基于属性学习的图像分类研究 被引量：5

1

作者 林武旭 成科扬 张建明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第5期288-291,共4页

图像中所蕴含的属性对于图像识别有着重要作用,以往的传统分类方法往往忽略了这些特性,为此,提出一种将稀疏表示和属性学习结合用于图像分类的新方法。该方法首先对图像特征进行稀疏分解,利用系数稀疏表示重构图像特征,然后将重构的特... 图像中所蕴含的属性对于图像识别有着重要作用,以往的传统分类方法往往忽略了这些特性,为此,提出一种将稀疏表示和属性学习结合用于图像分类的新方法。该方法首先对图像特征进行稀疏分解,利用系数稀疏表示重构图像特征,然后将重构的特征数据用于属性学习,通过属性分类器的训练学习完成对目标图像的属性识别,达到识别出图像种类的目的。在植物数据集上的对比试验证实了该算法的有效性和在识别准确率上相对于传统识别算法的提升。 展开更多

关键词 属性学习 稀疏表示 多分类 K-SVD

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基于深度学习与属性学习相结合的行人再识别 被引量：4

2

作者 许方洁 成科扬 张建明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第4期751-757,共7页

现实情况中缺少大量有标签数据,导致有监督的行人再识别模型训练受到影响。此外,低层特征的缺乏语义特性限制了行人再识别在行人检索、罪犯追踪等中的应用。本文提出了一种基于深度学习与属性学习相结合的行人再识别方法,利用深度学习... 现实情况中缺少大量有标签数据,导致有监督的行人再识别模型训练受到影响。此外,低层特征的缺乏语义特性限制了行人再识别在行人检索、罪犯追踪等中的应用。本文提出了一种基于深度学习与属性学习相结合的行人再识别方法,利用深度学习的无监督模型提取行人图像的本质特征,并引入"属性"概念增强特征的语义表达能力。首先采用卷积自动编码器进行无监督的特征提取,提取的特征然后交由多个属性分类器进行属性分类,并结合统计获得的属性类别映射关系表计算最终类别判定,最后在VIPeR和i-LIDS标准数据集上进行了测试,并与基于优化属性的行人再识别方法(Optimized attribute based re-identification,OAR)、显著性检测对应法(Salience detection correspondence,SDC)等进行了比较,结果表明本方法能够赋予行人再识别较好的语义性能,并在一定程度上提高了识别的准确率,同时获得了较好的零训练样本识别效果。 展开更多

关键词 行人再识别 深度学习 卷积自动编码器 属性学习

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基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法 被引量：3

3

作者 熊俊涛 廖世盛 +3 位作者 梁俊浩 韦婷婷 陈淑绵 郑镇辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期208-215,共8页

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建... 基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。 展开更多

关键词 智慧农业 认知决策 图像分类 属性学习 本体技术 知识库

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基于公共空间嵌入的端到端深度零样本学习 被引量：3

4

作者 秦牧轩 荆晓远 吴飞 《计算机技术与发展》 2018年第11期44-47,共4页

零样本学习(ZSL)是一种特殊的机器学习问题,目的是在测试阶段识别出训练集中未曾出现的类别样本并进行分类。目前主流技术手段有两种:一种是基于属性学习,一种是基于词嵌入模型。两种方法各有优缺点。属性学习可以看作人工特征标记,分... 零样本学习(ZSL)是一种特殊的机器学习问题,目的是在测试阶段识别出训练集中未曾出现的类别样本并进行分类。目前主流技术手段有两种:一种是基于属性学习,一种是基于词嵌入模型。两种方法各有优缺点。属性学习可以看作人工特征标记,分类效果往往取决于人工设定的属性好坏。而利用文本特征(词向量)的词嵌入模型无需人为参与也可得到不错的特征以替代属性。文中提出了一种基于公共空间嵌入的深度零样本学习方法。通过图像和文本分别建立深度神经网络并连接两个网络,在顶层学习一个联合嵌入的公共空间。基于深度学习端到端模型的设计可以同时利用属性特征和文本特征实现图像的零样本学习。实验结果表明,该方法达到了较好的识别效果。 展开更多

关键词 零样本学习 嵌入模型 属性学习 深度神经网络 公共空间 词向量

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基于姿态与并行化属性学习的行人再识别方法 被引量：2

5

作者 陶飞 成科扬 +1 位作者 张建明 汤宇豪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期246-253,共8页

行人再识别是当前图像识别领域的一个重要研究分支,在取得众多研究成果的同时,在实际场景中的应用也存在诸多挑战。摄像设备和拍摄场景的差异,以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响,给行人再识别带来较大的困难。为此,提... 行人再识别是当前图像识别领域的一个重要研究分支,在取得众多研究成果的同时,在实际场景中的应用也存在诸多挑战。摄像设备和拍摄场景的差异,以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响,给行人再识别带来较大的困难。为此,提出一种行人再识别方法,通过基于姿态的并行化属性学习任务对行人姿态信息进行标注,并将其作为语义属性融入到行人再识别任务中,降低实际场景中属性缺失对模型的影响,加速训练过程。实验结果表明,该方法在VIPeR数据集上达到了90%的识别率。 展开更多

关键词 深度学习 行人再识别 姿态 属性学习 并行化

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基于外观的复合属性学习的细粒度识别 被引量：1

6

作者 宋凤义 胡太 杨明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第6期1205-1212,共8页

由于语义可理解性及共享性,视觉属性作为刻画对象的中间特征表示在众多领域得到了广泛应用。视觉属性学习中,大量的人工成本用于属性定义和标注,因此难以避免地引入了主观偏见,属性表示的类别判别性难以保证,尤其面临对判别性要求较高... 由于语义可理解性及共享性,视觉属性作为刻画对象的中间特征表示在众多领域得到了广泛应用。视觉属性学习中,大量的人工成本用于属性定义和标注,因此难以避免地引入了主观偏见,属性表示的类别判别性难以保证,尤其面临对判别性要求较高的细粒度识别任务时更为明显。复合属性符合人类认知规律以及对象复杂多模分布的事实,从刻画对象的分布入手,以较低廉的代价建立兼具一定描述能力及较好判别能力的特征表示,以应对细粒度识别任务对判别特征和判别模型的较高要求。在细粒度识别代表性公开数据集CUB上验证了所提方法的有效性。在细粒度识别任务中,复合属性表现出比人工定义的属性以及类别判别属性更优的性能。 展开更多

关键词 属性学习 复合属性 分散式表示 细粒度识别

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基于虚拟属性学习的文本-图像行人检索方法

7

作者 王成济 苏家威 +3 位作者 罗志明 曹冬林 林耀进 李绍滋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2035-2050,共16页

文本-图像行人检索旨在从行人数据库中查找符合特定文本描述的行人图像.近年来受到学术界和工业界的广泛关注.该任务同时面临两个挑战:细粒度检索以及图像与文本之间的异构鸿沟.部分方法提出使用有监督属性学习提取属性相关特征,在细粒... 文本-图像行人检索旨在从行人数据库中查找符合特定文本描述的行人图像.近年来受到学术界和工业界的广泛关注.该任务同时面临两个挑战:细粒度检索以及图像与文本之间的异构鸿沟.部分方法提出使用有监督属性学习提取属性相关特征,在细粒度上关联图像和文本.然而属性标签难以获取,导致这类方法在实践中表现不佳.如何在没有属性标注的情况下提取属性相关特征,建立细粒度的跨模态语义关联成为亟待解决的关键问题.为解决这个问题,融合预训练技术提出基于虚拟属性学习的文本-图像行人检索方法,通过无监督属性学习建立细粒度的跨模态语义关联.第一,基于行人属性的不变性和跨模态语义一致性提出语义引导的属性解耦方法,所提方法利用行人的身份标签作为监督信号引导模型解耦属性相关特征.第二,基于属性之间的关联构建语义图提出基于语义推理的特征学习模块,所提模块通过图模型在属性之间交换信息增强特征的跨模态识别能力.在公开的文本-图像行人检索数据集CUHK-PEDES和跨模态检索数据集Flickr30k上与现有方法进行实验对比,实验结果表明了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 行人检索 跨模态 属性学习 预训练

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基于姿态的判别属性学习及在细粒度识别中的应用

8

作者 宋凤义 张守东 杨明 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期65-72,共8页

姿态变化造成同一对象或同类对象的视觉信息差异巨大,成为计算机视觉中对象识别的一大挑战因素.属性表示重在刻画较高的抽象语义特性,具有应对包括姿态变化的复杂环境变化的鲁棒性,但也给属性学习自身带来了较大难度.如何降低属性学习... 姿态变化造成同一对象或同类对象的视觉信息差异巨大,成为计算机视觉中对象识别的一大挑战因素.属性表示重在刻画较高的抽象语义特性,具有应对包括姿态变化的复杂环境变化的鲁棒性,但也给属性学习自身带来了较大难度.如何降低属性学习的难度同时提高属性表示的判别力,成为基于属性表示的识别模型的关键,尤其面临对判别属性要求较高的细粒度识别任务.显式地对姿态建模,在不同姿态下学习能够最大化类别间隔的视觉判别属性,最终作为中间表示用于类别识别.最后,在细粒度公开数据集CUB上验证了所提出的基于姿态的判别属性在细粒度识别任务中的有效性. 展开更多

关键词 属性学习 判别属性 分散式表示 细粒度识别

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视觉属性学习应用研究

9

作者 成科扬 杜明坤 詹永照 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第10期2311-2314,共4页

视觉属性能够展现人们识别事物时所定义的语义概念,但现有的视觉识别工作往往忽略了属性在分类器设计中能作为中间媒介层的作用.本文给出一种将属性和事物类别同时用于构建分类器的方法.分析了传统多类分类器、直接类别相关模型、间接... 视觉属性能够展现人们识别事物时所定义的语义概念,但现有的视觉识别工作往往忽略了属性在分类器设计中能作为中间媒介层的作用.本文给出一种将属性和事物类别同时用于构建分类器的方法.分析了传统多类分类器、直接类别相关模型、间接属性预测模型、直接属性预测模型的特点.在动物和室外场景数据集上的实验证明,利用属性进行分类器学习对于提高传统多目标分类和迁移学习的性能都具有很好的帮助. 展开更多

关键词 视觉属性 属性学习 多目标分类 迁移学习

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基于深度属性学习的交通标志检测 被引量：15

10

作者 王方石 王坚 +1 位作者 李兵 王博 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期319-329,共11页

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习... 为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习,提出了一种基于深度属性学习的交通标志检测方法。并在公开数据集Sweden traffic sign detection dataset(STSD)和German traffic sign detection dataset(GTSD)上进行的实验结果表明,该方法能够有效地提高交通标志检测的准确率和召回率。 展开更多

关键词 信息处理技术 交通标志检测 深度属性学习 卷积神经网络

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民族服装图像描述生成的局部属性注意网络

11

作者 张绪辉 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期399-412,共14页

针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据... 针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据集;然后定义民族服装208种局部关键属性词汇和30089条文本信息,通过局部属性学习模块进行视觉特征提取和文本信息嵌入,并采用多实例学习得到局部属性;最后基于双层长短期记忆网络定义包含语义、视觉、门控注意力的注意力感知模块,将局部属性、基于属性的视觉特征和文本编码信息进行融合,优化得到民族服装图像描述生成结果.在构建的民族服装描述生成数据集上的实验结果表明,所提出的网络能够生成包含民族类别、服装风格等关键属性的图像描述,较已有方法在精确性指标BLEU和语义丰富程度指标CIDEr上分别提升1.4%和2.2%. 展开更多

关键词 民族服装图像 图像描述生成 文本信息嵌入 局部属性学习 注意力感知

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生成对抗网络算法在个性化陶瓷图案生成领域的应用探讨 被引量：1

12

作者 宁怀铙 刘杰 范彦斌 《陶瓷》 CAS 2020年第2期24-27,共4页

随着当下陶瓷企业正从大规模定制逐渐演化为个性化定制,智能制造产业升级需求不断加大,一种个性化陶瓷图案生成算法呼之欲出。随着深度学习图像生成技术获得了空前发展,特别是生成对抗网络算法思想及其改进模型,广泛应用于计算机视觉各... 随着当下陶瓷企业正从大规模定制逐渐演化为个性化定制,智能制造产业升级需求不断加大,一种个性化陶瓷图案生成算法呼之欲出。随着深度学习图像生成技术获得了空前发展,特别是生成对抗网络算法思想及其改进模型,广泛应用于计算机视觉各个领域以来,各种新的理论认识和工程实践案例不断涌现。笔者通过介绍生成对抗网络以及将生成对抗网络应用于陶瓷图案生成的工程算法实践,并最终阐述了当下个性化陶瓷图案生成面临的一些挑战。 展开更多

关键词 个性化陶瓷图案 视觉属性学习 生成对抗网络 图像翻译 图像生成

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基于原型理论的相对属性学习

13

作者 刘大琨 秦晓倩 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期32-39,共8页

对于表示学习的研究,合理的特征表示对系统性能的影响在许多分类问题中已经超越了分类器的作用,成为系统设计中最重要的组成部分.为此以心理学中认知科学的原型理论为基础,提出了一种新的特征表示方法.根据额外数据集中部分具有代表性... 对于表示学习的研究,合理的特征表示对系统性能的影响在许多分类问题中已经超越了分类器的作用,成为系统设计中最重要的组成部分.为此以心理学中认知科学的原型理论为基础,提出了一种新的特征表示方法.根据额外数据集中部分具有代表性的数据作为各类数据的代表,组成各类数据的原型数据集.通过学习数据与各原型之间的相对关系,得到衡量任意数据与原型数据集之间关系的函数,即等级函数(rank function).由此,任意数据都可以利用等级函数组来评价它们与原型之间的相对关系,以此作为数据的新特征表示用于分类任务.通过在MINST和Pubfig数据库上的实验验证可以看到,相比于灰度特征和属性特征,原型相对属性不但符合人类对于图像的认知,而且在识别性能上具有更高的精度. 展开更多

关键词 图像分析 表示学习 相对属性学习

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一种基于粗集理论的增量式属性约简算法 被引量：4

14

作者 高晓红 刘文奇 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期129-130,155,共3页

增量式学习中,当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的约简属性,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算,但这种方法显然效率很低且不必要。在粗集理论的基础上,给出相对区分矩阵和绝对区分矩阵的定义,... 增量式学习中,当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的约简属性,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算,但这种方法显然效率很低且不必要。在粗集理论的基础上,给出相对区分矩阵和绝对区分矩阵的定义,提出一种新的增量式属性约简算法。通过实例得知:由该算法得到的属性约简与传统算法得到的属性约简结果相同,但该算法不仅降低了时间复杂度而且其分类质量一般要优于原来的分类质量,所以该属性约简具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 粗集 属性约简 增量式学习 信息系统

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企业智能会计信息系统研究与设计——基于改进的Apriori算法和属性归纳学习算法

15

作者 吴浩忠 陈思彤 《科技创新与生产力》 2024年第4期141-144,共4页

随着人工智能技术的发展,智能化会计核算系统成为会计发展的趋势。本文研究了会计核算智能化,重点在于实现学习和推理功能。采用机器学习算法,基于改进的关联规则挖掘算法(Apriori)和属性归纳学习算法,探索会计核算智能解决方案,促进会... 随着人工智能技术的发展,智能化会计核算系统成为会计发展的趋势。本文研究了会计核算智能化,重点在于实现学习和推理功能。采用机器学习算法,基于改进的关联规则挖掘算法(Apriori)和属性归纳学习算法,探索会计核算智能解决方案,促进会计人员的角色转变。本文结合会计实务流程,设计了智能会计核算系统,并实现了学习、推理和智能判断功能,为会计智能化研究与实践开辟了新途径。 展开更多

关键词 智能会计核算 布尔映射矩阵 关联规则 属性归纳学习

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网络通信节点抗干扰技术研究 被引量：4

16

作者 那尔斯 《微型电脑应用》 2021年第4期173-176,共4页

当前我国应用最为广泛的是小区制结构网络通信系统,通过同频复用的方式来提升频率利用效果。在既定范围内,为了方便管理,小区可以使用同一频段的网络通信系统,并且能重复使用。随着使用用户的增多,同频复用系数和干扰源也相应地发生了增... 当前我国应用最为广泛的是小区制结构网络通信系统,通过同频复用的方式来提升频率利用效果。在既定范围内,为了方便管理,小区可以使用同一频段的网络通信系统,并且能重复使用。随着使用用户的增多,同频复用系数和干扰源也相应地发生了增长,通信质量无法得到保障。研究网络通信节点抗干扰技术,可提升网络通信性能。因此提出了属性自学习和利用弱能量节点来进行抗干扰的方法,并通过相应的仿真测试,证明了其可以提升节点传输快速性,提升抗干扰性,具有实际应用效果。 展开更多

关键词 网络通信 节点抗干扰 属性自学习 消除延迟

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基于多关系网络的话题意见领袖挖掘 被引量：2

17

作者 段震 倪云鹏 +2 位作者 陈洁 张燕平 赵姝 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第3期576-585,共10页

社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基... 社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基于多关系网络的话题意见领袖挖掘方法(Multi-relational networks,MRTRank),融合话题因素和节点间多种交互关系,通过一种属性网络表示学习算法,得到不同节点在多关系网络上的相似性,形成节点的转移概率矩阵,最终通过PageRank算法得到top-k个意见领袖。在真实Twitter数据集上的实验结果验证了本文提出的方法优于传统的意见领袖挖掘算法。 展开更多

关键词 意见领袖 两级传播 社交网络 PAGERANK 属性网络表示学习

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学习的审美属性及课堂中的审美学习

18

作者 杨莹莹 《教育研究与实验》 CSSCI 北大核心 2022年第6期30-38,共9页

确立作为审美实践的学习观,体现学习的审美属性,在课堂教学中实现审美学习,对发展学生审美素养,推进“五育融合”,具有重要的现实意义。学习作为一种促进学生发展的活动,不仅是认知性实践活动,也是一种审美实践活动。学习的审美属性是... 确立作为审美实践的学习观,体现学习的审美属性,在课堂教学中实现审美学习,对发展学生审美素养,推进“五育融合”,具有重要的现实意义。学习作为一种促进学生发展的活动,不仅是认知性实践活动,也是一种审美实践活动。学习的审美属性是由学习的审美价值和审美活动决定的,要求将学习活动视为审美展开的活动,以审美学习贯穿课堂教学全过程。由此,课堂中的审美学习是基于学习的审美属性而展开,以符号美、逻辑美、情感美和意义美作为其内容,引导学生经历知之-悦知-创造的审美过程,从而获得审美素养提升的活动。深化课堂教学改革,内在地要求确立作为审美实践的学习观;挖掘审美要素,弘扬中华美育精神;导向立美过程,培植民族文化气韵。 展开更多

关键词 审美素养 学习的审美属性 审美学习 审美实践

原文传递

泛在学习中基于模糊多属性决策的学习控制模型

19

作者 马海鹏 何聚厚 《计算机技术与发展》 2015年第1期107-110,共4页

作为一种新型的学习范式,泛在学习具有去计算机化的特性。在这种新型的学习环境下,课堂的组织具有分布式松散的特点,学习者不必受制于地理位置空间和时间的限制,从而拥有更好的学习自主性选择权以及更佳的学习体验,但这也对学习者的学... 作为一种新型的学习范式,泛在学习具有去计算机化的特性。在这种新型的学习环境下,课堂的组织具有分布式松散的特点,学习者不必受制于地理位置空间和时间的限制,从而拥有更好的学习自主性选择权以及更佳的学习体验,但这也对学习者的学习控制提出了更高的要求。文中提出了一种基于模糊多属性决策的学习控制模型,根据备选知识点的掌握程度、重要程度以及与当前知识点的依赖程度给出备选知识点的排序以供学习者选择,引导学习者完成对知识的掌握。 展开更多

关键词 泛在学习 模糊多属性决策 学习控制模型

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