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基于IRT智能组卷的模型管理系统
被引量:
5
1
作者
董敏
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期612-617,共6页
提出一个包含三个子系统的模型管理系统 ,用以支持非专家使用者进行组卷决策 .模型类型选择子系统分为三层 :目标层、结构层和参数与模型公式化层 .模拟实验结果表明 ,该系统为使用者提供一个方便灵活的决策支持环境 。
关键词
模型管理系统
项目反应理论
测验信息函数
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职称材料
基于远程虚拟实验的实时智能指导系统
被引量:
7
2
作者
赵小吾
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1336-1341,共6页
提出了一个基于远程虚拟实验的实时智能指导系统(intelligent tutoring system,ITS),该系统用来模拟教师的决策,在虚拟实验过程中给学生提供实时指导.该系统扩展了传统的ITS四库体系结构,并运用面向对象的技术,设计和实现了多级知识库...
提出了一个基于远程虚拟实验的实时智能指导系统(intelligent tutoring system,ITS),该系统用来模拟教师的决策,在虚拟实验过程中给学生提供实时指导.该系统扩展了传统的ITS四库体系结构,并运用面向对象的技术,设计和实现了多级知识库结构和混合模式的多级目标推理机.详述了该实时智能指导系统的知识库结构、知识表示和推理技术,并通过实例验证了该系统的可行性和有效性.
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关键词
远程虚拟实验
智能指导系统
实时指导
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职称材料
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
被引量:
3
3
作者
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期546-551,共6页
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计...
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计算时间就可以获得与Asa等人基于支持向量机的方法类似的聚类结果 .
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关键词
加权Parzen窗
线性规划
聚类算法
无监督学习方法
数据处理
模式识别
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职称材料
题名
基于IRT智能组卷的模型管理系统
被引量:
5
1
作者
董敏
霍剑青
王晓蒲
机构
中国科学技术大学人工智能与计算机应用研究室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期612-617,共6页
文摘
提出一个包含三个子系统的模型管理系统 ,用以支持非专家使用者进行组卷决策 .模型类型选择子系统分为三层 :目标层、结构层和参数与模型公式化层 .模拟实验结果表明 ,该系统为使用者提供一个方便灵活的决策支持环境 。
关键词
模型管理系统
项目反应理论
测验信息函数
Keywords
model management system, item response theory, test information function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于远程虚拟实验的实时智能指导系统
被引量:
7
2
作者
赵小吾
霍剑青
王晓蒲
机构
中国科学技术大学人工智能与计算机应用研究室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1336-1341,共6页
基金
科技部科技型中小企业技术创新基金(04C26223400621)资助
文摘
提出了一个基于远程虚拟实验的实时智能指导系统(intelligent tutoring system,ITS),该系统用来模拟教师的决策,在虚拟实验过程中给学生提供实时指导.该系统扩展了传统的ITS四库体系结构,并运用面向对象的技术,设计和实现了多级知识库结构和混合模式的多级目标推理机.详述了该实时智能指导系统的知识库结构、知识表示和推理技术,并通过实例验证了该系统的可行性和有效性.
关键词
远程虚拟实验
智能指导系统
实时指导
Keywords
distance virtual experiment
intelligent tutoring system
real-time instruction
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
被引量:
3
3
作者
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
机构
中国科学技术大学人工智能与计算机应用研究室
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期546-551,共6页
基金
安徽省重点项目资助 ([2 0 0 2 ]0 95 )
文摘
提出了一种新的基于加权Parzen窗的无监督学习方法 .该方法采用加权Parzen窗获得对数据分布状态的良好描述 ,从而求出不同模式类的分界面 ,并将聚类过程转变为求解加权Parzen窗权值的线性规划问题 .实验表明 ,采用这一方法只需较少的计算时间就可以获得与Asa等人基于支持向量机的方法类似的聚类结果 .
关键词
加权Parzen窗
线性规划
聚类算法
无监督学习方法
数据处理
模式识别
Keywords
weighted parzen window
linear programming
clustering algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IRT智能组卷的模型管理系统
董敏
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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职称材料
2
基于远程虚拟实验的实时智能指导系统
赵小吾
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006
7
在线阅读
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职称材料
3
一种基于加权Parzen窗的聚类算法
吴葛铭
霍剑青
王晓蒲
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
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职称材料
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