基于生长式的多概念教学实践与反思——以人教版八年级上册11.1.2三角形的高、中线与角平分线为例 被引量：2

1

作者 何楠 李洪兵 《中学数学杂志》 2023年第2期32-35,共4页

本文结合实例探讨了生长式多概念教学,在学生的最近发展区寻找满足学生需求的知识体系为突破口,以“起、承、转、合”为教学主线,让概念向关联生长,在课堂中充分展示知识、情感、能力形成和思维生长的过程,以充分发挥数学的魅力,让学生... 本文结合实例探讨了生长式多概念教学,在学生的最近发展区寻找满足学生需求的知识体系为突破口,以“起、承、转、合”为教学主线,让概念向关联生长,在课堂中充分展示知识、情感、能力形成和思维生长的过程,以充分发挥数学的魅力,让学生思维素养双生长,从而真正落实数学核心素养. 展开更多

关键词 多概念 核心素养 生长

原文传递

一种混合型多概念获取算法HMCAP及其应用 被引量：13

2

作者 陈兆乾 刘宏 +1 位作者 周戎 陈世福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第10期753-761,共9页

本文提出了一个混合型多概念获取算法ＨＭＣＡＰ，它将符号学习ＣＡＰ算法的主要思想和ＢＰ神经网络有机结合，以状态在实例空间出现的概率为启发信息，以提供的混合实例集为分类依据，并具有增量学习能力．ＨＭＣＡＰ所依据的实例集既... 本文提出了一个混合型多概念获取算法ＨＭＣＡＰ，它将符号学习ＣＡＰ算法的主要思想和ＢＰ神经网络有机结合，以状态在实例空间出现的概率为启发信息，以提供的混合实例集为分类依据，并具有增量学习能力．ＨＭＣＡＰ所依据的实例集既可具有离散属性又可有连续属性，并且能根据用户的要求得到不同精度的结合ＢＰ网的二叉多分类判定树．本文还给出ＨＭＣＡＰ的算法应用实例，ＨＭＣＡＰ可用于自动知识获取系统． 展开更多

关键词 机器学习 多概念获取 算法 HMCAP 神经网络

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CBR中的检索模型研究 被引量：4

3

作者 艾芳菊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第19期77-79,共3页

事例检索模型直接影响基于事例推理(Case-BasedReasoning,CBR)的结果。该文提出了一种将多概念学习的决策树算法、多维加权贴近度法与模糊综合评判法相结合的事例检索模型,并根据事例状态的属性设计了几种隶属度函数。分析了此模型的优... 事例检索模型直接影响基于事例推理(Case-BasedReasoning,CBR)的结果。该文提出了一种将多概念学习的决策树算法、多维加权贴近度法与模糊综合评判法相结合的事例检索模型,并根据事例状态的属性设计了几种隶属度函数。分析了此模型的优缺点,指出了今后的改进方向。 展开更多

关键词 基于事例推理 多概念学习的决策树算法 多维加权贴近度 模糊综合评判

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用于地图内容查询的可视化交互界面的设计 被引量：3

4

作者 贾克斌 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期460-463,共4页

可视化交互界面技术是计算机技术的主要组成部分之一 ,在各个领域中发挥着重要作用 .用于地图内容查询系统的可视化交互界面以高效、灵活和方便的的交互手段为系统提供了强有力的支持 .文中对用于地图内容查询系统的可视化交互界面应具... 可视化交互界面技术是计算机技术的主要组成部分之一 ,在各个领域中发挥着重要作用 .用于地图内容查询系统的可视化交互界面以高效、灵活和方便的的交互手段为系统提供了强有力的支持 .文中对用于地图内容查询系统的可视化交互界面应具有的功能进行了分析 ,设计了一种基于语义模型和图像处理技术的地图目标查询的交互界面 .对界面的总体结构和交互机制进行描述 ,说明用于描述地图内容的数据结构 ,并对实现多种功能的操纵方法进行说明 .最后给出一个应用实例 ,说明该界面的效果 . 展开更多

关键词 地图内容查询 可视化交互界面 设计 多概念隐含树 语义模型 数据结构 计算机

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通用的多概念层关联规则发现方法的改进

5

作者 施润身 赵青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第31期188-190,共3页

文章全面分析现有的多概念层关联规则的发现算法,结合多概念层的生成方法,提出通用的多概念层关联规则发现的新方法,以研究生入学考试数据集为实例进行验证,并将该算法和现有的算法进行比较,结果表明该算法在搜索空间和计算复杂度等方... 文章全面分析现有的多概念层关联规则的发现算法,结合多概念层的生成方法,提出通用的多概念层关联规则发现的新方法,以研究生入学考试数据集为实例进行验证,并将该算法和现有的算法进行比较,结果表明该算法在搜索空间和计算复杂度等方面更为有效。 展开更多

关键词 多概念层 关联规则 搜索空间

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多概念层次的数值关联规则挖掘 被引量：2

6

作者 高飞 谢维信 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第6期85-87,55,共4页

1 引言 文[6]中将分类规则挖掘的方法扩展到数值关联规则挖掘的情况,其基本思想是:把一个数值属性x划分为若干个等分区间,于是一个三元组〈x, 1, u〉便可对应于一个布尔项目,其中[1,u]表示一个数值区间,之后再用类似于布尔关联规则的挖... 1 引言 文[6]中将分类规则挖掘的方法扩展到数值关联规则挖掘的情况,其基本思想是:把一个数值属性x划分为若干个等分区间,于是一个三元组〈x, 1, u〉便可对应于一个布尔项目,其中[1,u]表示一个数值区间,之后再用类似于布尔关联规则的挖掘算法进行挖掘.这种采用区间分割的方法来刻画数值属性,存在三点不足之外:1)致使信息丢失;2)经济使规则具有误导性;3)产生许多冗余规则. 展开更多

关键词 数据库 数值关联规则 数据挖掘 多概念层次

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混合型多概念获取算法的设计及其抗噪音能力

7

作者 李红兵 周志华 陈兆乾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期511-515,共5页

ＩＨＭＣＡＰ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｈｙｂｒｉｄｍｕｌｔｉ－ｃｏｎｃｅｐｔｓａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）算法将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，通过引入ＦＴＡＲＴ（ｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ－ｂａｓ... ＩＨＭＣＡＰ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｈｙｂｒｉｄｍｕｌｔｉ－ｃｏｎｃｅｐｔｓａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）算法将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，通过引入ＦＴＡＲＴ（ｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ－ｂａｓｅｄａｄａｐｔｉｖｅｒｅｓｏｎａｎｃｅｔｈｅｏｒｙ）神经网络，成功地解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题，实现了两种不同思维层次的靠近．该算法采用一种独特的增量学习机制，当增加新的实例时，只需进行一遍增量学习，调整原结构，不必重新生成判定树和神经网络，即可提高学习精度，速度快，效率高．同时，这种增量学习机制还可以降低算法对噪音数据的敏感度，从而使ＩＨＭＣＡＰ可以应用于实时在线学习任务． 展开更多

关键词 增量学习 神经网络 多概念获取 算法 抗噪音

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HMCAP的新实现方法及其应用 被引量：1

8

作者 周志华 陈兆乾 《微型计算机》 北大核心 1997年第1期30-32,共3页

ＨＭＣＡＰ是一种混合型多概念获取算法，它将基于概率论的符号学习与ＢＰ神经网络学习相结合，能从隶属于某个概述集的实例集中归纳出满足用户精度要求的以混合型判定树表示的概念描述，并具且有增量学习能力，本文给出了该算法的一种... ＨＭＣＡＰ是一种混合型多概念获取算法，它将基于概率论的符号学习与ＢＰ神经网络学习相结合，能从隶属于某个概述集的实例集中归纳出满足用户精度要求的以混合型判定树表示的概念描述，并具且有增量学习能力，本文给出了该算法的一种新的实现方法及其应用。 展开更多

关键词 机器学习 多概念获取 BP网络 HMCAP 学习算法

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混合型多概念获取系统的设计与实现 被引量：1

9

作者 陈兆乾 谢琪 陈世福 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第7期502-506,共5页

本文主要描述了一个增量式混合型多概念获取系统ＨＭＣＡＳ．它提出了一个基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合的学习算法，能从隶属于某个概念集的实例集中归纳出满足用户精度要求的、以混合型判定树表示的概念描述．在ＨＭＣＡ... 本文主要描述了一个增量式混合型多概念获取系统ＨＭＣＡＳ．它提出了一个基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合的学习算法，能从隶属于某个概念集的实例集中归纳出满足用户精度要求的、以混合型判定树表示的概念描述．在ＨＭＣＡＳ中，符号学习与神经网络学习具有结合紧密和转换灵活等特点，具有较高的学习效率和较强的归纳能力以及增量学习能力．ＨＭＣＡＳ的神经网络学习可选择ＢＰ网络或ＦＴＡＲＴ网络。 展开更多

关键词 混合学习 多概念获取 神经网络

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一种面向主题的基于多层次空间概念关系的关联规则挖掘算法 被引量：1

10

作者 陈江平 李平湘 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期289-293,共5页

提出了一种面向主题的基于多层次空间概念的关联规则挖掘算法FT_MLSAM。在FT_MLSAM算法中,先根据用户感兴趣的主题确定挖掘的概念关系,然后对所涉及的多个空间数据层进行连接,生成空间视图,最后进行属性泛化,转化成一般属性关联规则的挖... 提出了一种面向主题的基于多层次空间概念的关联规则挖掘算法FT_MLSAM。在FT_MLSAM算法中,先根据用户感兴趣的主题确定挖掘的概念关系,然后对所涉及的多个空间数据层进行连接,生成空间视图,最后进行属性泛化,转化成一般属性关联规则的挖掘,实验证明算法是有效的。 展开更多

关键词 数据挖掘 空间关联规则 面向主题 多概念层次

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一种基于属性集重心的多概念层数据采掘方法

11

作者 周永权 何登旭 冯嘉礼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第24期210-212,共3页

文章在属性测度空间和有序分割类概念基础上,仿照力学上的重心概念,定义了属性集的重心及属性重心的高阶中心矩,将属性集重心和多概念层次生成相结合,提出了一种基于属性集重心的多概念层的数据采掘算法,特别是属性集重心概念的引入,极... 文章在属性测度空间和有序分割类概念基础上,仿照力学上的重心概念,定义了属性集的重心及属性重心的高阶中心矩,将属性集重心和多概念层次生成相结合,提出了一种基于属性集重心的多概念层的数据采掘算法,特别是属性集重心概念的引入,极大地方便了人们对属性数据的采掘,提高了数据采掘结果的可信度,符合人们思维推理的习惯。并以年龄概念为例,表明了这种方法直观、切实可行。 展开更多

关键词 属性集重心 属性测度空间 多概念层 数据采掘 数据库 数据处理

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复多一阶逻辑的“本体论无辜”问题辨析

12

作者 朱敏 付敏 《江淮论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第3期119-124,共6页

引入复多一阶逻辑是为了形式化一阶公理集合论,为断定集合概念具有唯一普遍的外延提供支持。然而,其自身的纯逻辑性仍是备受争议的议题,争议主要集中在复多一阶逻辑的语义解释是否的确具有“本体论无辜”这个结果。复多一阶逻辑的支持... 引入复多一阶逻辑是为了形式化一阶公理集合论,为断定集合概念具有唯一普遍的外延提供支持。然而,其自身的纯逻辑性仍是备受争议的议题,争议主要集中在复多一阶逻辑的语义解释是否的确具有“本体论无辜”这个结果。复多一阶逻辑的支持者试图论证该逻辑并不承诺超出经典一阶量化论域之外的对象,由此证立复多一阶逻辑的“本体论无辜”。然而,这一论证在两个方面需要辨析与澄清。一方面,如果采取不可归约论证、模态论证或集合论公理的证立原则为复多一阶逻辑的“本体论无辜”辩护,会面临难以克服的困难;另一方面,通过诉诸复多概念在日常用法中的不可或缺性及其汇集式用法的不可还原性,一种更可行的证立成为可能。因此,应当为探求“本体论无辜”的实质辩护继续努力。 展开更多

关键词 复多一阶逻辑 复多概念 本体论无辜 对象概念

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语义Web服务发现技术 被引量：1

13

作者 王坤宁 张翠肖 《计算机系统应用》 2012年第9期64-67,共4页

传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服... 传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服务匹配算法,并由此得出多概念语义Web服务匹配的最优顺序,结合输入、输出参数,最终得出语义Web服务匹配结果,实验结果表明,改进后的方法比BGM算法匹配度高. 展开更多

关键词 语义WEB 多概念语义Web服务 匹配算法 WEB服务发现

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利用频繁模式挖掘进行图像标注

14

作者 周祥 周向东 +3 位作者 周浩峰 王智慧 汪卫 施伯乐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第3期170-173,196,共5页

在基于内容的图像检索与计算机视觉研究领域中,如何将底层的视觉特征与高层的语义信息相联系,即如何有效地根据图像的底层特征提取其表达的语义概念是备受关注的难题之一。特别是当图像包含了多个语义概念时,问题就变得更为棘手了。本文... 在基于内容的图像检索与计算机视觉研究领域中,如何将底层的视觉特征与高层的语义信息相联系,即如何有效地根据图像的底层特征提取其表达的语义概念是备受关注的难题之一。特别是当图像包含了多个语义概念时,问题就变得更为棘手了。本文中,我们提出一种基于图像底层特征值频繁模式的语义概念标注方法,针对图像分块的特点实现了一组有效的模式挖掘算法,并设计了标注规则的生成算法。权威的真实数据集上的实验表明我们的方法在对含有多个语义概念的图像进行概念标注时要比之前的一些算法效果更好。 展开更多

关键词 基于内容的图像检索 语义概念 频繁模式 多概念标注

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多概念学习的决策树MNID算法

15

作者 邓清 林建平 阮雪榆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期408-410,共3页

决策树归纳法ID3是人工智能机器学习中发展较快的一种归纳学习算法,而目前的ID3及其改进算法亦因各种问题限制了其在工程中的应用.基于决策树归纳学习算法示例学习最优化的理论,用在多概念学习条件下对多特征属性值进行分组聚类实现优... 决策树归纳法ID3是人工智能机器学习中发展较快的一种归纳学习算法,而目前的ID3及其改进算法亦因各种问题限制了其在工程中的应用.基于决策树归纳学习算法示例学习最优化的理论,用在多概念学习条件下对多特征属性值进行分组聚类实现优化的方法,导出了定义在多概念空间上的决策树归纳学习算法MNID.这种新算法对工程技术领域普遍存在的多概念学习问题。 展开更多

关键词 机器学习 多概念学习 决策树算法 MNID算法

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一种基于多例多概念的EBL领域理论的修正方法

16

作者 王彤 石纯一 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1994年第12期16-19,共4页

本文提出了一种基于多例多概念的ＥＢＬ领域理论修正完善的方法，通过精确地定位问题和修正，解决领域理论中出现的不正确和不完全问题，提高了理论修正的质量，具有较广的适用性。

关键词 EBL 领域理论 多例多概念 解释学习

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一种混合型多概念获取系统(英文)

17

作者 高阳 刘海涛 +1 位作者 周志华 陈兆乾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期453-460,共8页

文章实现混合型多概念获取系统 HMCAS( hybrid multi- concept acquisition system) .无论在离散值或连续值输入下 ,HMCAS系统都可以实现增量式教师学习 .HMCAS的核心算法 HMCAP基于事例空间的概率分布 ,结合了符号学习和神经网络学习 ... 文章实现混合型多概念获取系统 HMCAS( hybrid multi- concept acquisition system) .无论在离散值或连续值输入下 ,HMCAS系统都可以实现增量式教师学习 .HMCAS的核心算法 HMCAP基于事例空间的概率分布 ,结合了符号学习和神经网络学习 ,能够以混合型判定树形式产生概念描述 . 展开更多

关键词 机器学习 神经网络 知识获取 多概念获取系统

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一种通过去噪来提高图像标注性能的方法

18

作者 伊怀彬 王加俊 《苏州大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期45-51,共7页

提出一种通过去除噪声来提高分层高斯混合模型的图像标注性能的方法.在有监督多概念标注(Su-pervised Multiclass Labeling,SML)中,它采用了分层高斯混合模型,有效地把大量的表示图片的高斯混合模型聚类成一个表示某概念类的高斯混合模... 提出一种通过去除噪声来提高分层高斯混合模型的图像标注性能的方法.在有监督多概念标注(Su-pervised Multiclass Labeling,SML)中,它采用了分层高斯混合模型,有效地把大量的表示图片的高斯混合模型聚类成一个表示某概念类的高斯混合模型,从而很容易实现图像的分类和标注.通过引入去噪过程,减少了图片中与概念不相关的高斯分量,消除了噪声高斯分量对分类器的负面影响,从而提高了分类性能.基于TRECVID2005数据的图像标注实验证明,该方法可以取得比SML方法更好的标注性能. 展开更多

关键词 分层高斯混合模型(HGM) 监督多概念标注(SML) 去噪 图像标注 渐进似然逼近(ALA)

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GIS中地理要素多尺度概念模型的初步研究 被引量：26

19

作者 王艳慧 陈军 蒋捷 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期376-382,共7页

对地理要素的多尺度表达(多重表达)是当前多尺度空间数据库领域的研究热点之一。它可以为GIS用户提供由整体到局部、由抽象到具体的地理实体和地学过程的分析及可视化功能。其中要素的多尺度概念模型是解决该问题的基础和先决条件。本... 对地理要素的多尺度表达(多重表达)是当前多尺度空间数据库领域的研究热点之一。它可以为GIS用户提供由整体到局部、由抽象到具体的地理实体和地学过程的分析及可视化功能。其中要素的多尺度概念模型是解决该问题的基础和先决条件。本文探讨了地理空间要素多尺度表达在几何层次、实体层次、属性层次方面的多尺度表现特征。与传统的GIS概念模型进行比较,研究了要素的多尺度概念数据模型设计所应满足的基本条件,提出了构建多尺度空间数据概念模型的关键策略,详细剖析了模型中地理要素在不同尺度下的抽象数据类型、属性值域的演变规律,以及要素不同尺度表达间的语义、层次连通、尺度关系等内在联系。并以城市地图要素为例,采用满足多重表达建模要求的扩展E-R建模方法,实现了对要素多尺度抽象表达的概念模型设计。 展开更多

关键词 GIS 地理信息系统 多尺度概念模型 地理要素 几何层次 实体层次 属性层次 扩展E-R建模 多尺度空间数据库 城市地图

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基于粒计算的多粒度数据分析方法综述 被引量：24

20

作者 李金海 王飞 +3 位作者 吴伟志 徐伟华 杨习贝 折延宏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第3期418-435,共18页

多粒度数据是一种特殊的、有用的数据类型,它通过对论域(研究对象的集合)采用不同的粒化方式使得数据能够在多个粒度空间中进行呈现,在此基础上可以开展数据的多层次知识发现研究。商空间理论、序贯三支决策、多粒度粗糙集、多尺度数据... 多粒度数据是一种特殊的、有用的数据类型,它通过对论域(研究对象的集合)采用不同的粒化方式使得数据能够在多个粒度空间中进行呈现,在此基础上可以开展数据的多层次知识发现研究。商空间理论、序贯三支决策、多粒度粗糙集、多尺度数据分析模型和多粒度形式概念分析是几种常见的、有效的多粒度数据分析方法,已受到人们的广泛关注。本文对基于粒计算的多粒度数据分析研究工作进行综述,给出每一类多粒度数据分析方法的理论框架、基本概念以及主要研究思想,并指出多粒度数据分析研究中存在的若干问题,为该领域的后续研究提供理论参考。 展开更多

关键词 粒计算 多粒度粗糙集 多粒度形式概念分析 序贯三支决策 商空间理论

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