Neuro-fuzzy knowledge processing in intelligent learning environments for improved student diagnosis

In this paper, a neural network implementation for a fuzzy logic-based model of the diagnostic process is proposed as a means to achieve accurate student diagnosis and updates of the student model in Intelligent Learning Environments. The neuro-fuzzy synergy allows the diagnostic model to some extent “imitate” teachers in diagnosing students' characteristics, and equips the intelligent learning environment with reasoning capabilities that can be further used to drive pedagogical decisions depending on the student learning style. The neuro-fuzzy implementation helps to encode both structured and non-structured teachers' knowledge: when teachers' reasoning is available and well defined, it can be encoded in the form of fuzzy rules; when teachers' reasoning is not well defined but is available through practical examples illustrating their experience, then the networks can be trained to represent this experience. The proposed approach has been tested in diagnosing aspects of student's learning style in a discovery-learning environment that aims to help students to construct the concepts of vectors in physics and mathematics. The diagnosis outcomes of the model have been compared against the recommendations of a group of five experienced teachers, and the results produced by two alternative soft computing methods. The results of our pilot study show that the neuro-fuzzy model successfully manages the inherent uncertainty of the diagnostic process; especially for marginal cases, i.e. where it is very difficult, even for human tutors, to diagnose and accurately evaluate students by directly synthesizing subjective and, some times, conflicting judgments.     

数据挖掘技术及工具研究

本文对数据挖掘技术作了简要的概述，分析了数据挖掘的体系结构和数据挖掘的分析方法，并简要介绍了几种数据挖掘工具以及它们的特点，在文章的最后展望了数据挖掘的发展方向。     

基于属性分类和回归模式的知识发现研究

该文针对目前数据挖掘的研究状况,理论上提出了将基于属性分类方法和多元线形回归算法相结合的算法,首先使用基于属性分类的方法将原始数据库进行属性分类,化简,去掉次要的条件属性,最后得出一个简化的表格,找出影响决策属性的主要因素,根据此表,可以得出简单的ifthen规则;然后使用多元线形回归求出它们之间的近似定量关系,得出一个最优回归方程。     

数据挖掘在GIS中的应用研究

论述了GIS在数据处理方面面临的新问题,以及数据挖掘技术的概念和基本特点。主要是为了说明在GIS中运用数据挖掘技术的方法:通过选取感兴趣的数据子集,结合其它知识,初步发现隐藏在GIS数据中某些特征和规律。将可以有效利用现有GIS数据,具有良好的发展前景,已经引起GIS界的关注。并通过一个实例来说明在GIS进行数据挖掘的基本方法。     

基于OGSA的资源发现服务的设计

讨论了基于开放网格服务体系结构(OGSA)的资源发现服务的设计，介绍了OGSA的原理，分析了资源发现在网格作业服务中的作用，描述了资源发现服务的一种实现方法。     

Jini核心机制——发现协议的探讨

Jini是以Java技术为基础的新型分布式嵌入网络体系结构，发现协议是Jini的核心机制，如何使Jini设备联入Jini群体，发现并加入查找服务，是Jini技术的关键，Jini通过建立在TCP/IP之上的组播和单播技术，实现了服务和客户的动态加入群体，文中深入探讨了发现协议的实现机制和在实际运作时可能遇到的问题。     

快速制造网格中服务注册与发现

通过分析网络化制造存在的缺陷，以及网格技术的主要功能和特点，提出了快速制造网格(RMG)的概念，并以OGSI网格平台和WS—Inspection规范为基础，在RMG中实现了快速制造服务的封装、远程服务注册、以及分布式快速制造服务发现(RMSD)，解决了制约网格技术向制造业推广的瓶颈。     

Web服务在电力实时监控系统的应用

为实现电力系统共享诸如电压、电流、功率等有用的实时数据,结合Web服务具有的语言独立性、跨平台、良好的封装性的特点,提出了一种基于Web服务的电力系统实时监控的方案,并给出了系统实现的关键技术。研究工作表明,此系统具有实时性好,易扩展,便于维护的特点,有助于提高电力系统的信息化水平。     

城市规划初步教学改革实践

城市规划初步教学正处在一个探索阶段,其以城市认知实践为主,以理论教学为辅,将手绘练习作为一种思考和学习的手段,采用城市认知、手绘练习、理论教学三位一体的发现教学法,培养学生学习的兴趣,使学生产生自行学习的内在动力.