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远程教育作为传统教学模式在信息时代的补充,自其诞生之日起就得到了广大教育工作者的关注。在分析目前远程教育模式不足的基础上,针对当前远程教育模式存在教学模式单一、教学内容缺乏针对性、反馈不及时、学习者学习过程缺乏监督等缺点,以个性化教学理论为指导,设计了一种以多Agent系统为工作机理的虚拟导师模型。首先,对Agent技术进行研究,分析Agent技术的特点,阐明以Agent作为实现个性化教学,构建虚拟导师模型的原因,并给出虚拟导师的定义;其次,从模型指导思想、工作流程和模型构建三个方面说明模型设计的过程;再次,详细说明模型的各部分结构和工作机制;最后,以模型为指导,设计虚拟导师系统,通过系统应用效果分析,例证模型的可行性。应用效果表明虚拟导师模型在一定程度上实现了个性化教学,弥补了当前远程教育模式的不足。 相似文献
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二甲基三硫和β-环柠檬醛的颗粒活性炭吸附机理研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以饮用水源中2种典型的嗅味物质二甲基三硫和β-环柠檬醛为研究对象,分别从吸附平衡试验和吸附动力学方面进行了颗粒活性炭(GAC)吸附试验.结果表明,GAC吸附二甲基三硫和β-环柠檬醛均同时符合伪1级反应动力学和伪2级反应动力学模型;在4种等温吸附模型中,Freundlich方程能最好地拟合吸附等温线;GAC对二甲基三硫和β-环柠檬醛的吸附容量较大,当二甲基三硫和β-环柠檬醛的初始质量浓度为500μg·L-1时,吸附容量分别达到8.680、16.04L·mg-1;pH>10时更有利于GAC吸附二甲基三硫,而pH为2~13对β-环柠檬醛的吸附效果无显著影响. 相似文献
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复合驱由于强碱化学剂的注入易造成严重的结垢现象,而预测清防垢加药量是制定科学的清防垢方案的关键。为了获得一种具有较强实用价值和较高预测精度的复合驱清防垢加药量的预测方法,该文将随机森林回归算法应用到复合驱清防垢加药量预测。首先,分析并处理影响清防垢加药量的20维特征,利用随机森林回归的特征重要性评估功能对影响加药量的众多特征进行筛选;然后,通过网格搜索和K折交叉验证的方式得到最优参数组合,建立随机森林回归的复合驱清防垢加药量预测模型;最后,通过大庆市某采油厂三元复合驱某区块的清防垢数据,验证预测模型的有效性,并与CART回归、SVM回归和ANN进行对比。实验结果证明,该方法可以实现清防垢加药量的有效预测,较对比模型的预测精度高出约23%,且其预测效果较为稳定,同时经过特征筛选的方式可以提高模型的预测精度,约比未经特征筛选的随机森林回归模型高1.86%。 相似文献
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