前馈网络灵敏度：分析及降低算法

在前馈网络中，不同的权值组合可逼近同一映射。网络的灵敏度取决于权值的变化。文中提出了计算网络灵敏度的方法和一种降低网络灵敏度的学习算法。网络的灵敏度分析包括单输出、多输出及输入变化、权值变化等情况。学习算法是在网络训练过程中加入随机噪声。次种学习算法与传统学习算法相比，可降低网络的灵敏度，但学习收敛速度基本相同。     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .同时为了防止滤波发散 ,对算法做了改进 .仿真结果表明 ,该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高 ,同时还保证了一定的泛化能力     

任意前馈神经网络的稀疏化算法

主要讨论前馈神经网络的稀疏化,即如何确定和删除网络中冗余的神经元和连接。首先给出前馈神经网络的数学定义,并将偏序和拓扑排序引入到前馈神经网络的学习算法和稀疏化算法中。在此基础上提出了冗余神经元和连接的判断依据,并按照自构形和自调整的策略,提出了适用于前馈神经网络的自构形学习算法和自调整删减算法。实验结果表明,上述的稀疏化算法不仅能够有效地删除网络中冗余的神经元和连接,而且能够改善网络的性能。     

激励函数可调的前馈神经网络在线学习算法

针对标准ＢＰ算法的不足,提出了一种激励函数可调的前馈神经网络在线学习算法。该方法去除了样本的预处理过程,以在线方式训练前馈神经网络,同时修正网络的权重,阈值与激励函数。,上于避免了神经元的输出饱和现象,算法的收敛速度明显提高,并在一定程度上防止了局部极小解的出现。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时，收敛速度慢，易陷入局部极值，需调节参数多等的缺陷，提出将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法引入神经网络的学习中．把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态，网络输出作为EKF的观测．同时为了防止滤波发散，对算法做了改进．仿真结果表明，该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高，同时还保证了一定的泛化能力．     

深层前馈网络的单调同伦学习算法

本文研究前馈神经网络的结构以及快速二阶学习算法，首先提出一种能和适应分布网络结构的深层前馈网络模型，并利用构造性方法证明了该网络的通有逼近性质，为改进网络学习效率及大范围收敛性，提出了网络权值学习的单调同伦方法，该方法具有与牛顿法相同的二阶收敛性，数值实例显示了该方法的高效性与大范围收敛性，深层前馈网络模型具有自适应分布网络结构，高度非线性逼近性以及可实现快速学习算法等特点。     

前馈网络的一种线性化快速学习算法

针对前馈神经网络的反向传播（ＢＰ）学习算法收敛速度慢的缺点,提出了一种新的学习算法即线性化快速学习算法。这种学习算法在神经网络学习的初期,采用标准ＢＰ学习算法。而当神经网络接近最优点时,由于此时其连接权重调节幅度很小,因此采用对各层神经元的非线性作用函数进行泰勒级数展开,并取其一阶展开式近似逼近原函数,从而使其非线性作用函数转化为线性作用函数,简化了网络学习过程的计算量,加速了网络的学习速度。文中最后给出了采用线性化算法与标准ＢＰ算法对正弦函数的学习过程。     

前馈神经网络权值和拓扑结构的一个学习算法

从三层前馈神经网络作为样本分类器时隐结点常常起着聚类作用的想法出发，提出一种在权值学习过程中调整网络拓扑结构的学习算法．实验结果表明，该法能在网络的权值学习过程中比较有效地选择网络的拓扑结构，同时又具有较快的学习收敛速度     

前馈神经网络快速算法及其应用

针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷,提出一种前馈神经网络的快速学习算法.该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的Oja规则和监督学习中δ规则的.与现有同类算法相比,该算法简化了学习过程,计算量小,有更快的学习收敛速度和更高的收敛精度,较适用于快速学习的系统辨识和其他应用.系统辨识的仿真实例表明了该算法的优良性能.     

一种新型神经网络学习算法

前馈神经元网络已经被广泛应用到很多领域,但是,神经元网络欠缺更快的学习算法,传统的学习算法远远满足不了需求,因此介绍一种单隐层前馈神经网络（SLFNs）学习算法,即极限学习机——ELM．与BP算法相比,ELM神经网络学习算法具有更快的学习速度和更好的泛化性能．根据成批学习思想,给出在线学习算法OS—ELM．最后,用Matlab软件分别对BP算法和OS—ELM算法在导盘转速的建模中进行仿真,并给出仿真结果．     

面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究

虚拟学习社区作为网络教育的一种新兴模式,越来越受到人们的关注.如何为不同的学习者提供良好的个性化教学服务是虚拟学习社区研究的重要问题,而学习者的学习特征的提取与分析是个性化教学的基础.以虚拟学习社区为背景,从学习者的学习过程和学习特征入手,运用模糊c均值聚类算法(FCM)挖掘并分析学习过程中学习者的学习特征,进而根据学习者的知识水平、自主学习和协作学习积极性等学习特征进行精确分组划分,以达有针对性的教学指导,实现个性化教学,提高学习者学习效率.     

学习策略与学习过程

讨论了学习者的学习技巧和策略。对学习策略基本概念、策略与技巧的区别、学习策略理论、学习策略训练和学习者学习过程的意义进行了探讨。通过对学习者学习过程的研究,使教育者能够意识到学习策略的重要性,进而在教学过程中最大程度上帮助学习者,达到事半功倍的效果。     

类比学习机制的研究

类比学习是机器学习中的一种重要方法。文中重点讨论了实现这种学习方法所需解决的主要问题及类比学习的研究进展和状况,并对6种具有代表性的类比学习方法和系统(转换类比学习、派生类比学习、属性类比学习、因果关系类比学习、联想类比学习和基于事例的学习)的基本原理、学习机制等进行了深入的研究和分析。     

学习动机与英语自主学习能力的关系的线性回归分析

通过对111名理工科大一新生的问卷调查，运用相关分析和路径分析，探讨了学习动机各因子与自主学习能力之间的相关性。研究发现：学习动机与学习策略、时间控制、学习结果监控、学习环境的选择、师生关系、学习材料的选择等各因子之间均具有显著的正相关关系，其中学习环境与学习动机的回归效应显著。男生和女生在英语学习动机方面没有显著性差异，而在自主学习能力方面有显著性差异。     

学习自控力与学习动机、自信心、责任心的相关研究

本文修订了学习自信心、学习动机、学习责任心三个量表。用这三个量表所测量的数据与学习自控力量表得分算相关和路径分析。结果发现：①修订的学习自信心、学习动机和学习责任心量表具有一定的信度；②学习心理对学习自控具有显著的影响，而学习动机与学习责任心对学习成绩没有直接的显著性影响；这似乎可以说明：其它学习心理对学业成就的影响，需要通过行为的自我控制才能真正起作用；③学习自信心对学习成绩有显著性的影响。教学中，老师要注意培养学生学习的自信心，同时要重视把学生的学习动力转化为实际的学习行动。     

网络环境下自主学习者需要具备的能力研究

自主学习是课程教学改革中极力倡导的一种学习形式,是当今世界学习理论研究的重要主题,是网络环境下学习者的主要学习模式,学习者要在网络条件下搞好自主学习,实现学习目标,就必须具备学习管理、学习技术、学习建构、学习选择、学习调控和学习评价能力。     

移动学习中的学习资源管理模型研究

参照国内外学习资源标准化研究成果，结合移动数据库理论，提出了基于CDMA的移动学习系统的学习资源管理模型MLSC-RMM。MLSC0RMM分两个层次：第一层是学习对象模型层，第二层是学习资源库模型层。在学习对象模型层采用LOM标准，在学习资源库模型层采用三级复制体系结构。     

Exploring Mobile Learning Tools Used in Autonomous Learning: a Perspective from China

With the development of mobile technologies,mobile learning has become a trend and a necessary means in the e-learning environment.E-learners' autonomous learning processes can also be facilitated through the adoption of various mobile learning tools.Mobile learning tools can be classified into different types according to their different features and functions.Mobile learning devices,mobile learning software,mobile learning resources,and mobile learning services are the four types of learning tools suggested in the paper.Different mobile learning tools are proven to be able to fulfill different needs of autonomous learning.     

领导干部学习能力发展模型研究

以学习型组织理论与岗位胜任力理论为理论框架，开展领导干部学习能力发展模型研究：以广东省佛山市领导干部考核标准为实践依据，提炼构建出“领导干部学习能力发展模型”。该模型在横向维度构建出个人学习、集体学习和学以致用三个修炼层面；在纵向维度构建出按要求学习、自主学习和深层持续学习三个层级，为探索有效提升领导干部学习能力的途径提供理论依据与研究基础．     

可持续发展的外语学习能力探析

综合哲学、教育学、心理学和二语习得等不同角度对学习能力的理解,对可持续发展的外语学习能力内涵进行阐释。外语学习能力系统既包括智力因素,也包括非智力因素。外语学习能力应由基本学习能力、拓展学习能力和调节学习能力三大要素构成,三大要素中又包含一系列子要素,其中语言学习的迁移能力、自主学习能力和持久动机是外语学习能力可持续发展的重要指标。