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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对现有网络交互式数学学习系统存在的与教师交互不及时、资源选择效率低和非文本信息处理难等缺点,设计了一种基于专家系统的数学学习系统.通过深入研究学生自主学习的特性,该系统设计了"智能问答""学习管理""交互训练"和"辅助工具"等模块,使得对于学习资源的提供和交互行为的分析具有智能性,能够根据学生学习过程中出现的问题,进行针对性的训练,从而提高学生的学习效率.  相似文献   

2.
基于问题的学习(problem-based learning,简称pbl)是一种集中体现了建构主义学习和教学理念的教学方法,目前已为许多国家的教育领域广泛采用.文章介绍了基于问题的学习概念、基本要素和网络教学设计的建构主义理论支持,讨论了应用pbl进行网络教学设计应注意的一些要素,希望能为我国正在开展的综合学习实践和网络远程教育提供一点借鉴.  相似文献   

3.
基于NTP协议的局域网时间同步方案   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着计算机网络应用的发展,计算机时问同步的重要性日益凸显.针对局域网应用的时间同步问题,本文基于对NTP协议工作原理、NTP服务器工作方式和NTP网络结构的认识,以高校局域网为例,提出一种基于NTP协议的局域网时f"-I同步方案.  相似文献   

4.
为实现永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的有效控制,利用PMSM的线性化模型,采用一种基于柔化控制增量策略的快速广义预测控制算法设计PMSM转速控制律.根据历史时刻的预测控制向量和预测输出向量设计一种双通道网络补偿算法,对前向通道和反馈通道中的网络时延和数据丢包进行补偿.针对因网络时延和数据丢包导致的辨识信息缺失问题,提出一种网络广义预测自校正算法来提高系统的鲁棒性.仿真结果表明,网络预测控制器能够对网络时延和数据丢包进行有效的补偿,极大地改善PMSM网络控制系统的性能.  相似文献   

5.
网络学习共同体是一种基于网络环境的协作学习、构建知识的新型非正式学习方式,SNS和WIKI是Web2.0最典型的应用,当前最热的社会性软件。本论文分析了网络学习共同体的应用现状和SNS-WIKI整合系统的有效整合,构建了基于SNS-WIKI整合系统的网络学习共同体的基本模型,旨在为商务英语教学中网络学习共同体的构建奠定相应理论基础。  相似文献   

6.
为了进一步推进我国教育信息化进程的深入发展,扩大优质教育资源共建共享,我国网络学习空间的应用正在不断普及,这为学习方式的转变带来了无限的可能性.而知识建构是当前网络学习研究的重要内容之一,因此针对网络学习空间中学习者知识建构的效果进行研究既能够反映个体发展也能关注协作共同体的发展,符合当今社会教育发展方向和教育诉求.本研究将参与甘肃省陇南市五县一区的国培教师作为研究对象,通过网络学习空间这一载体,收集参训教师知识建构过程中的相关数据,并进行描述统计分析、社会网络分析和会话分析以论证基于网络学习空间支持下的国培参训教师知识建构的效果.  相似文献   

7.
为更好地利用差分进化算法对舰船电力系统网络进行重构,提出一种基于混沌迁移及无参数变异的差分进化算法.针对差分进化算法寻找最优解容易陷入早熟的问题,引入一种基于混沌迁移的并行进化策略.该策略将原有种群分为多个子种群,进行并行进化.在优化过程中引入混沌迁移序列引导个体迁移,利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群间能高效地进行信息交换.针对电力系统网络重构中的0,1,2编码方式在解码中信息丢失问题,提出一种无参数变异算子.这个算子能使算法结构简单、利于运算.最后利用混沌序列初始化种群和Pareto选择策略提高舰船重构效率.仿真实验表明,改进的算法具有更好的故障恢复方案,能有效避免差分进化算法在求解电力系统网络重构时的早熟问题.  相似文献   

8.
基于复杂网络中的社团划分问题,提出了一种基于主成分分析的高斯混合模型社团提取算法.利用主成分分析对网络的邻接矩阵进行降维处理,假设一个网络中的社团由不同高斯模型生成,用期望最大化算法对模型的参数进行了求解.结果表明,当主成分的贡献率达90%以上时,网络的划分和实际网络非常吻合,所用时间也较短,表明该算法与以往方法相比具有明显优越性.  相似文献   

9.
针对UMTS/WLAN异构网络中的无线资源管理问题,提出基于比例速率限制的网络选择和资源分配算法.为保证用户间的公平性,将问题建模为带比例速率约束的系统吞吐量最大化问题.通过求解放松约束后的优化问题,得出用户网络选择与其到不同网络的可达速率之比相关的推论,并依此提出一种低复杂度的分布式算法.仿真结果表明,所提算法与原优化问题解的上界相比只有较小的性能损失,同时能有效保证用户间的公平性.  相似文献   

10.
基于认知科学的研究提出一个新颖的计算模型用于物体识别.特征整合理论为计算模型提供了总体路线.基于最大熵原理构建学习过程,获得必要的先验知识构成认知网络.利用认知网络,将底层的图像特征和高层知识捆绑起来.利用条件随机场的基本概念和原理建模捆绑过程.将计算模型应用于现实世界的物体识别,在标准图像库上进行评估,取得了很好的效果.  相似文献   

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