深度强化学习中的知识迁移方法研究综述

深度强化学习是人工智能研究中的热点问题，随着研究的深入，其中的短板也逐渐暴露出来，如数据利用率低、泛化能力弱、探索困难、缺乏推理和表征能力等，这些问题极大地制约着深度强化学习方法在现实问题中的应用。知识迁移是解决此问题的非常有效的方法，文中从深度强化学习的视角探讨了如何使用知识迁移加速智能体训练和跨领域迁移过程，对深度强化学习中知识的存在形式及作用方式进行了分析，并按照强化学习的基本构成要素对深度强化学习中的知识迁移方法进行了分类总结，最后总结了目前深度强化学习中的知识迁移在算法、理论和应用方面存在的问题和发展方向。     

实现人工神经网络知识增殖能力的一种方法

具有知识增殖能力的神经学习系统是人工神经网络发展的一个重要方向，备受研究人员的关注．传统上对神经学习系统知识的增殖或重用研究偏重于对个体网络的改造，根据知识积累和继承的思想，引入自治神经网络(autonomous artificial neural network，AANN)的理念，以此作为构造知识可增殖神经学习系统的基础，利用群体网络的方法成功解决了神经学习系统的拓展和知识增殖问题．AANN和一般神经网络的区别在于其自治能力，采用AANN模块构造的神经学习系统，具有知识增殖能力，其可靠性、可拓展性和灵活性都得到提高．实验结果表明，该方法构造的群体网络系统可有效继承其模块所学习的知识．     

"整合点"诊断方法研究

本文对人类学习内容进行了系统分类,提出了三类知识和两类能力的分类体系,系统分析了每类知识和能力的特点及应采取的学习方式,常规教学手段存在的困难及对信息技术可能的需求.在此基础上,讨论了整合点诊断的基本思路和方法.     

学习系统中的知识

本文阐述了学习系统中背景知识和领域理论的区别和联系以及它们在学习过程中的地位和作用，强调了背景知识对提高系统的学习能力有着重要的作用。文中还以一个具体的学习系统为例说明了可以利用背景知识帮助基于解释的学习系统克服不完善的领域理论带来的问题，使系统能完成知识级的学习。文章最后还讨论了背景知识的来源与获取问题     

软件企业知识管理的思考

首先介绍了知识管理和组织学习的概念，从它们在软件过程改进中的应用－能力成熟度模型开始，对知识与知识技术和软件知识技术进行了述评，包括知识转换模型，知识与知识技术，软件工程知识体系，对象技术等，指出了中国软件企业面临的挑战，最后，举例说明软件企业如何进行知识管理。     

“知识管理”专题之一——知识管理的战略选择

中国企业在日趋激烈的市场竞争环境中,应该从知识吸纳、知识联盟、知识整合、知识转移、知识激励、知识创新六方面来确立自身的知识优势战略。 知识吸纳战略 中国加入世界贸易组织所面临重要挑战之一就是对国际经济运营模式、法律和游戏规则的了解与学习,这使加入WTO过程变成了一个吸纳新知识和调整自身行为的学习过程。学习过程一般由四种能力构成:获取能力、吸收能力、改造能力和应用能力。     

基于Web的农业信息技术及应用课程平台研究

本文在教学实践的基础上，对农业信息技术及应用课程的教学内容和教学方法进行比较深入的分析，提出了基于Web自主学习弼络教学模式。本文探讨了利用新的互动平台开展知识教学、能力培养、知识拓展、信息素养和创新素质的培养模式。它能够很好的解决在教学过程一些实际问题。     

VB语言案例教学的应用

计算机语言教学，教师不仅要教学生学习计算机语言知识，更重要的是让学生学会如何利用计算机语言知识去编程，去解决实际需求。教学过程中，针对学生实际解决问题能力弱，通过典型案例的教学，激发学生学习兴趣，学思结合，集思广益，提高了分析问题和解决问题的能力。     

计算机支持的协作学习的伙伴模型

伙伴模型的建立是计算机支持的协作学习（CSCL）中寻找学习伙伴的关键。伙伴模型对学生分组的关键因素进行了较全面的建模。对伙伴模型进行了形式化的描述,并重点对动态协作信息的表示，如伙伴学习进度、知识水平、认知能力和协作能力进行了研究。     

概念图智能匹配机制用于支持个性化网络学习

针对个性化网络学习平台中往往只关注学习者学习风格而忽略对学习者认知能力培养的问题提出一种基于概念图的方法对学习者认知能力进行形式化描述。采用自然语言处理及潜在语义分析方法构建基于学习者行为的学习者概念图及领域知识概念图,提出一种基于最大共同子图的匹配算法计算学习者概念图与领域知识概念图之间的相似度,提取学习者的个性化知识缺失、还需要掌握的知识,并以可视化形式呈现一定知识目标领域内学习者的已有知识及需要掌握的知识。实验结果表明,基于概念图的个性化网络学习能够促进学习者及时纠正、完善知识点的理解缺陷,培养学习者的认知能力。     

知识网格环境下基于TMs的协同认知

协同认知，形式上表现为问题解决环境下拥有各自知识的实体，根据一定的学习规则在个体认知的基础上，协同完成某项认知任务。协同认知的参与者可能处于不同地点，因而分布式环境下的知识共享显得尤为重要。本文通过对网格环境下Topic Maps（TMs）这一知识表示手段的应用扩展，对网格环境下的知识表示和知识传播进行了研究，提出了有别于传统网络查询的查询机制。在对协同认知的元学习及群学习进行分析与定义的基础上，将机器处理和心智学习有机结合，构造了一个面向知识网格环境的协同认知学习机制，并相应地给出了一个基于TMs的认知实例。     

一种用于视觉模式识别并能自学习和推理的神经网络

本文提出一种用于模式识别，并具有逻辑推理及自学习能力的神经网络模型。该模型是自适应揄网络（ＡＩＮＥＴ）属于一种前馈式神经网络，它由两种类型的连接组成，可通过反向传播算法进行训练。该模型有四个主要特征；逻辑推进能力、通过自学习采集知识、利用专家知识改善用结果解释能力。本文首先描述网络的结构和性能、自学习的方法和其它特征，然后再介绍使用该神经网络的一种复合型图象识别模型。该模型由两个阶段组成；特征抽取     

混合算法用于学习资源的自动推荐

提出一种基于决策树和BP网络的混合算法。采用决策树挖掘学生初始学习能力的行为模式以及应用BP神经网络算法评价用户的学习程度，以学习者对资源的掌握程度形成个性化的学习模式，并自动地对其将要学习的后继知识进行预测以及合理推荐。理论分析和实验结果都表明，该算法具有显著的推荐能力。     

双通道知识蒸馏的节点分类方法

近年来，基于教师-学生的知识蒸馏框架在图神经网络方面取得了较好的表现.然而这类知识蒸馏框架仍存在一些问题，如教师模型的知识信息不够全面，不能很好地指导学生模型；学生模型自身学习能力较差.为了解决这两方面的问题，本文提出了基于双通道知识蒸馏的节点分类方法.具体而言，该方法引入双教师模型，分别从拓扑结构和特征属性两个方面进行学习，保证了教师模型知识信息的多样性和全面性.学生模型采用参数化标签传播和邻居特征聚合两种预测机制，保证其具有更好的学习能力.最终，双教师模型分别从拓扑结构和特征属性两个方面对学生模型进行指导.在5个真实数据集上的实验结果表明该模型与最优基准模型相比具有更好的分类效果.     

网络课程设计中隐性知识挖掘的策略分析

本文介绍了隐性知识的概念、特点及转化模式,揭示了网络课程中隐性知识的类型及挖掘步骤,重点分析了网络课程设计中挖掘隐性知识的策略方法,目的是使学习者在网络学习时能够更多地使用隐性知识,促进实践能力和知识创新能力的发展。     

基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统

针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题，介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统，对单位BP算法，BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高，故障诊断准确，已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。     

基于机器学习的临床决策支持系统的设计

临床决策支持系统对提高医生决策能力具有重要意义,本文设计了临床决策系统的功能及组成,并利用粗糙集理论及神经网络的学习能力来获取疾病知识,提高了知识获取的准确性和全面性;并采用模糊神经网络的高效推理机制,构建了临床决策系统模型,为引导医生逐步诊断出疾病,提供了参考的治疗方案。     

基于支持向量机的舰船柴油机分层故障诊断

介绍了支持向量机(SVM)理论的基本概念、原理及其学习算法，分析了基于传统的专家系统理论的故障诊断系统在知识获取、知识表达及推理能力等方面的缺陷，提出了构造多重支持向量机（MSVM)模型解决舰船故障诊断问题的设想，开发了一套故障诊断仿真系统。     

让学生在课堂中增长智慧

新课改中，教师的教学行为发生了显著的变化，教师正逐渐转变为学生学习的促进者、引导者和学习能力的培养者。运用多种方法、采取多种手段来增强教学效果是广大教师的共识。笔者认为，通过教学活动使学生既获得必要的知识，又增长智慧，为终身发展奠基，才是重中之重的工作。智慧是人们认识客观事物及其规律，并用以解决实际问题的能力。智慧需要知识为基础，但知识绝不等于智慧。智慧是一种把知识应用于实践，创造性解决问题的综合素质。     

大数据时代AIGC与多模态知识图谱的思考与展望

现今，随着大数据及人工智能技术的不断进步，AIGC（生成式AI）技术和多模态知识图谱技术在不同领域中的应用也得到了广泛关注。AIGC技术通过对人工智能算法的发展和优化，实现了从经验和数据中自我学习及自我完善的能力，从而在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域实现了重要突破。而多模态知识图谱技术则是将多种类型的知识进行组合，结合自然语言理解、计算机视觉、语音识别等技术，形成一个全面且可扩展的领域知识图谱，提高了人机交互的效率和准确性。本文分别从大数据时代AIGC的发展历程、基础原理、应用情况等五个方面进行探讨，然后围绕AIGC技术与多模态知识图谱技术的关系及未来发展趋势进行阐述，为两者的发展提供一些有益的思路。