基于学习内容自适应的通信系统信道估计方法研究

通信系统信道估计以通信信号实时处理为主,信道估计的过程中丢失了数据特征,影响信道估计精准度。因此,设计了基于学习内容自适应的通信系统信道估计方法。估计辅助通信系统信道反射链路,确保信道状态稳定,避免信道估计丢失数据特征。引入学习内容自适应算法,采用联合学习内容,对信道估计进行自适应学习,结合反射信号的对应复系数,构建通信系统信道估计模型。通过调整通信系统独立信道残差,优化通信系统信道估计模型实现通信系统信道估计。采用仿真实验分析该方法的性能,实验结果表示,该方法的NMSE值仅为0.030,验证该估计方法的均方误差较低,具备较高估计准确性。

基于网络的自适应超媒体学习支持系统的研究

针对现有网络学习支持系统不能很好满足学习者个性化学习的需要,我院构建了基于网络的自适应超媒体学习支持系统模型,它是在现有的网络学习支持系统上增加了自适应交互处理模块、自适应教学处理模块、本体推理模块和规则推理模块。本文详细探讨了此模型的自适应支持功能,如为学习者创设动态的自适应学习环境,提供自适应的导航系统和自适应的内容支持等,并给出了自适应学习处理过程。

基于知识点对象的个性化学习系统实施

提出了一套个性化学习系统实施方案.该方案以知识点对象为核心组织学习资源,通过数据挖掘等方法获取学习者在学习进度和学习风格两方面模型,并采用“学习内容提取算法”获取适合学习者知识水平的学习内容,再通过XSL技术,根据不同的学习风格模型,对相同的知识点对象进行不同表现和封装.