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基于贝叶斯推理与PFNET理论的认知模型
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作者 付永贵 《计算机系统应用》 2012年第7期186-190,共5页
针对从固定认知结构中生成认知模型的局限性,提出在认知元素固定而认知结构不固定的学习中使用贝叶斯推理方法和PFNET理论从以往学习者的样本信息中按学习者的要求生成"最佳Ki结点集合"和"最优Ki认知链",获得B-P认... 针对从固定认知结构中生成认知模型的局限性,提出在认知元素固定而认知结构不固定的学习中使用贝叶斯推理方法和PFNET理论从以往学习者的样本信息中按学习者的要求生成"最佳Ki结点集合"和"最优Ki认知链",获得B-P认知模型;对B-P认知模型的生成原理进行说明并通过实例验证该模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 B-P认知模型 认知结构 最佳ki结点集合 最优ki认知链
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