表单的作用是非常重要的。比如获得 Web站点用户的信息，访问者可以在表单 对象中输入信息，然后提交这些信息。其 他的如在站点内加入搜索引擎等也必须利 用表单技术。本章重点内容是：文本域、 复选框、单选按钮、列表/菜单的使用。难 点内容是：制作发送电子邮件表单、制作 跳转菜单和在网页中加入搜索引擎等较为 高级的内容

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1.模式搜索法 2. Powell算法 3.单纯形替换法

一、信息检索概述 二、网络检索系统及搜索引擎 三、常用搜索引擎使用介绍 四、信息安全技术 五、计算机病毒及其防治 六、职业道德及相关法规

7.1图的定义和基本术语 7.2图的存储结构 7.2.1数组表示法 7.2.2邻接表 7.2.3十字链表 7.2.4邻接多重表 7.3图的遍历 7.3.1深度优先搜索 7.3.2广度优先搜索

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性

提出一种基于模糊逻辑和神经网络的专家系统,它是一种集信息表达,生成与求解为一体的新型求解系统,本系统的核心——学习推理网,网络的知识表达是分布的,可实现并行推理。不需要进行搜索和匹配