城市绿色金融的发展状况与政府和社会资本支持、资金配置效率、环保企业发展状况的关系更为密切,政府去产能、高能耗监管也起到重要作用。针对各城市评分结果与变化情况进行分析,并为推动城市绿色金融发展提出对策建议。

简介：实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺，也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择。本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析，在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究。研究发现，中国能在经济衰退模式、节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰；人均GDP、城市化率、研发强度、非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大，人口、能源强度的影响较小。