分布式智能型温室计算机控制系统的一种设计与实现

针对农业环境自动化控制的需要,研制了"分布式智能型温室计算机控制系统"。该系统体系结构为中心计算机和单片机智能控制仪的主从式结构,系统采用实时多任务操作系统和农业温室专家系统的人工智能技术,对温室内外环境因子进行实时监测和智能化决策调节,为农作物创造最优化的生长条件。实时多任务系统使系统的通信,环境参数采集,控制可以同时进行;由于现场情况的复杂性和多变性,依靠精确数学模型的传统控制已经无法很好地解决问题,因此,本系统采用存储大量现场经验和知识的专家系统来达到控制的目的。采用专家系统从理论上去验证和分析系统,保证了系统运行的稳定性和可扩展性,降低了开发难度。系统硬件主要由环境因子实时监测模块、智能决策模块组成。软件部分采用COM组态方式实现,包括数据库管理模块、人工控制模块等,具有操作简便,可靠性高,易升级扩充等特点,已实现产品化。

基于内容聚类的协同过滤推荐系统研究

现代远程网络教育的兴起与发展,使得教学资源数字化,网络化,信息资源膨胀化.现代远程教育作为新兴的一种教育模式,网络教育平台应该以学生求学的网络化服务为设计的出发点和最终目的,既要能够满足学生的一般学习需求又要能够针对学生的专业的类型,需求特征等信息来确定网络教育平台的资源和服务内容,从而实现向智能化知识网络方向发展.个性化推荐系统是解决这一问题的途径之一. 推荐系统是在信息过滤技术的基础上衍生的技术.信息过滤技术能够较好的解决"信息过载"和"资源迷向"问题,让人们能更充分的使用Internet资源.信息过滤技术是实现信息资源个性化推荐的基础.基于信息过滤技术的推荐系统具有良好的发展和应用前景.目前几乎所有的大型商务系统都使用了不同形式的推荐系统.但是,在现代远程教育教学网络平台中推荐系统的使用还是凤毛麟角. 本文以山东师范大学远程网络教育教学平台的建设为基础,提出了基于内容聚类的协同过滤推荐算法.在深入地研究了推荐系统所依赖的相关技术的基础上,对各种技术进行了分析和探讨,将个性化的推荐系统引入到远程教育网络平台中,设计并实现了一个为学生提供定制学习资源和学习项目的个性化推荐系统.本文的主要做了如下几个方面的工作: 1,对现有推荐系统的相关技术进行深入研究 探讨了推荐系统的关键技术,重点研究了基于协同过滤的推荐算法和基于内容过滤的推荐算法,并指出这两种推荐算法的优缺点.针对其优缺点找到使之较好结合的方法和系统实现方式. 2,在着重研究协同过滤算法的基础上提出基于最近邻聚类的协同过滤算法 基于最近邻的协同过滤算法考虑和强调的是最近点的重要性,因而忽视了整体用户间的相似性,而且如果训练样本太大则算法的计算量就很大,因此,该算法不适用于分类速度较高的文本分类.本文针对其缺点提出了基于最近邻聚类的系统过滤算法,该算法错误率较低,很大程度上减少分类量,从而在一定程度上加快了分类速度. 3,提出基于内容的蚁群聚类协同过滤推荐算法 由于基于最近聚类的协同过滤算法本身的局限性即只能保证搜索到目标项的大部分邻居,但并不能保证搜索到目标项的所有最近邻居,所以可能会降低推荐系统的推荐精度.因此本文在着重研究基于蚁群聚类算法的基础上提出了基于内容聚类的协同过滤推荐算法,该算法是将改进的蚁群组合聚类算法和协同过滤相融合,从而克服了单一使用内容聚类和协同过滤推荐算法的缺点.改进的蚁群组合聚类算法的优点是不用输入初始聚类中心和聚类中心间的最小距离等参数,避免了聚类算法对初始聚类中心等参数的敏感性和参数设置不当会影响聚类结果等问题,并通过实验详细的讨论和分析该算法. 4,基于内容聚类的协同过滤推荐算法应用在远程教育平台中 本文设计并实现了一个为学生提供定制学习资源的个性化推荐系统.采用改进的蚁群组合聚类算法同协同过滤技术相结合,通过挖掘学生定制学习信息资源的事务数据库得到学生定制内容的组合模式,即用户兴趣模型,对学生进行定制推荐提供个性化服务.系统可以根据学生的兴趣和目的不断变化将学生的访问活动实时捕获,再动态的将该学生划分到某一类兴趣模式,因而生成不同的推荐结果.本系统可以将数据库的更新及时的反应在学生所保存的推荐结果中,同时本系统通过对学生的访问历史进行统计为专业教师和系统管理员指引资源收集的方向. 5,设计并实现了具有个性化推荐功能的远程教育网络平台 本文就一个实例演示了推荐系统在远程教育网络平台中的应用效果,并详细介绍了山东师范大学网络教育教学平台的个性化推荐系统的设计和实现过程.最后,提出了对本推荐系统的改进意见,对推荐系统在远程教育平台中的发展作了展望.

ChatGPT背景下基于知识图谱理念的课程教学改革实践

0引言随着人工智能技术与高等教育的深度融合,基于知识图谱理念的智慧教育应运而生.知识图谱是一种结构化的知识表示方法,能够清晰地展现知识之间的关联和逻辑关系,为教学改革提供了新的思路.施江勇等[1提出基于知识图谱构建的新型课程教学资源建设方法,以知识树和知识图谱的建设为核心,以群体智慧和机器智能为驱动,完成教学资源的共建共享;刘凤娟等[2]从动机激发,知识建构,意志提升,能力增强四个维度出发,构建基于知识图谱的个性化学习"四位一体"协同支持机制,设计了基于知识图谱的个性化……

一种基于教育平台的教育智能化管理方法及系统

本发明提供一种基于教育平台的教育智能化管理方法及系统,其中,方法包括:步骤1:动态获取目标学生产生的学习行为信息;步骤2:基于学习行为信息,对目标学生进行教育智能化管理需求评估,确定至少一个教育智能化管理需求;步骤3:基于教育智能化管理需求,从目标教育平台获取目标教育资源;步骤4:根据目标教育资源,对目标学生进行智能化管理.本发明的教育平台的教育智能化管理方法及系统,基于学生的学习行为信息自动确定教育智能化管理需求,极大提高了管理的效率;引入目标教育平台,基于教育智能化管理需求,从目标教育平台适应性获取目标教育资源进行学生管理,提高了目标教育资源获取的适宜性和全面性,同时,也更加智能化.

从智能教育2.0到智能产业菲尼克斯2.0全面启航

2019工博会期间,菲尼克斯电气举办智能战略发布会,向业界全面展现菲尼克斯电气在推进数字化转型中的战略布局和最新成果."当今时代是数字化引领的最好的时代,从未来看现在.面对新常态倒逼,新技术焦虑,菲尼克斯电气选择夯实工业文明,积极拥抱数字化的新时代."菲尼克斯电气中国公司总裁顾建党

教育技术与人工智能

本书从教育的角度来分析和理解人工智能理论,从教学应用的角度来讲解人工智能技术,书中重点介绍了希赛可智能英语教学系统.