基于知识粒度的决策空间方法研究与实现

本文利用粗糙集理论中的粗度概念,在对获取规则进行扩展性的粒度描述的基础上,提出了一种工具--知识依赖关系图(KDRD),构造了n维知识粒度决策空间以及基于多决策类的同构映射决策空间,建立了基于KDRD和决策空间的决策算法,并结合机械故障诊断说明了本方法非常适于故障诊断等通过结论获取原因的智能决策系统.

支持产品设计的决策空间方法

利用粗糙集理论中的粗度概念,在对获取产品设计知识进行扩展性粒度描述的基础上,通过引入知识依赖关系图,构造了n维知识粒度决策空间以及基于多决策类的同构映射决策空间,提出了基于知识依赖关系图和决策空间的决策算法,并结合产品设计中滚动轴承选择决策说明其实用性.

学习路径在Java语言程序设计中的应用研究

随着信息技术的发展和学习方式的变革,个性化学习有效促进了学生的个性发展,但在众多的网络信息资源下,学习者对学习资源的存在形式没有完整的逻辑关系认识,容易造成认知负载、信息“迷航”现象。本文提出了基于知识依赖图的学习路径,并将该路径应用于“Java 语言程序设计”课程中,通过实验设计、实施和数据有效性分析,结果表明学习者能够根据推荐的学习路径并结合自己的个性特征选择合适的知识序列。