基于模糊测度的知识关联性建模方法

在教学应用场景中,知识之间的关联性广受关注,但现有研究通常偏重两两知识点之间关系的建模,忽视知识集合中复杂的关联关系,导致研究结果出现偏差.因此,文中引入模糊测度对知识集合进行量化度量,并在此基础上提出基于模糊测度的知识关联性建模方法.首先,基于认知心理学理论,分析知识间存在的三种不同关系,并利用模糊测度建模知识间的关联性,通过实际教学场景论证方法的实用性.然后,在模糊测度建模的基础上,从知识关联性的视角讨论知识的重要度和交互指标.最后,研究知识关联性在认知诊断中的应用.真实数据集上的实验证实知识关联性对认知诊断的影响,不仅有效提升预测精度,也提供更好的可解释性.     

弱信念Agent的知识交互模型

Agent在弱信念知识形态下不能产生明确任务目标,也不能产生准确的目标意图规划行为。为了解决这一问题,本文提出在动态任务联盟中通过知识交互进行信念调整的方法,进行了相应的形式化描述,并对在知识交互过程中可能出现的信念冲突情况进行了讨论。     

融合触、听、视觉的多通道认知和交互模型

以触觉相关的多通道交互研究为立足点,结合经典的多通道假设和最新的认知理论,提出一种融合触觉、听觉、视觉的多通道信息认知加工模型,并就计算机端的信息处理过程提出了多通道交互的分层处理模型,分析了相应的多通道整合方法.该模型对交互界面与程序主体功能定义不同的实现路径,区分交互设备和交互信息处理过程,有利于从不同角度对交互界面的研究工作进行简化,避免高耦合度带来的冗余工作量;实现了一个融合触、听、视觉交互的实例.实例结果表明,利用文中模型能够降低多通道交互研究的分析难度并提高实验效率.     

结合显式和隐式特征交互的深度融合模型

特征工程是影响机器学习算法性能的关键因素之一,随着互联网数据规模的扩大,传统特征工程的人力成本不断增加。为减少对特征工程的依赖,构建一种结合显式和隐式特征交互的融合模型。将稀疏结构单元与残差单元相结合以提取隐式特征,利用压缩交互网络学习显式特征,在最后一层全连接层上将两种特征进行融合。在4种不同数据集上的实验结果表明,该模型相比PNN、DCN等模型具有更好的特征提取结果。     

分布式认知系统中的协同感知交互设计

本文提出的“分布式认知系统中的协同感知交互”以系统作为分析单元,考虑人与媒介、媒介与媒介之间的交互,强调系统中的各个构成要素的相互作用在交互过程中的重要地位,这对于减少人在交互过程中的认知负担、创造自然高效的交互环境具有一定的指导作用。     

情报信息驱动下的军事目标知识深度认知研究

建立军事目标知识图谱是快速处理军事领域海量目标知识信息、实现数据智能化的基础工作,能够为指挥决策提供重要支撑。以实际应用需求为牵引,基于情报信息驱动研究设计构建军事目标情报知识图谱的实现流程,完成目标知识建模、目标信息抽取、目标知识融合等技术研究。基于所构建目标情报知识图谱,从关联深度分析、关键目标挖掘等典型场景出发,开展目标情报数据挖掘与关联分析相关研究,为实现智能分析辅助指挥决策提供支撑。     

基于知识融合技术的产品设计知识模型研究*

为解决机械产品设计中知识融合的问题,建立了一种基于本体的产品设计知识模型。基于此,提出了一种基于模糊证据理论的融合推理方法,这种方法将模糊集引入证据识别空间中,利用证据合成与决策规则得出知识融合的结果,这种方法弥补了本体建模时的不足并解决了不确定性知识的推理。最后,将该知识模型应用于制造行业产品设计中,帮助制造企业缩短产品设计周期和提高开发质量,同时也有利于产品设计知识的共享和重用。     

融合状态关系的知识追踪模型

知识追踪模型建模学习者对每个知识点的状态推断其知识总状态,预测其未来的学习表现。但现有研究在建模知识总状态时,没有融合知识点状态之间的关系,影响了最终的预测效果。针对这一问题,提出一种融合知识点状态关系的知识追踪模型。首先向量化表示数据集中的知识点,构建知识点表示图;其次将知识点表示图扩散至潜式空间以反映其内在结构和本质信息;融合当前时刻的习题与知识点作为引导向量,从知识点表示图的潜式表示中提取知识点状态图;以知识点状态图为基础,推导知识总状态,预测当前习题的表现。通过在三个数据集上对比四个相关模型的实验证明,提出的模型在AUC、ACC和表示质量方面均取得了一定的优势。其中,在 ASSISTments2009数据集上表现最佳,与对比模型中的最优值和最低值比较,AUC分别提升了1.17%、10.57%,ACC分别提升了3.23%、12.17%,表示质量分别提升了1.95%、10.40%。进一步地,可视化地展示了知识点状态及其关系的内部推导过程,以及它们与真实答题结果之间的对应关系,说明模型具备一定的可解释性。同时,将该模型应用于三门课程以预测学生的表现,与相关模型对比取得了更好的结果,说明模型具备一定的实用性。     

认知灵活性理论指导下的网络教学交互设计

本文首先介绍了认知灵活性理论的涵义及其关于学习和教学的观点;探讨了认知灵活性理论对开展网络教学交互设计的启发性意义;从"人-机"交互和"人-人"交互两个方面,探究了认知灵活性理论柏导下的网络教学系统中的交互设计。     

融合知识图谱与深度学习的羊病诊断方法

羊病诊断是羊病治疗的核心。鉴于目前自动化羊病诊断系统存在效率低下、鲁棒性差等问题,提出融合知识图谱与深度学习的羊病诊断模型,通过收集羊病相关数据构建羊病知识图谱,利用图神经网络聚合羊病知识图谱中结构化的疾病信息,并与症状描述文本中的特征词向量进行融合作为长短期记忆网络的多通道输入,从知识和语义两个方面学习疾病与症状特征。实验证明,该模型相较于未使用知识图谱信息的模型,在诊断的精确率与召回率上均有明显的提升,分别达到94.29%和88.26%。当症状信息较少时,该模型还能够基于症状给出病羊可能患有的疾病及其概率,对生产实践具有潜在价值。     

基于认知模型的通用多概念学习算法

文章在分析了幼儿认知活动的一般过程基础上,抽象出一个概念学习的认知模型,提出了一个面向通用问题的多概念学习算法。并分析了算法的复杂性,通过实验验证了该算法的优点。最后指出了算法良好的应用前景。     

高斯模糊积分及其在癌症诊断中的应用

经典模糊积分只是将高维空间的数据沿着线性被积函数决定的直线投影到一维空间,无法覆盖现实问题中不规则分布的数据。本文提出一种新的模糊积分扩展形式-基于高斯函数的模糊积分（高斯模糊积分）,由于高斯函数的分布曲线趋于正态分布,将其作为被积函数,能更大范围的覆盖数据,并基于此构建分类模型。在实验部分将新的分类模型应用到几个经典数据库,以验证扩展后的性能,结果表明,基于高斯函数的模糊积分能更好的发挥模糊积分的特性,分类效果明显优于传统模糊积分。最后将其应用到疑似乙肝病毒基因数据库,进行疾病诊断。所有病例来自威尔士医院,包括真正病人和疑似患者两类。我们试图通过高斯模糊积分来进一步诊断病人的真实情况,结果表明高斯模糊积分具有较高的测试敏感度,这一指标是医学研究者最为关心的,即尽量保证不错过一个可能病例。     

基于格结构的概念代数研究

近年来,概念格作为一种有效的概念分析、表示与应用模型,被越来越多的领域所应用。概念代数是在概念 格理论基础上提出的一种新的代数系统。目前,概念代数系统还只是雏形,很多方面的内容还需要扩展与进一步的研 究。基于格结构的概念代数研究分别对Nilsson概念代数、Wille概念代数和认知信息学中的概念代数的基本概念与 内容进行了介绍,对各方法进行了分析与比较,并证明Nilsson概念代数是一种广义概念代数,为进一步的应用与研 究提供支持。     

基于模糊概念网络的信息检索模型研究

提出一种基于模糊概念网络的信息检索模型,模型采用自学习算法完成模糊概念网络的自动构建,实现基于概念的信息检索。性能测试实验的结果表明：提出的检索模型具有较好的性能。     

Concept convergence process: A framework for improving product concepts

Concept selection is one of the most important decisions in product development, since success of the final product depends on the selected concept. The exploration and evaluation of alternatives early in the product development (PD) process reduces the amount and magnitude of changes in later stages and increases the likelihood of success of new product development (NPD) projects. Though, currently available methods attempt to select the best concept from the available set of initial concepts, they do not help create an improved concept based on the learning and knowledge generated through the evaluation of initial concepts. The paper proposes a framework for selecting and/or evolving improved concepts through a rigorous concept evaluation and convergence process. The concept convergence process allows bringing together the best (desirable) traits from the initial set of concepts and creates a new set of hybrid concepts. The framework uses a fuzzy inference process for evaluating each initial concept against identified decision criteria, thus generating hybrid concepts to select the best feasible concept under given cost and technological constraints. The approach is demonstrated using a steering wheel concept generation example.     

基于属性粒计算的认知模型研究

属性粒计算可模拟人脑的粒化、组织和因果等认知功能,但推理过程缺乏一种形式化机制。Petri网具有的异步、并发和不确定性等特征与人脑思维过程中的某些认知活动类似。基于属性粒计算的基本概念和逻辑计算规则对Petri网进行了基于定性映射的适当扩充,使得Petri网以属性粒计算的形式在知识表示、知识推理、学习模式和记忆模式等方面初步体现出一个认知系统所需要具备的一些基本元素特征。这种方法能够在一定程度上体现具有不确定性识别和判断的思维认知过程,为研究Petri网应用于模拟人类的高级智能、形象思维能力提供了一种新的思路。     

Cognitive ergonomics: it's all in the mind

In this paper a distinction is made between classical ergonomics as dealing with the quality of working and cognitive ergonomics as dealing with the quality of work including the joint system products. It is argued that classical ergonomics can be seen as embracing a dualism, where the effects of work on the body are considered separately from the effects of work on the mind. This continues the mechanistic tradition of Western psychology. The aim of cognitive ergonomics is to describe (1) how work affects the mind, as well as (2) how the mind affects work. Work is all in the mind in the sense that the quality of work depends on the person's understanding of the situation (goals, means, constraints) and in the sense that the design of a worksystem depends on the designer's understanding, in particular the conceptualization of the people in the system. In cognitive ergonomics, the reliability of performance—and in particular the reliability of cognition—become central issues. The differences between classical and cognitive ergonomics are illustrated by considering two typical areas: risks at work and human-computer interaction. It is concluded that classical and cognitive ergonomics represent two complementary views of work that must be combined to meet the challenges of present day work environments.     

基于一元事件的认知模型

从认知模型中发现认知的规律,设计一种基于一元事件的认知模型。它以认识为认知对象,认知架构包含感悟机构、接受机构、记忆机构、任务机构、推理机构和思考机构。对于同一个认知流程,在记忆体的容量取不同值的环境下,检验模型对认知的模拟,记录记忆体中认识的变化,计算认知指标。模型能够模拟认知,随着认知的进行,记忆体中认识的范数、单元数、复杂度及所在行的清晰度都发生改变。当容量增加时,所有的认知指标均有不同程度的提高,而完成任务能够改变认知模型的所有认知指标。     

军事仿真概念模型开发研究

军事仿真概念模型是对现实军事世界中的事物或现象的一种独立于具体仿真实现的表示,规范的仿真概念模型近似一种“认识标准”,是促进军事领域专家与仿真技术人员沟通与协作,提高仿真模型正确性、互操作与重用性的基础。本文从仿真概念模型的概念内涵、作用与分类出发,探讨了仿真概念模型在军事仿真开发中的位置和角色以及开发过程中的一些问题。