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智能教学系统中的知识表示和决策推理研究

第1章 引言第1页
第2章 智能教学系统中的理论研究第6-22页
 2.1 智能教学系统第6-8页
 2.2 专家系统第8-9页
 2.3 智能决策支持系统第9-10页
 2.4 教学设计研究第10-12页
  2.4.1 教学设计的基本问题第10-11页
  2.4.2 教学模式第11页
  2.4.3 理论发展对教学设计研究的影响第11页
  2.4.4 教学设计的应用研究第11-12页
 2.5 人工智能中知识表示和决策推理理论第12-22页
  2.5.1 知识表示第12-16页
   2.5.1.1 知识表示的基本概念第12-13页
   2.5.1.2 知识表示的数学理论第13-14页
   2.5.1.3 常用的知识表示方法第14-15页
   2.5.1.4 不确定性知识表示第15-16页
  2.5.2 决策推理理论第16-22页
   2.5.2.1 不确定性推理中的主观Bayes推理第17-22页
   2.5.2.2 定性推理概述第22页
第3章 教学设计网络课堂系统的模型设计第22-30页
 3.1 智能教学系统中的相关模型设计第22-30页
  3.1.1 教学模式传递模型第24-27页
  3.1.2 领域知识模型第27-29页
  3.1.3 推理控制模型第29-30页
第4章 教学设计网络课堂系统实现方案第30-43页
 4.1 教学设计网络课堂系统中教师教学过程流程第32-42页
  4.1.1 教学设计支持工具的实现方案第33-42页
   4.1.1.1 教学分析第34-36页
   4.1.1.2 教学策略第36-39页
   4.1.1.3 教学活动第39-41页
   4.1.1.4 教学评价第41-42页
  4.1.2 推理实施功能第42页
 4.2 学生学习流程图第42-43页
第5章 决策推理子系统的设计开发第43-52页
 5.1 设计目标第44-45页
 5.2 功能要求第45-46页
 5.3 决策推理的工作流程第46页
 5.4 采用模型—视图—控制(MVC)开发架构模式第46-49页
 5.5 用UML进行面向对象的分析和设计第49页
 5.5 决策推理机制的设计第49-50页
 5.6 数据库设计第50-52页
第6章 决策推理子系统的关键技术第52-67页
 6.1 面向对象的规则表示第52-53页
 6.2 基于QuickRules.NET的规则推理第53-62页
  6.2.1 QuickRules.NET简介第54-55页
  6.2.2 基于QuickRules.NET的规则推理步骤第55-61页
   6.2.2.1 定义对象第55-57页
   6.2.2.2 定义规则第57-59页
   6.2.2.3 调用规则第59-61页
  6.2.3 规则变化处理第61-62页
 6.3 学习模式转移推理的实现第62-63页
 6.4 页面的动态组装技术第63-67页
  6.4.1 页面的自组装技术的实现第63页
  6.4.2 主页面组装技术的实现第63-64页
  6.4.3 在代码中控制的主页面组装技术第64-66页
  6.4.4 教学活动序列的动态组装第66-67页
第7章 教学设计网络课堂的安全认证第67-77页
 7.1 ASP.NET的安全认证简介第67-69页
 7.2 用户账号安全设计第69-72页
 7.3 用户角色安全设计第72-77页
第8章 小结及后期展望第77-79页
 8.1 网络学习标准在智能教学系统中的应用第77页
 8.2 利用SPSS中的因子分析准确提取决策及评价因子第77-78页
 8.3 开放度探讨第78-79页
参考文献:第79-82页
致谢第82-83页
声明第83-84页
本人简历第84页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第84页

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