基于群智能的电子学习资源过滤及收敛性分析

运用基于信息素挥发因子自适应变化的蚁群算法来优化电子学习资源的组织顺序,体现群体智能在资源共享和过滤中的优势作用,并且在此基础上运用教学实例实验研究将群体智能技术应用于解决电子学习资源过滤时的收敛性问题。实验结果表明利用群体智能来组织资源可以找到和领域专家干预基本相同的解决方案,同时学生参与数不需要很多即可获得好的收敛性。     

运用UML构建机票预订系统模式

目的：建立一个能够方便旅客订票，航空公司快捷轻松地为旅客提供预订票服务；方法：运用UML(Unified Modeling Language)通用的可视化建模语言这种总结了以往建模技术的经验并吸收当今优秀成果的标准建模方法来构建机票预订系统模式；结果于结论：用UML构建了机票预订系统的静态模型、界面定义、使用个案、时序图、管理界面及体系结构．     

基于XML的Web数据挖掘探讨

目的：解决Web数据挖掘中的半结构化数据模型和半结构化数据模型的抽取问题．方法：运用XML作为元标志语言所提供的描述结构化资料的格式来使复杂的Web数据挖掘简单化．结果与结论：可以加强对非结构化数据如文本数据、图形图像据、多媒体数据的挖掘．     

“计算机组成原理”在师范院校教学改革的探讨

本文针对师范本科院校的特点,对"计算机组成原理"课程的教学进行探讨,总结了"计算机组成原理"教学过程中所遇到的问题及课程的特点,并围绕教学方法、教学手段和教学实验进行研究并提出一些改革措施。     

基于GCN的精神分裂症自动识别诊断模型研究

目前基于深度学习的精神分裂症脑网络研究,大多忽略了脑电通道之间的空间拓扑信息。为了解决这个问题,提出一种基于图卷积神经网络的精神分裂症自动识别诊断模型,利用各脑电节点间的相关性构建图结构,与脑网络局部特征一起作为图卷积的输入,并利用卷积核的不同内核大小深入挖掘数据信息。将该方法应用于首发精分数据集,实验结果表明首发精神分裂症患者在Theta频段的识别准确率最高,达到了88.62%,且与其他方法相比取得了更好的识别效果,为精神分裂症的识别诊断提供了一种新的思路和方法。     

学习资源网络模型构建及资源推荐策略设计

通过分析基于终身学习机制的个性化推荐系统与基于电子商务的个性化推荐系统的区别,确定基于终身学习机制的个性化推荐系统的关键问题就是如何为学习者获得想要具备的能力推荐满足他们个人需求、个人爱好以及目前已具备的知识结构的最佳学习路径.针对终身学习中正式学习和非正式学习不同的学习情况,构建了学习资源网络模型,在此基础上将基于本体的推荐技术和协同推荐技术相结合,为学习者的不同学习情况运用不同的推荐策略推荐最佳学习路径.最后通过实验对推荐结果进行分析,确定最优方案.