智能教学系统中学生模型的构建

介绍了常见的学生模型: 覆盖模型、偏差模型和认知型模型。这三种模型主要是反映学习者的学习基础, 认知能力, 但对于影响学习者的心理因素没涉及到。因此, 本文把影响学习者的心理因素进行了归纳, 根据影响学习者的心理因素提出了一个全面的学生模型, 一个全面的学生模型应该是覆盖模型, 偏差模型, 认知能力、心理模型的综合, 并且用多维向量来表示。     

基于Web的智能计算机辅助教学系统的研究

从基本理论和教育方法等方面,分析了基于Web的ICAI与传统CAI的区别;系统地介绍了基于Web的智能辅助教学系统的结构,并详细说明了其中4个主要模块的功能;讨论了系统实现的关键技术,包括知识库、学生模型以及教师模型;同时对基于Web的智能计算机辅助教学系统的发展前景做了展望.     

智能计算机辅助教学系统的研究与探讨

智能计算机辅助教学是应用人工智能AI技术开发的能进行“因材施教”的教学系统。它克服了传统CAI因为行为主义影响而带来的缺陷，使“计算机导师”真正能够达到人类优秀教师的水平，由这一目标出发的CAI系统与传统的CAI相比有着原则性的差异和区别。文章介绍了智能计算机辅助教学的组成、特点以及所应用的教育心理学基础，概括地分析了其设计方法与策略。     

计算机绘图辅助教学系统的设计与开发

计算机绘图是适应工程制图课程改革而新设计的一门应用技术基础课,它以一种通用的绘图软件为主,用计算机来绘制工程样图。由于通用的局限性,使其不能安全适应工程制图的需要。因此,本文介绍一种在通用绘图软件ＡｕｔｏＣＡＤ基础上进行二次开发的计算机绘图辅助教学系统,它可以应用于教学过程中。     

一个计算机辅助教学系统的研制

随着计算机科学的高速发展，计算机辅助教学正在兴起．现在已研制成功的《电路原理》计算机辅助教学系统，是在计算机硬件与软件的支持下，对学生进行学习辅导、实验模拟、波形演示和对电路进行分析计算．     

计算机辅助教学系统构架研究

本文提出了计算机辅助教学系统基于构件的架构,为该类系统的开发提供通用构架和可重用构件.     

画法几何计算机辅助教学系统

从几何构型的基本理论出发,系统地研究了基本体素的数据结构和建立方法,以及三维立体裁剪的新方法。建立了一个比较完整的画法几何计算机辅助教学系统（简称ＣＡＤＧＩＳ）,该系统对画法几何教学过程能进行较为灵活、真实的模拟。     

施工课程计算机辅助教学系统的方法体系研究

从建筑工程施工课程的教学目的出发,系统地提出了利用计算机硬件系统和软件系统辅助进行施工教学的方法体系,这对于建立施工课程计算机辅助教学系统具有指导作用。本文提出的计算机辅助教学的硬件环境对于建筑果程的计算机辅助教学具有普遍意义。     

《画法几何》计算机辅助教学系统CAISDG

研究开发了一个基于ＯＯＰ程序设计方法的一法几何计算机辅助教学系统（ＣＡＩＳＤＧ）。该系统具有直观的汉化图形用户界面,利用多窗口以及下拉菜单等手段,使学生置身于一个轻松愉快的教学环境中。     

智能教学系统中学生模型的构建

介绍了常见的学生模型：覆盖模型、偏差模型和认知型模型。这三种模型主要是反映学习的学习基础，认知能力，但对于影响学习的心理因素没涉及到。因此，本把影响学习的心理因素进行了归纳，根据影响学习的心理因素提出了一个全面的学生模型，一个全面的学生模型应该是覆盖模型，偏差模型，认知能力、心理模型的综合，并且用多维向量来表示。     

双主型ICAI系统的学生模型设计

为克服传统计算机辅助教学（CAI：ComputerAssistedInstruction）不能根据学生认知特点选择教学策略的弊端,构建了双主型智能计算机辅助教学（ICAI：IntelligentComputerAssistedInstruction）系统。重点设计TICAI系统中全面认知的学生模型,论述了通过诊断获取并记录学生模型数据的过程。该系统的全面认知的学生模型为ICAI系统个性化教学奠定了基础,能激发学生的学习兴趣和动机,在实际教学中发挥其高效性和智能性。     

基于MAS远程教学系统中学生模型的设计

为了改善传统的基于Web的远程教育缺陷,提出了一种基于MAS(多Agent系统)的远程教学模型,并利用Agent的智能推理能力对模型中的核心模块——学生模型进行设计.采用模糊理论进行智能推理,并给出了学生知识水平估算和学生情绪估算的Agent的推理算法.采用JAVA2将学生模型在自测系统中得以实现,并分析了测试结果.该系统推理算法简单有效,增强了远程教学的智能性和适应性,可有效改善教学效果.     

嘉陵江北碚站含沙量变化趋势的神经网络模型分析

利用前馈神经网络模型和自适应调整学习率的反向传播算法,分析处理了嘉陵江流域北碚水文观测站30多年的实测数据,对未来几年含沙量变化的趋势进行了非线性预测,并讨论了隐层神经元个数以及迭代的误差标准等参数的最优选择问题.     

基于WEB的混合式远程ICAI系统模式的探讨

本文提出一种混合式智能化远程CAI系统模式，介绍了它的特点、及采用的关键技术。     

基于预测模型的BP＿Adaboost算法改进

针对 ＢＰ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ算法预测精度不高的问题,对算法作了改进：先用遗传算法对每个 ＢＰ神经网络弱预测模型进行优化;然后把优化后的 ＢＰ神经网络模型看作为新的弱预测器;再通过 ＢＰ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ算法,用多个被遗传算法优化后的 ＢＰ神经网络弱预测器组成强预测器模型;最后加权整合优化后用 ２０００组随机数据验证改进后算法的预测精度,用 Ｍａｔｌａｂ程序仿真实现改进后的 ＢＰ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ算法,并与改进前的 ＢＰ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ算法作比较。程序运行结果表明,改进后的 ＢＰ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ算法预测精度有了明显提高。     

基于贝叶斯网络的自适应学生模型的研究

首先介绍了贝叶斯网络的基础理论,贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。适用于不确定性和概率性的知识表达和推理。接着介绍了自适应学生模型的概念和理论,然后运用贝叶斯网络构建了一个自适应性学生模型,并对贝叶斯网络学生模型的知识表达方法进行了研究,最后举例说明这个理论的可行性。基于贝叶斯网络构建的适应性学生模型能够有效地提供适应性的网络教学资源,从而有助于实现网络教学平台的适应性学习。     

基于网络技术的大学英语“学教互动”模式探究

新时期英语教学的培养目标是具备英语能力和创造力的综合性人才,“学教互动”是实现新时期英语教学目标教学模式之一。探讨在网络技术环境下的大学英语“学教互动”教学模式的理论基础、特点、构建与操作程序。     

基于NN的一类非线性系统模型研究

针对惯导平台系统漂移误差高阶非线性动态系统的特点,利用神经网络任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力,提出基于神经网络(NN)的建模.首先建立惯导平台漂移误差模型,然后通过BP算法训练网络模型,系统获得了较为满意的模型辩识结果.     

Establishment of constitutive relationship model for 2519 aluminum alloy based on BP artificial neural network

An isothermal compressive experiment using Gleeble 1500 thermal simulator was studied to acquire flow stress at different deformation temperatures, strains and strain rates. The artificial neural networks with the error back propagation（BP） algorithm was used to establish constitutive model of 2519 aluminum alloy based on the experiment data. The model results show that the systematical error is small（δ=3.3%） when the value of objective function is 0.2, the number of nodes in the hidden layer is 5 and the learning rate is 0.1. Flow stresses of the material under various thermodynamic conditions are predicted by the neural network model, and the predicted results correspond with the experimental results. A knowledge-based constitutive relation model is developed.     

用于模式识别的前馈式神经网络区域映射模型

提出了一种新的用于模式识别问题的前馈式神经网络模型－区域映射模型。该模型将输出空间每一类的特征参数区域映射成输出空间中对应的一个区域。模型具有训练和实际应用中分类标准相一致的性质,使模式识别分类更为合理和自然,相应的误差函数的改变可以加快网络的训练速度。