用Visual Basic实现的计算机辅助英语教学系统

一、系统的提出笔者一直从事英语教学,深感英语教学中存在这样一些问题:1.就教师来说,由于教师的素质和经验不一,加之受情绪和外部因素的影响,教学质量存在差异;教师在授课时不能兼顾课堂教学的整体性和连贯性,不能全盘考虑学生的个别差异和要求,无法作到因材施教.2.就学生来说,由于智力和基础不一,有些学生适应不了教师的教学方式.有些学生不善于记笔记或注意力不集中,不能全部掌握教师授课     

基于WWW智能教学系统的过滤模型

Filter is a key technology of information retrieve of internet. Intelligent tutor system basedon WWW(WWWITS) can tutor several students at the same time,and support the collaboration andcompete learning mode. Filter is also important for WWW-based ITS(WWWITS) ,which is the key fac-tor to implement intelligence and to improve the adaptivity of WWWITS. In this paper,we present twofilter models in WWWITS,and we make further researches on the model ,method ,formalization,and ex-tended HTML based on what We have studied.     

基于野草算法的文本特征选择

为了更全面地对文本进行特征选择,提高文本特征选择的准确率,提出一种基于野草算法的文本特征选择方法,利用野草算法中子代个体按正态分布的方式分布于父代个体周围,在进化过程中通过动态调整子代个体正态分布的标准差,使算法在早期与中期充分保持种群多样性的优势,对文本进行比较全面的特征选择;在算法后期加强对优秀个体的特征选择,保证算法稳健地收敛到全局最优解,提高文本特征选择的准确率。实验结果表明,这种方法可以给予权重值低的词条进行特征选择的机会,并且保证权重值高的词条特征选择优势,从而提高文本特征选择的全面性和准确性。     

基于领域本体的概念语义相似度计算研究

通过对领域本体参照下传统概念的3种语义相似度的计算模型研究,针对这3种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质,提出了一种改进的基于领域本体的概念语义相似度计算模型.实验结果表明,该计算模型通过定量的分析利用本体构词所描述的概念、特性之间的相似度,可以指导基于领域知识本体的语义查询中概念集扩充和查询结果排序,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型

个性化信息服务越来越成为信息检索领域研究的热点.将贝叶斯网络和互信息相结合,用于个性化检索的用户建模中,建立了一个能同时表达特征词的统计分布和特征词间的语义相关性的用户模型.模型以贝叶斯网络结构为框架,包含了特征词的概率统计信息和特征词间互信息,并引入了时间机制.实验结果表明,用该模型进行信息检索,在查全率和查准率方面都得到了提高.     

基于MAS的CSCL角色分配的研究与实现

为研究CSCL的角色分配,在CSCL中引入角色模型,并在角色模型的基础上,研究了在CSCL中运用MAS进行角色分配,设计了用于角色分配的MAS模型、Agent的内部结构以及角色分配的算法。此研究工作对研究基于Web的仿真CSCL,实现计算机支持的智能角色分配有积极重要的意义。     

智能教学系统新进展

智能教学系统(ITS)历来是计算机辅助教学(CAI)的研究重点。介绍了ITS的概念和发展,重点分析了ITS在体系结构、知识表示与管理方面的新进展和一些新技术在ITS中的应用,对MAS、数据挖掘、知识管理、本体论、网格等技术在ITS中的应用进行了综述,以期有助于ITS的发展。     

基于领域本体的语义相似度计算研究

本文介绍了有关本体的知识以及在领域本体参照下三种语义相似度的计算模型,并针对这三种计算模型的优缺点和领域本体所特有的性质提出了一种改进的基于领域本体的语义相似度计算模型.该计算模型的基本思想是：以基于距离的计算模型为基础,把概念的信息内容和概念的属性作为两个决策因子.实验结果表明,该方法能够比较准确地反映概
念之间的语义关系,为概念之间的语义关系提供一种有效的量化.     

面向课程领域知识的主题图学习研究

为了解决传统领域知识的主题图构建方法中大量时间和人力耗费的问题,提出了面向课程领域知识的主题图学习方法,分析了TMLDK的主要活动流程,建立了学习活动图,讨论了TMLDK中领域关键词提取、关键词向主题的转换以及信息集成等关键技术,并利用浅层解析、相似度计算等技术完成了网络课件向TMC的半自动转换,最后利用TM4J和Java开发出TMLDK的原型,对其学习过程进行了验证.TMLDK的实现能够协助领域专家方便地构建领域知识的主题图,可以节省大量的人力和时间,而且有利于TMC后期的维护和更新.     

一种校园卡欺诈检测模型

针对校园卡欺诈带来的资金安全问题,提出一种“卡库对账-预处理-神经网络检测”的校园卡欺诈检测工作流程,设计卡库对账算法,该算法能够检测出系统中存在的有异常交易的校园卡,在此基础上结合神经网络算法,建立一种校园卡欺诈检测模型。实验结果表明,该检测模型对校园卡欺诈检测具有较好的适应性。