开放学习资源自主聚合研究

随着数字化学习资源大量涌现,基于资源的学习越来越受到人们的普遍关注。面对海量的资源,如何有效地聚合自己需要的知识资源,寻找知识资源的出处,获取知识间的关联,构建个人知识网络,满足学习者学习需求,已成为目前国内外学者的研究热点。该文通过对国内外资源聚合现状分析,梳理存在的不足,提出以"学习即知识的连结"为理念,关注学习者个体行为、学习者主动参与,以及学习者共同参与在资源聚合中的重要作用,将研究的重点从资源聚合的技术手段转为资源聚合的方式,将聚合的主体由"系统"转变为"学习者",依靠"人"本身强大的语义理解与处理能力,聚合开放学习资源,实现了物化资源、人际资源、生成性资源的自主聚合,完成社会化资源网络的构建,并对研究成果进行了功能实现。

基于智能聚类的遥感卫星成像任务自主聚合方法

针对遥感卫星多元任务输入造成的局部区域地面目标密集的问题,提出了一种基于智能聚类的遥感卫星成像任务自主聚合方法.该方法采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)智能聚类方法,将局部窗口中待规划任务集合智能划分为多个密集子任务集合,然后根据每个子任务集合的任务密集程度判断任务聚合类型,将密集分散点目标任务聚合为多条带观测任务或者区域观测任务,大幅提高了遥感卫星成像任务的执行效益.仿真试验验证了提出方法的有效性.