期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进长短时记忆神经网络-自适应增强算法的多天气车辆分类方法
被引量：
4
1
作者
李达
张照生
+2 位作者
刘鹏
王震坡
董昊天
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1248-1255,共8页
针对目前国内外车辆分类效果不理想和受天气影响较大的问题,本文中提出一种基于改进长短时记忆神经网络自适应增强算法(LSTM-AdaBoost)的多天气车辆分类方法,并提出一种“多层网格法”以准确地确定LSTM的超参数。首先建立地磁车辆检测...
针对目前国内外车辆分类效果不理想和受天气影响较大的问题,本文中提出一种基于改进长短时记忆神经网络自适应增强算法(LSTM-AdaBoost)的多天气车辆分类方法,并提出一种“多层网格法”以准确地确定LSTM的超参数。首先建立地磁车辆检测系统平台和车辆分类方法,然后分析基于改进LSTM-AdaBoost的车辆分类结果,并对不同车辆分类方法和不同天气下的分类准确率进行了对比。结果表明,与最邻近结点算法和反向传播神经网络算法相比,本文所提出的方法具有较高的准确率,最高分类准确率为92.2%。暴雨、雾霾和晴天3种天气中,暴雨时的分类准确率最低,但差别不大,最大相差3.9个百分点。
展开更多
关键词
车辆分类
地磁信号
长短时
记忆
神经网络
-自适应
增强
算法
多天气
在线阅读
下载PDF
职称材料
深度学习驱动的知识追踪研究进展综述
被引量：
14
2
作者
梁琨
任依梦
+2 位作者
尚余虎
张翼英
王聪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第21期41-58,共18页
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具...
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。
展开更多
关键词
教育信息化
个性化教育
知识追踪
深度学习
记忆增强神经网络
图
神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于掌握速度的知识追踪模型
被引量：
17
3
作者
宗晓萍
陶泽泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期117-123,共7页
知识追踪(Knowledge Tracing,KT)是教育数据挖掘领域的研究热点。KT能够自动发现学生的薄弱知识点,向学生推荐最佳的学习路径和练习题。针对现有的KT模型只适用于对单个知识点建模并没有考虑学生掌握知识点快慢的问题。提出了一种基于...
知识追踪(Knowledge Tracing,KT)是教育数据挖掘领域的研究热点。KT能够自动发现学生的薄弱知识点,向学生推荐最佳的学习路径和练习题。针对现有的KT模型只适用于对单个知识点建模并没有考虑学生掌握知识点快慢的问题。提出了一种基于掌握速度的知识追踪模型(Mastery Speed Knowledge Tracing,MSKT),MSKT采用了记忆增强神经网络(Memory Augmented Neural Network,MANN)的思想和动态键值记忆网络模型(Dynamic Key-Value Memory Networks,DKVMN)的优点,并且在计算删除向量和增加向量时,使用了当前的记忆内容。通过对比实验验证了MSKT模型的有效性和优越性,并且可以自动地发现相似练习题。
展开更多
关键词
教育数据挖掘
知识追踪
深度学习
个性化推荐
记忆增强神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进长短时记忆神经网络-自适应增强算法的多天气车辆分类方法
被引量：
4
1
作者
李达
张照生
刘鹏
王震坡
董昊天
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京理工大学
北京市电动车辆协同创新中心
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1248-1255,共8页
基金
国家自然科学基金(61703042)
国家重点研发计划(2018YFB0105700)资助。
文摘
针对目前国内外车辆分类效果不理想和受天气影响较大的问题,本文中提出一种基于改进长短时记忆神经网络自适应增强算法(LSTM-AdaBoost)的多天气车辆分类方法,并提出一种“多层网格法”以准确地确定LSTM的超参数。首先建立地磁车辆检测系统平台和车辆分类方法,然后分析基于改进LSTM-AdaBoost的车辆分类结果,并对不同车辆分类方法和不同天气下的分类准确率进行了对比。结果表明,与最邻近结点算法和反向传播神经网络算法相比,本文所提出的方法具有较高的准确率,最高分类准确率为92.2%。暴雨、雾霾和晴天3种天气中,暴雨时的分类准确率最低,但差别不大,最大相差3.9个百分点。
关键词
车辆分类
地磁信号
长短时
记忆
神经网络
-自适应
增强
算法
多天气
Keywords
vehicle classification
geomagnetic signal
LSTM-AdaBoost algorithm
multi-climate
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
深度学习驱动的知识追踪研究进展综述
被引量：
14
2
作者
梁琨
任依梦
尚余虎
张翼英
王聪
机构
天津科技大学人工智能学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第21期41-58,共18页
基金
国家自然科学基金(61807024)。
文摘
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。
关键词
教育信息化
个性化教育
知识追踪
深度学习
记忆增强神经网络
图
神经网络
Keywords
education informatization
individualized education
knowledge tracing
deep learning
memory augmented neural network
graph neural network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于掌握速度的知识追踪模型
被引量：
17
3
作者
宗晓萍
陶泽泽
机构
河北大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期117-123,共7页
基金
河北省高等教育教学改革研究与实践(2016GJJG016)。
文摘
知识追踪(Knowledge Tracing,KT)是教育数据挖掘领域的研究热点。KT能够自动发现学生的薄弱知识点,向学生推荐最佳的学习路径和练习题。针对现有的KT模型只适用于对单个知识点建模并没有考虑学生掌握知识点快慢的问题。提出了一种基于掌握速度的知识追踪模型(Mastery Speed Knowledge Tracing,MSKT),MSKT采用了记忆增强神经网络(Memory Augmented Neural Network,MANN)的思想和动态键值记忆网络模型(Dynamic Key-Value Memory Networks,DKVMN)的优点,并且在计算删除向量和增加向量时,使用了当前的记忆内容。通过对比实验验证了MSKT模型的有效性和优越性,并且可以自动地发现相似练习题。
关键词
教育数据挖掘
知识追踪
深度学习
个性化推荐
记忆增强神经网络
Keywords
educational data mining
knowledge tracing
deep learning
personalized recommendation
Memory Augmented Neural Network
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进长短时记忆神经网络-自适应增强算法的多天气车辆分类方法
李达
张照生
刘鹏
王震坡
董昊天
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
深度学习驱动的知识追踪研究进展综述
梁琨
任依梦
尚余虎
张翼英
王聪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于掌握速度的知识追踪模型
宗晓萍
陶泽泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
