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李波: 作品数：32 被引量：40H指数：3; 供职机构：长春工程学院更多>>; 发文基金：吉林省教育厅科研项目吉林省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程环境科学与工程更多>>

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关于中外合作办学计算机应用课程建设研究: 2012年; 受多个方面因素的共同影响,计算机应用课程在现阶段所取得的教学效果并不显著。从这一角度上来说,针对计算机应用课程进行必要的改革与优化是尤为关键与必要的。本文结合中外合作办学模式的因素,结合合作办学模式的基本特点、学生情况以及硬软件资源,从在分层教学的引入背景下结合学生实际情况展开教学分析、在主导—主体教学设计模式的引入背景下展开教学分析以及在师资队伍建设的强化背景下展开优质教学分析这三个方面入手,围绕中外合作办学计算机应用课程建设这一中心问题展开了较为详细的分析与阐述,希望能够引起各方工作人员的特别关注与重视。; 李波王妍姜亦学赵立英; 关键词：中外合作办学计算机应用课程建设教学模式

混合蛙跳算法在TCRO问题中的应用被引量：2: 2020年; 遗传算法和粒子群算法等进化算法(EAs)因其适用性被用于开发过去二十年来的多目标时间-成本资源优化(TCRO)。比较混合蛙跳算法与现有群智能算法对可分裂的TCRO问题的解决,结果表明,混合蛙跳算法比现有的群智能优化算法在寻找更好的项目进度解决方案方面具有更高的优势,其总项目成本更低,项目总项目时间更短,资源分配的总体变化或资源分配的总时间利用更少。; 李波; 关键词：群智能算法

“黄金分割点细分内插法”在海岸线模拟系统中的应用与研究: 2011年; 本文基于分形维数的基本原理，引入了随机迭代函数系统原理等优化数学模型。创造性的提出了“黄金分割发细分内插法”的海岸线模拟算法。并对比性的分析了该算法在海岸线模拟系统中应用的优势和创新。; 王妍李波李鑫艾婷石磊; 关键词：分形维数黄金分割点迭代算法

“新基建、新工科”背景下应用型本科“数据科学与大数据专业”建设的研究与探索: 2020年; 从2016年至今,数据科学与大数据技术专业已经在全国300多个本科高校,900多个专业全面开设。但是在“新基建、新工科”背景下,对于“数据科学与大数据专业”建设还有非常多值得深思和探讨的课题,如人才培养模式的革新;课程实习的科学设置;面对专业认证课程比例的调整;校外实习的选择等等。; 李波; 关键词：应用型本科校外实习本科高校课程实习大数据

改进人工蜂群算法及其在工程设计中的应用: 2023年; 针对求解多目标优化问题(MOP:Multi-Objective Problem)时,人工蜂群算法(ABC:Artificial Bee Colony)存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题,对其各部分求解策略进行了改进。基于ABC算法框架,设计了一种基于自适应求解策略的多目标ABC算法,并在机电执行器设计的实际应用工程设计问题中,将所提出的改进多目标ABC与其他典型的群智能算法进行优化性能比较。通过实验验证可知,所提出的MOABC/DD(Multi-Objective Artificial Bee Colony Based on Dominance and Decomposition)算法在求解机电执行器设计问题基准测试用例时,与典型算法相比,具有较好的问题求解精度。并且MOABC/DD的实验结果较为稳定,从而证明了MOABC/DD具有较高的求解稳定性和健壮性。; 李波宋婧媛张邦成; 关键词：多目标优化问题人工蜂群算法群智能算法

电力系统无攻优化中群智能算法的研究应用被引量：2: 2016年; 随着人们生活水平以及科学技术的不断进步,对于电力的需求也在不断的增加。电力系统进行无功优化控制,不但可以使系统有用功功率损耗得到有效的控制,而且对于电力系统中的电压质量有着很大的改善作用,对于保证电力系统安全平稳的运行有着重要的现实意义。文章对电力系统的无功优化所应用的先进的群智能算法的特点与使用情况进行分析,并对其中存在的问题进行分析,提出一定的改进意见,使其更加适用于电力系统的无功优化。; 李波; 关键词：电力系统无功优化群智能算法

吉林省城镇污水处理运营远程监管系统应用技术研究: 2015年; 针对吉林省城镇污水处理情况,基于吉林省城镇污水处理运营远程监管系统应用技术研究项目支持,对项目研究加以分析并作出系统设计。; 李波于大伟; 关键词：污水处理系统

新一代计算机和人工智能技术的发展趋势研究被引量：2: 2010年; 二十一世纪,随着信息技术的飞速发展,计算机成为我们必不可少的生活用品,人类成功运用人工智能创造的成果越来越广泛的应用到我们的生活中,"智能化"已经成为新世纪新技术和新产业的重要发展方向。; 李波张二亮; 关键词：人工智能技术

基于数据挖掘技术的自适应学习系统的研究被引量：1: 2012年; 本文分析了划一式教学的缺陷,引入了自适应学习系统。创造性的提出了数据挖掘技术在自适应学习系统中的应用。并介绍了数据挖掘技术在自适应学习系统中的实现步骤。; 王妍李波赵立英吴畅; 关键词：数据挖掘自适应自适应学习

一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法: 本发明公开了一种基于深度学习混合模型的轴承寿命预测方法，属于轴承剩余寿命预测技术领域，包括以下步骤：首先，提取振动信号的均方根值作为原始数据。为了增强退化信息的提取能力，采用灰狼优化算法(GWO)优化的变分模态分解(VM...; 张邦成殷云高李波和思铭高智常笑鹏宋婧媛任禹衡