远程智能学习系统综合评判模型的设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·背景分析 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·存在的问题及解决思路 | 第13页 |
| ·本文研究工作 | 第13-14页 |
| ·论文组织 | 第14-15页 |
| 第2章 远程智能学习系统 | 第15-21页 |
| ·建构主义学习理论 | 第15-16页 |
| ·自主学习与个性化学习 | 第16页 |
| ·远程智能学习系统 | 第16-20页 |
| ·智能学习系统实现个性化学习的前提 | 第16-19页 |
| ·智能学习系统设计 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 模糊技术的应用 | 第21-38页 |
| ·应用模糊技术的可行性分析 | 第21-22页 |
| ·模糊技术基本理论 | 第22-31页 |
| ·模糊知识表示与模糊匹配 | 第22-25页 |
| ·模糊推理方法 | 第25-29页 |
| ·带有可信度和加权因子的模糊推理 | 第29-31页 |
| ·模糊推理系统 | 第31-32页 |
| ·模糊推理运算 | 第32-34页 |
| ·模糊化运算 | 第32-33页 |
| ·合成运算 | 第33页 |
| ·清晰化运算 | 第33-34页 |
| ·数据库中重要参数的选取方法 | 第34-36页 |
| ·论域的量化 | 第34页 |
| ·输入和输出空间的模糊分割 | 第34页 |
| ·隶属函数的选择 | 第34-36页 |
| ·模糊推理规则库的建立 | 第36-37页 |
| ·语言变量的选择 | 第36页 |
| ·模糊推理规则的建立 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 综合评判 | 第38-43页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·模糊综合评价 | 第38-42页 |
| ·单级模糊综合评判的基本步骤 | 第38-40页 |
| ·多级模糊综合评判 | 第40-41页 |
| ·两种评判类型的分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 综合评判模型的设计 | 第43-58页 |
| ·专家知识的收集和知识库的建立 | 第43-51页 |
| ·语言变量的选择 | 第43页 |
| ·输入和输出的模糊分割 | 第43-44页 |
| ·连续论域的量化 | 第44页 |
| ·语言变量取值的模糊集合表示 | 第44-45页 |
| ·模糊化处理 | 第45-47页 |
| ·模糊集合的隶属函数的建立 | 第47-48页 |
| ·因素的权重分配 | 第48页 |
| ·模糊规则的建立 | 第48-50页 |
| ·清晰化 | 第50-51页 |
| ·模糊综合评判算法的验证 | 第51-52页 |
| ·综合评判模型的设计 | 第52-54页 |
| ·数据库的建立 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |
