基于ARCS模型构建《数据结构》在线学习系统 被引量：9

1

作者 杨开城 李秀兰 樊文强 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2001年第1期51-54,共4页

Keller认为学生的学习动机由 4部分组成:注意 (Attention)、相关 (Relevance)、自信 (Confidence)和满意 (Satisfaction),简称 ARCS模型。我们将这个模型细化后,总结出近 40多条指导性意见并以此为理论框架,设计实现了《数据结构》在线... Keller认为学生的学习动机由 4部分组成:注意 (Attention)、相关 (Relevance)、自信 (Confidence)和满意 (Satisfaction),简称 ARCS模型。我们将这个模型细化后,总结出近 40多条指导性意见并以此为理论框架,设计实现了《数据结构》在线学习系统。我们发现,随着计算机网络技术的发展,基于计算机网络的学习系统不但不能代替教师,反而越来越需要教师的参与。一个完整的在线学习系统,人类教师是其中不可缺少的组成部分。没有教师参与的计算机在线系统将不是一个完整的学习系统。 展开更多

关键词 《数据结构》 学习动机 Keller 动机模型 学生 远程教育 美国 在线学习系统 设计

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基于ARCS动机模型构建在线学习系统 被引量：40

2

作者 杨开城 李秀兰 樊文强 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2001年第6期46-49,66,共5页

Keller认为学生的学习动机由四部分组成 :注意 (Attention)、相关 (Relevance)、自信 (Confi dence)和满意 (Satisfaction) ,简称ARCS模型。我们将这个模型细化后 ,总结出近 40多条指导性意见 ,并以此为理论框架 ,设计实现了《数据结构... Keller认为学生的学习动机由四部分组成 :注意 (Attention)、相关 (Relevance)、自信 (Confi dence)和满意 (Satisfaction) ,简称ARCS模型。我们将这个模型细化后 ,总结出近 40多条指导性意见 ,并以此为理论框架 ,设计实现了《数据结构》在线学习系统。我们发现 ,随着计算机网络技术的发展 ,基于计算机网络的学习系统不但不能代替教师 ,而且更需要教师的参与。一个完整的在线学习系统 ,教师是其中不可缺少的组成部分。没有教师参与的计算机在线系统将不是一个完整的学习系统。 展开更多

关键词 ARCS 在线学习 教学媒体

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一种光谱识别的新方法 被引量：3

3

作者 郭平 覃冬梅 +1 位作者 胡占义 杜为民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期811-815,共5页

提出了一种对光谱信号识别的新方法。针对光谱信号的特征 ,我们设计了基于径向基函数神经网络组成的统计混合模型 ,并构造了识别系统的代价函数。通过优化系统的代价函数 ,导出了类EM算法去估计混合模型的参数 ,从而构建对光谱特征识别... 提出了一种对光谱信号识别的新方法。针对光谱信号的特征 ,我们设计了基于径向基函数神经网络组成的统计混合模型 ,并构造了识别系统的代价函数。通过优化系统的代价函数 ,导出了类EM算法去估计混合模型的参数 ,从而构建对光谱特征识别的识别器。利用实际的拉曼光谱 ,对本文所提出的估计模型参数的算法与建立的光谱识别器进行了检验。我们还讨论了利用特征波长与相应的光谱强度 ,以及利用主分量分析组成输入特征矢量 ,及其这些输入特征矢量对光谱识别器应用的效果。实验结果表明 ,所提出的算法可以有效地估计模型参数 ,其建立的光谱识别模型具有较高的识别准确率。所提出的对光谱信号识别的方法通用性强 ,因此具有较为广阔的应用前景。 展开更多

关键词 光谱信号识别 统计混合模型 径向基函数神经网络 类EM算法 拉曼光谱 光谱模式 特征谱线

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Bézier曲线与Said-Ball曲线的递归转换算法 被引量：3

4

作者 陈凌钧 骆岩林 +1 位作者 童若锋 汪国昭 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期264-266,共3页

根据 Bézier曲线与 Said- Ball曲线的统一表示 ,给出了 Bézier曲线与 Said-

关键词 BEZIER曲线 BALL曲线 SAID-BALL曲线 曲线递归转换算法 CAD

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知识概念的模糊模型及模糊目标的识别 被引量：8

5

作者 李膺春 石纯一 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期615-619,共5页

作为ＥＢＬ（ＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＬｅａｒｎｉｎｇ）的发展，从概念的自然形成过程出发，提出了一种新的概念模型ＦＥＢＭ（ＦｕｚｚｙＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＭｏｄｅｌ）：当概念的解释谓词集为模糊集以... 作为ＥＢＬ（ＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＬｅａｒｎｉｎｇ）的发展，从概念的自然形成过程出发，提出了一种新的概念模型ＦＥＢＭ（ＦｕｚｚｙＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎＢａｓｅｄＭｏｄｅｌ）：当概念的解释谓词集为模糊集以及解释谓词取模糊逻辑值时，给出求概念真值的表达式；为了解决模糊概念的识别问题，引入了概念的模糊解释树ＦＥＴ．接着给出了对象的模糊识别算法ＦＥＢＬ．最后讨论了ＦＥＢＭ与ＦＥＢＬ的可操作性． 展开更多

关键词 知识概念 模糊模型 模糊目标识别 机器学习

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对教学设计理论的几种机械理解及其分析 被引量：10

6

作者 杨开城 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2001年第4期6-10,共5页

关键词 机械 教学设计理论 课堂教学 教学策略

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结合小波变换和RBF神经网络进行光谱自动分类 被引量：1

7

作者 姜育刚 郭平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第B07期54-56,共3页

本文提出了一种基于小波变换和RBF神经网络的天体光谱分类方法。首先利用小波变换除去谱线中的噪声、提取特征谱线；然后使用RBF神经网络分类，RBF网络的输入为提取的特征谱线。实验结果显示该方法具有良好的鲁棒性，算法效率很高，正... 本文提出了一种基于小波变换和RBF神经网络的天体光谱分类方法。首先利用小波变换除去谱线中的噪声、提取特征谱线；然后使用RBF神经网络分类，RBF网络的输入为提取的特征谱线。实验结果显示该方法具有良好的鲁棒性，算法效率很高，正确分类率(CCR)远远高于经常采用的主成分分析特征提取方法，因此特别适合于低信噪比的光谱数据分类。 展开更多

关键词 小波变换 RBF神经网络 光谱数据 主成分分析 PCA

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控制软件质量预测中两类错误比率的比较研究

8

作者 邢飞 郭平 吕荣聪 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期644-649,共6页

软件质量预测是通过建立软件内部属性(复杂性度量)与外部属性(缺陷数)之间客观定量的联系,来帮助软件开发者和管理者较早地检测出出错率高的模块,避免将错误带入软件生命周期后期.在软件质量预测中常会出现两类错误,在实际应用中,第二... 软件质量预测是通过建立软件内部属性(复杂性度量)与外部属性(缺陷数)之间客观定量的联系,来帮助软件开发者和管理者较早地检测出出错率高的模块,避免将错误带入软件生命周期后期.在软件质量预测中常会出现两类错误,在实际应用中,第二类错误所引发的后果往往要比第一类错误要严重得多,因此降低第二类错误率是非常必要的.探讨了3种控制软件质量预测中两类错误比率的方法:带风险特性的支持向量机,偏置支持向量机和基于最小风险的贝叶斯决策.实验结果表明,限定第二类错误的情况下,带风险特性的支持向量机在总体的预测性能上是最优的,但其对第二类错误的调节幅度是有限的.基于最小风险的贝叶斯决策与其相反,它可以将第二类错误控制到很小,但它的总体分类性能也是三种方法中最差的.而偏置支持向量机的性能介于上述两者之间.由此可以根据不同的应用需求来选用一种适合的方法来控制两类错误的比率. 展开更多

关键词 复杂性度最 软件质量预测 支持向量机 贝叶斯决策 两类错误

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运动模糊图像的Kalman滤波盲复原研究

9

作者 武庆 郭平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第12期159-161,共3页

本文提出一种对由于模糊参数未知的运动模糊和随机噪声引起降质的图像进行复原的方法。对于一幅这样的图像,首先确定图像退化过程的参数,即其点扩展函数(PSF);再假设图像可由一个半因果的随机场表示,则图像表示和图像退化模型可以写成矩... 本文提出一种对由于模糊参数未知的运动模糊和随机噪声引起降质的图像进行复原的方法。对于一幅这样的图像,首先确定图像退化过程的参数,即其点扩展函数(PSF);再假设图像可由一个半因果的随机场表示,则图像表示和图像退化模型可以写成矩阵-向量形式。然后将它们分别作为状态方程和量测方程可以推导出N个频域中的并行Kalman滤波器。实验结果表明这种结合PSF估计和Kalman滤波复原的图像处理方法效果是令人满意的。 展开更多

关键词 图像退化 图像表示 运动模糊图像 点扩展函数 并行 KALMAN滤波 图像处理方法 复原 频域 随机噪声

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一种提高恒星光谱识别率的新方法

10

作者 白凌 郭平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第B07期59-61,共3页

本文提出的方法是基于Kalman滤波和径向基函数神经网络的，是对提高恒星光谱识别率的深入研究。它不再依赖分类正确率曲线选取特征，可以直接将Kalman滤波的输出作为径向基函数神经网络的输入。该技术分为两个阶段：第一阶段，采用Kalma... 本文提出的方法是基于Kalman滤波和径向基函数神经网络的，是对提高恒星光谱识别率的深入研究。它不再依赖分类正确率曲线选取特征，可以直接将Kalman滤波的输出作为径向基函数神经网络的输入。该技术分为两个阶段：第一阶段，采用Kalman滤波对经过归一化的光谱数据进行去噪、降维，同时进行第一次的分类；第二阶段，利用径向基函数神经网络进行第二次的分类。实验表明这种新技术是健壮的、高效率的、通用性强的。该方法的分类结果比主成分分析的最好结果还要好。 展开更多

关键词 KALMAN滤波 径向基函数神经网络 恒星光谱 识别率 主成分分析

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基于支持向量机的恒星光谱分类研究

11

作者 邢飞 郭平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第B07期57-58,65,共3页

本文提出了一种新的恒星光谱分类技术。由于恒星光谱数据通常含有较高的噪声，首先我们采用小波变换的方法对原始数据进行降噪，然后采用支持向量机技术完成对光谱数据的最终分类。实验结果显示，使用这种组合分类方法的分类效果要优于... 本文提出了一种新的恒星光谱分类技术。由于恒星光谱数据通常含有较高的噪声，首先我们采用小波变换的方法对原始数据进行降噪，然后采用支持向量机技术完成对光谱数据的最终分类。实验结果显示，使用这种组合分类方法的分类效果要优于使用支持向量机结合主分量分析降噪技术的分类方法。 展开更多

关键词 支持向量机 小波降噪 主分量分析 恒星光谱数据

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