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孟香惠: 作品数：18 被引量：73H指数：4; 供职机构：深圳广播电视大学更多>>; 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>; 相关领域：理学文化科学自动化与计算机技术经济管理更多>>

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关于最速渡江路线的解析解和数值解被引量：1: 2005年; 本文用变分法,在渡江者游速大小恒定、水流速度大小恒定或随水域均匀变化两种情况下,求得了最速渡江线路的解析解,并在此基础上求得了比参考文献[1]更优的数值解。; 齐松茹孟香惠杨圣宏; 关键词：解析解数值解

变分法在渡江决策中的应用被引量：1: 2005年; 本文在渡江者游速大小恒定、水流速度大小恒定或随水域均匀变化两种情况下,用变分法求得了最速渡江线路的解析解,并在此基础上求得了比参考文献[1]更优的数值解。; 孟香惠; 关键词：解析解数值解

不可微规划的极大熵不动点算法: 1999年; 本文将极大熵逼近方法和不动点计算方法有机地结合，提出了一种不可微规划计算方法．该方法同样也适用于求解可微规划。; 孟香惠; 关键词：不可微规划极大熵不动点算法收敛性

线性规划标准型和整数线性规划最优解的两个注记被引量：2: 2019年; 本文研究线性规划标准型的基本假设所蕴含的一些性质,并探讨整数线性规划最优解和其松弛问题最优解的关系.首先,分别讨论四种情形下线性规划最优解的性质,即无约束线性规划问题、仅有非负约束的线性规划问题、仅有等式约束的线性规划问题,以及标准线性规划问题系数矩阵的列向量有为零的情形等.然后,构造两族二维整数线性规划,其松弛问题的最优解与其(整数)最优解"相距甚远".; 孟香惠施保昌胡新生; 关键词：线性规划整数线性规划最优解

一类半无穷优化问题的求解方法: 2001年; In this paper we present a class of nondifferentiable optimization problems: seim-infinite minimax problems which arise from engineering design. Two algorithms for solving the problems are constructed by combining the idea of discretion with the method for solving minimax problems, and the convergence of the algorithms is proved under weaker conditions. Numerical tests show that the algorithms are practical and effective.; 孟香惠李木桂胡新生周济施保昌; 关键词：收敛性最优解迭代

基于网络信息技术的残疾人混合教学模式的实践与应用——以计算机文化基础课程为例被引量：4: 2012年; "混合"教学有两方面的含义:一方面是指不同类型的残疾学习者的混合;另一方面是指多种教与学手段相互补充,取长补短,综合应用。采用面向视障人士、聋哑人士、肢体残疾人士学习的"混合"教学模式,不仅适用于各类残疾人学习计算机文化基础课程,同时这种模式也能够推广到其他课程,成为残疾人教学的有效模式。; 孟香惠赖小乐李珊珊; 关键词：混合教学模式全纳教育残疾人

基于《物流管理定量分析方法》网络课程的融合式教学实践探索被引量：1: 2013年; 根据电大"人才培养模式改革和开放教育试点"项目的要求,研究基于网络课程的面授导学与网上教学的相互融合的一体化教学设计,是进一步探索新的教学模式,深化教学模式改革的有效尝试。本文阐述了《物流管理定量分析方法》网络课程的教与学的环境,介绍了基于该网络课程的融合式教学模式的实践探索情况,并从三个方面分析了融合式教学模式的教与学的效果。实践证明,基于网络课程的融合式教学可以提高教与学效果。; 赵凯孟香惠李珊珊; 关键词：网络课程融合式教学教学有效性

关于可行方向法的二个注记: 2013年; 文[1]中引理10.2.6.是证明非线性规划的可行方向法之收敛性的一个极为重要的依据.本文给出了一个简单的推论,并由此说明重要文献[4]中关于约束函数二次可微的假设可去.最后将引理的思想用于点到集映射算法.说明文[5]中关于一致正则的假设可减弱成所谓准一致正则.; 孟香惠; 关键词：非线性规划可行方向法

一种改进的分枝定界算法被引量：6: 1998年; 为了提高许多与分枝定界有关问题的解题效率，扩大其应用领域，通过对分枝定界法的分析，利用人工智能的搜索思想，给出了分枝定界的一个更好的搜索算法．; 杜江孟香惠施保昌于寅; 关键词：分枝定界法人工智能二叉树

一类不可微优化的极大熵方法的收敛性被引量：1: 2000年; 本文对求解如下问题的极大熵方法的收敛性质进行了研究 :( P) minf ( x) max1≤ i≤ m{fi( x) },s.t. x∈Ω {x∈ Rn| gj( x)≤ 0 ,j =1 ,… ,l}.其中 m≥ 1 ,l≥ 0为整数 ;若 l =0 ,规定Ω =Rn.; 李木桂孟香惠胡新生施保昌; 关键词：MINIMAX问题极大熵方法收敛性不可微优化