湖南女子学院2014高职对口计算机专业分数线,谁知道湖南女子学院近几年音乐专业的文化课分数线?...

本文提供了2007年至2009年湖南女子大学在湖南省及外省的专科批次录取分数线详情,包括不同科类如文科、理科、美术等的具体分数要求。

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2013.07.01

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2009年在湘录取分数线

批次 科类 抛档线

专科类 文科 408

理科 384

文科美术 456

理科美术 360

文科音乐 464

理科音乐 360

文科体育 440

理科体育 395

文科播音 510

理科播音 455

文科舞蹈 400

理科舞蹈 360

职高对口类 旅游类 438

财会类 553

师范类 535

文秘类 514

计算机类 483

音乐类 300

服装类 569

09外省分数线

外省 文科 理科

河北 364

内蒙古 290

吉林 371 351

江苏 248/176

浙江 321 303

安徽 368

福建 376 382

山东 315

河南 285

湖北 336

广东 456

广西 359

海南 411 337

云南 447

陕西 360

甘肃 375

新疆 336

2008年在湘录取分数线

批次 科类 抛档线

专科类 文科 441

理科 407

文科美术 497

理科美术 439

文科音乐 423

理科音乐 443

文科体育 479

理科体育 458

文科播音 542

理科播音 514

职高对口类 旅游类 494

财会类 561

商贸类 583

文秘类 518

英语类 623

美术类 442

服装类 535

省份 文科 理科 艺术

河北 417

内蒙古 338

辽宁 407 理科体育:334

吉林 401 理科体育:348

黑龙江 321

江苏 217 191 美术:333/170

浙江 377 343

安徽 501 美术:269/160

福建 342 美术:257/191

河南 297 美术:247/186

播音:306/288

音乐:257/117

空乘:306/310

广东 447 美术:292/183

广西 324 美术:349/147

音乐:202/124

海南 436 412

贵州 450

陕西 350

甘肃 466 美术:272/166

音乐:227/160

湖南女子大学2007年在湘录取分数线

批次

科类

抛档线

录取分

(专科)

文科

446

462

理科

410

416

文科美术

509

511

理科美术

456

460

文科音乐

477

480

理科音乐

408 408

文科体育 586 588

理科体育 585 586

湖南女子大学2007年外省录取分数线

.

2007职高对口分数线

省 份 科目 抛档分 师范类 506

重庆 文 366

理 416 计算机类 548

海南 文 425

理 431 旅游类 467

内蒙 文 379

安徽 文 485 电子类 402

理 459 医卫类 308

河北 文 443

理 464 财会类 572

贵州 文 439

理 383 商贸类 524

广西 文 354

艺术 159 文秘类 546

广东 文理 493

艺文 314 英语类 622

河南 文 398

艺文 281 音乐类 356

山东 文 394

艺文 294 美术类 399

福建 文 360

理 364 服装类 509

浙江 文 385

理 361

江苏 文 481

理 459

云南 文 483

理 455

新疆 文 300

西藏 文 262

甘肃 文 448

艺文 69

吉林 文 337

陕西 文 328

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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