Multisim软件在信号与系统课程实验教学中的应用

针对信号与系统课程学习中存在的"教难学更难"的现状,系统研究了如何将Multisim虚拟仿真软件应用于该课程实验预习、实物实验、实验总结、实验创新等环节.利用该虚拟仿真软件可以从电路级别很好地模拟实物实验系统,真正将理论教学与实物实验教学融为一体,将抽象的信号与系统学习与面向实际应用的电路类课程学习紧密联系起来.实践证明, Multisim虚拟仿真软件的应用大大提升了学生的学习兴趣,培养了学生的自学能力、理论联系实践能力以及自主创新能力.     

基于自适应调节机制的网络虚拟实验平台

介绍了网络虚拟实验平台的组成,对虚拟实验区进行了4个层次的划分,提出了一种网络虚拟实验的自适应调节机制。该平台既能实时采集当前学生虚拟实验的信息,又能对学习结果进行评估,还能根据评估数据,对实验难易度做出相应调节,以便学生更好地掌握实验知识点和实验技能;同时,老师能及时掌握学生实际情况。为虚拟实验教学提供了一个新的研究方向。     

BP神经网络自学习PID算法在PLC的实现

目前神经网络自适应PID算法在理论研究方面的成果已经较多,在实际生产过程中的应用较少.以水箱控制为被控对象,利用神经网络在线调节PID控制器参数来增强系统的自适应能力,并采用PLC编程语言完成算法实现,将其应用于实际的液位控制系统中.实际运行结果表明,该系统运行稳定可靠,调节时间和上升时间提高了30%.     

计算机网络虚拟实验系统在教学中的应用探析

随着计算机及网络技术的不断发展,各种高新技术、新设备应运而生,而随之出现的各种崭新的教学手段和教学方法正向传统的以教师为中心、以课堂为中心和以书本为中心的教学模式发起冲击。虚拟实验的出现为教学提供了一种协作式的、个性化的自适应实验环境。本文以基于Web的计算机网络虚拟实验系统为例,探析了计算机网络虚拟实验系统在教学中的应用情况,研究如何将虚拟实验和传统实验验相结合以达到的一个教学效果,为网上虚拟实验的开展和虚拟实验系统的开发提供了参考思路。     

促进深度学习的虚拟实验教学改革

虚拟实验的深度学习是指在虚拟实验中，教师引导学生组建学习共同体来解决复杂问题，从而培养学生高阶能力的有意义的学习过程.针对目前虚拟实验教学实践中深度学习存在的问题，通过分析和解读深度学习的发生机制，构建了以问题为核心的学习内容，并注重学习的自主性和交互性，创建了具有真实性的疑难情境和具有多样性的评价体系，以充分发挥虚拟实验促进深度学习的本质属性.     

直流微电网参数自适应虚拟直流电机控制策略

针对直流微电网中，负载功率突变会引起母线电压大幅波动，严重时导致系统失稳问题，以储能并联变换器为研究对象，提出一种基于微分补偿的虚拟直流电机参数自适应控制策略。该策略将储能变换器输出电压偏差反馈至微分补偿系数，使补偿系数跟随负载波动实时调节补偿系数大小，有效减小了功率波动对系统稳定性的影响，提高了系统动态性能，并且在并联系统中，可根据各变换器控制中电枢电阻的比值实现并联功率分配。建立了系统小信号模型，并利用伯德图和阻抗比判据分析关键控制参数对系统稳定性的影响。MATALB/Simulink仿真和StarSim HIL实验平台验证了本文虚拟直流发电机参数自适应控制策略的有效性。     

水电站计算机监控系统单神经元自适应PID功率调节的研究

水力发电机组是一个复杂的非线性控制对象,为保证水电站发电机组功率调节具有快速、稳定的控制特性及良好的鲁棒性,本文提出在水电站计算机监控系统有功功率调节中采用单神经元自适应PID功率调节方式.PID控制的关键问题是PID参数的整定,单神经元自适应PID控制器由于其权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,仿真结果表明改进的单神经元PID控制器比传统的控制器拥有更好的稳定性、动态性能和鲁棒性.     

虚拟学习环境的设计研究

针对目前国内外虚拟学习环境支持培养学生实际操作能力的偏少、交互手段不足及尚不能智能化学习等问题,研究基于VRP(virtual reality platform)平台构建及扩展虚拟学习环境学习空间,研发了交互性虚拟实验环境、交互性虚拟课堂环境以及即时交流﹑智能测试系统﹑问题查询等认知工具,设计了虚拟导师和虚拟学伴以加强师生间、学生间的交流与协作. 该研究以实践性较强的电子课程为例,使得虚拟学习环境交互机制具体实施并得以改进,提供了有助于解决学习问题的新方法.      

无刷直流电动机自适应神经元模糊控制系统

针对电动汽车用无刷直流电动机负载波动较大的特点,采用自适应神经元模糊控制策略设计自适应神经元模糊速度控制器,以此提高系统抗负载变化的能力.模糊逻辑控制能够有效地利用语言信息,其控制规则容易表达,可用单神经元的在线学习能力实时调节模糊逻辑变量的权系数,利用离线学习能力补偿传统模糊逻辑控制所产生的系统偏差.理论和仿真研究表明,据此设计的控制系统具有较强的带负载能力和很好的抗负载变化能力,达到了预期控制效果.     

基于自适应模糊算法的四足机器人运动VMC方法

为提高四足机器人的轨迹跟踪性能和多步态下运动的鲁棒性,将自适应模糊算法与虚拟模型控制理论运用在机器人的腿部关节控制中,并对虚拟模型控制(VMC)参数进行自适应实时调节.首先,分析了四足机器人的运动结构,采用D-H法建立运动学模型,对摆动腿和支撑腿进行关节力矩与虚拟力的研究;然后,考虑到传统VMC控制器参数固定导致系统动...     

学习资源网络模型构建及资源推荐策略设计

通过分析基于终身学习机制的个性化推荐系统与基于电子商务的个性化推荐系统的区别,确定基于终身学习机制的个性化推荐系统的关键问题就是如何为学习者获得想要具备的能力推荐满足他们个人需求、个人爱好以及目前已具备的知识结构的最佳学习路径.针对终身学习中正式学习和非正式学习不同的学习情况,构建了学习资源网络模型,在此基础上将基于本体的推荐技术和协同推荐技术相结合,为学习者的不同学习情况运用不同的推荐策略推荐最佳学习路径.最后通过实验对推荐结果进行分析,确定最优方案.     

虚拟学习社区中学习者的特征对网络学习的影响分析

研究学习者的特征对网络学习的影响,可以促进教与学的顺利进行.基于首都师范大学虚拟学习社区平台,利用王迎等人提出的DSMS模型分析影响网络教育应用课程中学习者的学习结果的元素.     

基于藏语远程教育网的学习资源推荐系统设计与研究

随着藏语远程教育网上学习者的不断增多和学习资源的不断扩充,学习者选择资源困难和学习资源难以利用的矛盾日益显著,而推荐系统能帮助学习者在没有明确需求时发现并推荐给他们感兴趣的学习资源.文章基于藏语远程教育网站的学习资源和学习者数据,研究了推荐系统相关的技术和算法,设计了学习资源推荐系统,并通过Apache Mahout开源项目提供的平台实现了推荐系统.     

远程教育导学教师的职能分析

远程教育导学教师不同于课程辅导教师,其职能主要体现在"导学"上,即引导和指导远程学习者适应新的学习环境,主动地、独立地开展自主学习和个别化学习,具体包括:帮助远程学习者确立专业思想,指导远程学习者制定学习计划,提供网络学习信息支持服务,疏通远程学习者思想、心理障碍等方面。导学教师只有全面了解远程学习者,掌握远程学习支持服务理论及技能,熟悉远程学习管理制度,采取针对性、多样化导学方法,才能充分发挥导学职能,促进远程学习者投入学习。     

自组织网络学习社区下学习动机的激发与维持

自组织网络学习社区是当今网络学习的新兴渠道之一,正逐渐被网络学习者所接受。然而,目前关于传统学习模式学习动机的研究对自组织学习社区并不适用。分析了自组织网络学习社区成员的学习动机,探讨了影响学习者学习动机的因素,提出了激发与维持学习者学习动机的策略,包括设立学习目标、完善社区规范、提高社区活跃度、制定奖惩制度等。     

开放性社会学习者模型实证研究

为帮助学习者准确了解自己和其同伴在学习过程中进展,并引发学习者元认知和社会比较学习体验,笔者运用社会比较理论,设计并开发了基于表格的开放性社会学习者模型TableOSLM,其采用表格可视化形式呈现学习者本人、组和学习同伴的学习进展,在实证研究方面,通过问卷调查、实验研究法和面对面访谈等方式收集数据,评价结果表明:Tab...     

简论英语教学中学生自主学习能力的培养

自主学习是一个全新的教学模式,它提倡学习者全面参与学习过程,强调学习者在学习中的重要作用。英语专业教师的指导和支持对培养学习者自主性学习起着重要的作用。教师要帮助学生改变学习观念;要根据学习者的实际情况,为学生自主学习创造条件;要指导学生了解掌握各种学习策略;要利用形式多样的教学手段来激发、培养英语专业学生自主学习能力。     

Learning activity sequencing in personalized education system

Personalized education provides an open learning environment which enriches the advanced technologies to establish a paradigm shift, active and dynamic teaching and learning patterns. E-learning has a various established approaches to the creation and sequencing of content-based, single learner, and self-paced learning objects. However, there is little understanding of how to create sequences of learning activities which involve groups of learners interacting within a structured set of collaborative environments. In this paper, we present an approach for learning activity sequencing based on ontology and activity graph in personalized education system. Modeling and management of learning activity and learner are depicted, and an algorithm is proposed to realize learning activity sequencing and learner ontology dynamically updating.     

Enhanced Learning Resource Recommendation Based on Online Learning Style Model

Smart learning systems provide relevant learning resources as a personalized bespoke package for learners based on their pedagogical needs and individual preferences. This paper introduces a learning style model to represent features of online learners. It also presents an enhanced recommendation method named Adaptive Recommendation based on Online Learning Style(AROLS), which implements learning resource adaptation by mining learners' behavioral data. First, AROLS creates learner clusters according to their online learning styles.Second, it applies Collaborative Filtering(CF) and association rule mining to extract the preferences and behavioral patterns of each cluster. Finally, it generates a personalized recommendation set of variable size. A real-world dataset is employed for some experiments. Results show that our online learning style model is conducive to the learners' data mining, and AROLS evidently outperforms the traditional CF method.     

自主学习中的情感因素

培养学习者的自主学习能力是大学英语的教学目标之一，自主学习的真正实现受到诸多因素的影响。本文就影响自主学习的情感因素进行探讨．并在此基础上提出了一些建议．希望能进一步帮助他们提高学习效果和学习效益，成为真正的自主学习者。