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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
曹伟 《计算机仿真》2010,27(3):302-305
针对知识库是教学系统的核心,是实现系统智能化的关键。为了提高网络教学系统的决策和诊断能力,满足自适应学习的需要,设计了一个基于层次结构的语义网络和产生式的二级知识表示模型,提出了广度优先的知识点剪枝算法和深度优先的知识点遍历算法,对所学习知识点进行选取及对相应的知识网络遍历,并通过采用知识点学习的智能导航算法仿真学生在系统中自适应学习的全过程。实验结果表明,知识模型的设计有助于实现网络教学资源动态组织和教学策略的动态调整,能够更好地为学生提供个性化的学习参考需要,为系统决策分析提供参考依据。  相似文献   

2.
个性化CAI系统中基于XML的知识表示   总被引:3,自引:0,他引:3  
刘伟  滕至阳 《微机发展》2005,15(5):103-105,110
知识表示是实现个性化教学的基础。知识点是教学活动过程中传递教学信息的基本单元,知识点之间的关系可用一个总体树/局部图的组织模型来表示,这与XML文档的树形结构相合。利用XML良好的语义性来描述结构化的学习资源是为了容易地实现远程教育信息的标准化和智能教学导航。  相似文献   

3.
知识表示是实现个性化教学的基础.知识点是教学活动过程中传递教学信息的基本单元,知识点之间的关系可用一个总体树/局部图的组织模型来表示,这与XML文档的树形结构相合.利用XML良好的语义性来描述结构化的学习资源是为了容易地实现远程教育信息的标准化和智能教学导航.  相似文献   

4.
针对目前语义缺失,缺少可重用性、互操作性、共享性的学习资源现状,提出将知识点本体引入学习资源库功能模型的构建和学习知识的表达,模型中采用KDD技术对领域学科知识点的内在联系及层次关系进行分析和研究.并构建领域知识点本体模型,为学习资源适应个性化学习提供语义基础,实现资源的共享和重用。  相似文献   

5.
张暖  江波 《计算机科学》2021,48(4):213-222
学习者建模是自适应学习系统的支撑技术之一,其中以知识追踪为代表的学习者知识状态建模研究最为广泛。3种代表性的知识追踪技术分别为基于隐马尔可夫模型的贝叶斯知识追踪、基于逻辑回归模型的可加性因素模型、基于循环神经网络的深度知识追踪。通过综述发现,贝叶斯知识追踪模型适用于含单一知识点的学习任务的知识追踪,可加性因素模型和深度知识追踪模型适用于含多知识点的学习任务的知识追踪,但深度知识追踪模型的教学可解释性不佳。在综述现有研究的基础上,受到知识空间理论的启发,将知识点之间的先决关系融入到知识追踪模型是未来的一个重要研究方向,并初步提出了一种融合知识点先决关系的可加因素模型。  相似文献   

6.
王天宇  赵珺  王伟  王天鑫 《自动化学报》2022,48(9):2212-2222
对于钢铁燃气系统的实时有效调度是实现企业节能降耗的关键. 考虑燃气产消过程所包含的多工况特征, 提出了一种基于分层粒度对比网络的调度知识获取与建模方法. 鉴于深度对比学习对于语义信息的处理能力, 定义和描述了一系列信息粒度, 以建立能源数据的语义表示. 为初步提取多工况调度知识, 采用长短时记忆(Long and short-term memory, LSTM)网络学习具有时变特性的粒度变量特征. 在此基础上, 利用专家经验知识定性地划分对比学习样本, 建立基于粒度对比学习的知识表征网络. 为挖掘调度数据中所包含的深层次知识, 进一步提出了基于反馈机制的分层对比网络模型, 并通过网络输出层实现调度建模任务. 实验部分采用了国内某钢铁厂高炉煤气系统的实际数据进行了多组对比实验, 结果表明所提方法获得的知识表示能够有效提高燃气系统的建模精度, 帮助实现专家级别的调度表现.  相似文献   

7.
目前,基于Web的智能教学系院是计算机应用于教育领域的研究方向之一。本文从知识点及其关系出发构建一个知识网络模型,并基于该模型介绍如何进行领域知识表示及考核试题设置,然后设计了试题难度系数的动态更新方法,还提出一种简捷的知识诊断方法,准确地将学生学习缺陷定位到具体的知识点,得出学习路径方面的建议,从而增强了教学的针对性。  相似文献   

8.
回顾跨媒体智能的发展历程,分析跨媒体智能的新趋势与现实瓶颈,展望跨媒体智能的未来前景。跨媒体智能旨在融合多来源、多模态数据,并试图利用不同媒体数据间的关系进行高层次语义理解与逻辑推理。现有跨媒体算法主要遵循了单媒体表达到多媒体融合的范式,其中特征学习与逻辑推理两个过程相对割裂,无法综合多源多层次的语义信息以获得统一特征,阻碍了推理和学习过程的相互促进和修正。这类范式缺乏显式知识积累与多级结构理解的过程,同时限制了模型可信度与鲁棒性。在这样的背景下,本文转向一种新的智能表达方式——视觉知识。以视觉知识驱动的跨媒体智能具有多层次建模和知识推理的特点,并易于进行视觉操作与重建。本文介绍了视觉知识的3个基本要素,即视觉概念、视觉关系和视觉推理,并对每个要素展开详细讨论与分析。视觉知识有助于实现数据与知识驱动的统一框架,学习可归因可溯源的结构化表达,推动跨媒体知识关联与智能推理。视觉知识具有强大的知识抽象表达能力和多重知识互补能力,为跨媒体智能进化提供了新的有力支点。  相似文献   

9.
在深入研究智能教学系统知识表示方法的基础上,提出了一个以知识点为中心的智能教学系统构建方案,采用知识点作为教学资源的组成单位,通过知识点间的联系来构建知识体系,并结合Web挖掘、人工智能、模糊理论等技术,实现网络教学的智能教学策略。  相似文献   

10.
智能教学系统中的知识树增长模型   总被引:12,自引:0,他引:12  
智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS),作为人工智能学科的重要研究应用领域,是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向,迄今研究逾30年。现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用。在此从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型(augment knowledge-tree model,AKTM)。模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容,贯穿于ITS系统4大传统模块之中,并在内容和功能上与之完全集成。通过知识点层次多维属性标注和索引,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程。通过知识点学习循环,实现个别化、动态、自适应智能教/学过程。同时通过模型在多媒体ITS系统中的实例化设计和运用,实现了动态教/学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点。  相似文献   

11.
刘寅  黄燕 《计算机工程与设计》2006,27(14):2640-2642
目前,基于Web的智能教学系统是计算机应用于教育领域的研究方向之一。其中教学知识模型和基于模型的学,控制,是实现教学系统智能控制的关键之一。从知识点及其关系出发构建一个知识网络模型,并基于该模型探讨了正向和反向两种推理控制策略。  相似文献   

12.
知识图谱表示学习旨在将实体和关系映射到一个低维稠密的向量空间中。现有的大多数相关模型更注重于学习三元组的结构特征,忽略了三元组内的实体关系的语义信息特征和三元组外的实体描述信息特征,因此知识表达能力较差。针对以上问题,提出了一种融合多源信息的知识表示学习模型BAGAT。首先,结合知识图谱特征来构造三元组实体目标节点和邻居节点,并使用图注意力网络(GAT)聚合三元组结构的语义信息表示;然后,使用BERT词向量模型对实体描述信息进行嵌入表示;最后,将两种表示方法映射到同一个向量空间中进行联合知识表示学习。实验结果表明,BAGAT性能较其他模型有较大提升,在公共数据集FB15K-237链接预测任务的Hits@1与Hits@10指标上,与翻译模型TransE相比分别提升了25.9个百分点和22.0个百分点,与图神经网络模型KBGAT相比分别提升了1.8个百分点和3.5个百分点。可见,融合实体描述信息和三元组结构语义信息的多源信息表示方法可以获得更强的表示学习能力。  相似文献   

13.
An approach toward improving the accessbility of the knowledge and information structures of expert systems is described; it is based upon a foundation development environment called the Rule-Based Frame System (RBFS), which forms the kernel of a larger system, IDEAS. RBFS is a knowledge representation language, within which a distinction is drawn between information which represents the world or domain, and knowledge which states how to make conclusions based upon the domain. Information takes the form of frames, for system processing, but is presented to the user/developer as an associative network via a Visual Editor for the Generation of Associative Networks (VEGAN). Knowledge takes the form of production rules, which are connected at suitable points in the domain model, but again it is presented to the user via a graphical interface known as the Knowledge Encoding Tool (KET). KET is designed to assist in knowledge acquisition in expert systems. It uses a combination of decision support trees and associative networks as its representation. A combined use of VEGAN and KET will enable domain experts to interactively create and test their knowledge base with minimum involvement on behalf of a knowledge engineer. An inclusion of learning features in VEGAN/KET is desirable for this purpose. The main objective of these tools, therefore, is to encourage rapid prototyping by the domain expert. VEGAN and KET are implemented in the Poplog environment on SUN 3/50 workstations.  相似文献   

14.
知识库是智能教学系统的基础。由于教学知识库的描述标准不统一,知识表示方法也不同,所以导致教学知识难以共享和互操作。将本体引入教学领域知识库建模过程,建立概念共享模型,提供概念语义空间,不仅可以解决智能教学系统中的知识共享和互操作问题,而且易于实现基于本体的语义检索系统,从而大大提高系统的查全率和查准率。  相似文献   

15.
郁书好  郭学俊 《微机发展》2007,17(8):161-164
知识库是智能教学系统的基础。由于教学知识库的描述标准不统一,知识表示方法也不同,所以导致教学知识难以共享和互操作。将本体引入教学领域知识库建模过程,建立概念共享模型,提供概念语义空间,不仅可以解决智能教学系统中的知识共享和互操作问题,而且易于实现基于本体的语义检索系统,从而大大提高系统的查全率和查准率。  相似文献   

16.
知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。  相似文献   

17.
行业信息化知识库系统知识库设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
行业信息化知识库(KBI)有别于一般的知识库和专家系统,所以根据需求,采用了知识本体的知识表示形式,为了更合理的建设知识库,通过对行业信息化知识的行业结构分析,构建了知识模型,并依据知识表示形式以及构建的知识模型,设计了行业信息化知识库系统的知识库.该知识库是针对战略物资行业的,提出了知识库系统的总体结构,把知识库和数据库相结合,进行了知识库结构的逐步设计.  相似文献   

18.
陶天一  王清钦  付聿炜  熊贇  俞枫  苑博 《计算机工程》2021,47(6):98-103,114
个性化新闻资讯推荐能够有效地捕捉用户兴趣,提供高质量推荐服务的能力,因而吸引了大量高黏性用户,而知识图谱则以“实体-关系-实体”的形式表示事物间的关系,通过知识图谱中实体间的关系学习到更丰富的特征及语义信息。为更好地实现金融领域新闻的个性化推荐,提出一种基于知识图谱的个性化推荐算法KHA-CNN。结合金融业知识图谱,采用基于知识的卷积神经网络和层次注意力机制得到新闻文本的特征表示,并学习用户复杂行为数据特征。在真实数据集上的实验结果表明,与Random Forest、DKN、ATRank-like算法相比,KHA-CNN算法的F1和AUC指标分别提高了2.6个和1.5个百分点。  相似文献   

19.
知识表示是专家系统求解能力及正确性的基础。针对不同知识表示方法的局限性,采用框架与产生式知识表示法结合表示专家知识。同时鉴于传统知识表示及推理方法在描述事实生产中不确定知识及经验中的缺陷问题,将模糊推理与知识表示相结合,应用模糊因子,定量细化描述模糊知识;并结合知识表示特点应用动态加权平均匹配函数及模糊推理方法,提出基于模糊框架-产生式知识表示方法及推理的研究,量化地表示知识及推理过程,为决策人员提供更加直观、准确的推理依据。  相似文献   

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