协同教学环境的设计与实现

协同教学是基于建构主义知识观的基础上,为了构建柔性的协同教学环境,本文首先明确了协同教学环境的目标,然后,分析了其设计原则及构建框架,最后,提出了其实现的手段和方法,设计了主要模块的功能及其信息流。     

多网络接入协同选择与聚合算法

针对异构无线网络场景,本文提出了一种基于协同学的多网络并行接入协同聚合算法,该算法基于吞吐量、可用信道数、功耗、费用及丢包率等多个参数构建了网络协同度评价体系,将属性要求作为协同子系统,属于同一属性的不同参数作为子系统的序参量,序参量之间相互协同和制约,以更加全面地衡量聚合网络的整体性能。多网络聚合过程分为两步:首先计算单个网络的协同度,以判断该网络是否为参与聚合的候选网络,多个候选网络的各种排列组合可以得到多种网络的候选方案;候选方案采用属性聚合形成聚合网络,然后计算聚合网络的协同度,选择协同度最大的多网络聚合方案。仿真结果证明,本文算法能够更加合理分配信道,降低用户接入阻塞率,增加用户的平均吞吐量和系统容量,同时降低单位吞吐量对应的功耗和费用。      

区域虚拟水与产业系统协同度研究

基于用水效率及协同学理论构建了虚拟水与产业系统协同度模型,研究了北京市虚拟水与产业系统间的协同程度。结果表明,北京市农业部门直接用水系数和完全用水系数远大于其他产业部门,即农业部门用水效率低,虚拟水使用量高,1992~2010年北京市各部门用水系数在整体上呈下降趋势,而虚拟水净输入量不断增加;北京市虚拟水—产业系统1995~1997、2007~2010年发展协同度低,其余年份虚拟水与产业系统协同度较好。该研究结果对于区域水资源管理具有一定的参考意义。     

京津冀地区水-能源-粮食系统协同发展评价

为保障水-能源-粮食系统协同发展,以协同学理论为基础,构建协同度评价模型。从水资源系统、能源系统、粮食系统3个层面选取25个指标构建京津冀地区水-能源-粮食系统协同发展评价模型,对京津冀地区协同发展水平进行评价。结果表明,京津冀地区水-能源-粮食系统协同度整体上呈现上升趋势,但京津冀各地协同程度存在一定差异;2011—2016年京津冀协同度变化无规律,处于较低的水平,2017—2020年协同度呈明显上升趋势。     

基于协同学的异构无线网络选择算法

终端接入的网络需要满足各类业务需求,对此提出了一种基于协同学的异构无线网络选择算法.该算法将终端网络选择看作一个系统化的问题,可选网络是一个复合系统,终端上运行的每一种业务都是一个子系统,依据熵的概念得到复合系统的熵值,熵值的大小反映了子系统之间的协同度,进而体现了网络的整体性能.仿真结果表明,在终端多业务的情况下,基于所提算法选择的网络业务QoS满意率达到了95％,比基于TOPSIS算法选择的网络业务QoS满意率提升了近4倍,能够很好地解决多业务终端网络选择问题.     

一门新兴的边缘学科一协同学

协同学是一门新兴的边缘学科，人们称它是研究自然科学和社会科学的达尔文主义，本文旨在综合介绍协同学的产生、原理、发展和若干应用领域，这对于将协同学应用于电子科技的研究是有帮助的．     

协同学习平台构建的初步探讨

协同学习是在建构主义知识观的基础上，围绕协同学习平台的建立，分析了协同学习的理论基础，研究了协同平台构建的原则，指出了协同学习的教学模式及其在实际实施应用中的几个注意事项。     

组合标记的多视图半监督协同分类算法

为了提高多视图半监督协同算法的性能,并针对算法应用范围受限的问题,提出了一种组合标记规则的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合,若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中;若标记不同且两分类器对应的标记置信度差值超过了一定的阈值,则采用高置信度分类器的标记结果,并将样本添加到相应的样本集中。通过判断两分类器对相应样本的标记是否一致以及差异性阈值对未标记样本进行组合标记,并利用分类器差异性判断原则更新分类模型,充分利用未标记样本中的有用信息将分类器性能提高5%以上。所提出的算法在桥梁结构健康监测数据集及标准UCI数据集上的实验结果验证了算法在多视图分类问题上的有效性和可行性。