發(fā)布時間：2021-01-18 03:13

　　隨著互聯網的迅速發(fā)展以及大數據等現代技術的逐漸成熟,教育和技術的融合不斷加深,在線學習不僅使得學習者可以在任何時間、任何地點進行學習,還提供豐富多樣的學習資源和良好的交互體驗,已經成為一種備受歡迎的新型教育方式,目前制約在線教育發(fā)展的首要問題是如何根據學生的個體差異進行針對性教學�？紤]到認知風格是反映學生個體差異的重要概念之一,且認知風格和成績呈強相關性,所以本文利用人工神經網絡算法分析學習者的測驗成績變化量,達到自動測量學習者認知風格的目的,并將其引用到在線學習系統中。系統可以記住學習者的認知風格,為其提供認知風格類型一致的學習資源,學習者在這個針對性教學過程中就得到了一種基于“個性化”的服務。本文首先論述了認知風格的概念、常用模型和測量方法,然后對機器學習的常用分類方法進行分析對比,最終選擇人工神經網絡算法用于在線學習者認知風格分類研究。然后,梳理了基于認知風格的在線教學內容呈現方法。主要論述了人工智能技術和虛擬現實技術支撐下教學視頻的基本呈現方法、在線學習的認知風格分類、基于認知風格的在線視頻呈現方法,以為本系統中個性化教學資源的建設做準備。其次,提出了利用人工神經網絡算法分析學... 

【文章來源】：渤海大學遼寧省

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

西瓜問題的一棵決策樹

渤海大學碩士學位論文10尤其是能夠自適應樣本數據，即使樣本中有噪聲或者非線性時，神經網絡也能正常的工作。到目前為止，神經網絡被廣泛應用于神經專家系統、模式識別、預測等領域。（1）神經元模型神經元模型是神經網絡中最基本的成分，它的三種基本元素分別是突觸權值、加法器、激活函數。人工神經網絡的權值可以取正值或負值，但有一定的范圍。加法器又稱閾值，用于求輸人信號被神經元的相應突觸加權的和。激活函數用以限制神經元輸出的振幅。圖2-2M-P神經元模型圖2-2給出了M-P神經元模型。在該模型中，神經元收到其他神經元傳遞的輸入信號Xi，輸入信號通過神經元k的突觸權值Wki（下標k指正在研究的神經元，下標i指權值所在的突觸的輸入端）進行傳遞，神經元將接收到的總輸入值與神經元的閾值θ對比后由激活函數f計算產生神經元的輸出Yk。該神經元的輸出為：)（2-1）（2）激活函數的類型激活函數的作用是將輸出信號限制到允許范圍內的一定值，常用的激活函數有以下幾種：1）閾值函數閾值型激活函數是神經網絡中最簡單的一種激活函數，常用的有兩種，圖2-3（a）是硬限幅傳遞函數，圖2-3（b）是對稱硬限幅傳遞函數。前者x大于等于0時，輸出值為1，反之則輸出0；后者x大于等于0時，輸出值為1，反之則輸出-1。

渤海大學碩士學位論文10尤其是能夠自適應樣本數據，即使樣本中有噪聲或者非線性時，神經網絡也能正常的工作。到目前為止，神經網絡被廣泛應用于神經專家系統、模式識別、預測等領域。（1）神經元模型神經元模型是神經網絡中最基本的成分，它的三種基本元素分別是突觸權值、加法器、激活函數。人工神經網絡的權值可以取正值或負值，但有一定的范圍。加法器又稱閾值，用于求輸人信號被神經元的相應突觸加權的和。激活函數用以限制神經元輸出的振幅。圖2-2M-P神經元模型圖2-2給出了M-P神經元模型。在該模型中，神經元收到其他神經元傳遞的輸入信號Xi，輸入信號通過神經元k的突觸權值Wki（下標k指正在研究的神經元，下標i指權值所在的突觸的輸入端）進行傳遞，神經元將接收到的總輸入值與神經元的閾值θ對比后由激活函數f計算產生神經元的輸出Yk。該神經元的輸出為：)（2-1）（2）激活函數的類型激活函數的作用是將輸出信號限制到允許范圍內的一定值，常用的激活函數有以下幾種：1）閾值函數閾值型激活函數是神經網絡中最簡單的一種激活函數，常用的有兩種，圖2-3（a）是硬限幅傳遞函數，圖2-3（b）是對稱硬限幅傳遞函數。前者x大于等于0時，輸出值為1，反之則輸出0；后者x大于等于0時，輸出值為1，反之則輸出-1。


本文編號：2984157