认知建模的量子力学路径——以概念建模为视角

经典的认知建模方法无法模拟概念及其语境的灵活性与创造性,迪德里克·阿尔茨在概念原型理论的基础上提出了概念的状态-语境-属性三位一体模型,这种量子认知技术将语境纳入数学结构中来描述一个概念,为概念的原型理论赋予了新的生命。量子认知科学的兴起不仅提供了概念建模的一种全新方法,也反过来推动了量子理论本身的发展,量子理论从公理性到概念性的转变为量子领域物理实体和概念的统一描述提供了可能,并为我们重新考察涉及知识表征的语言学、哲学、社会科学等学科的关键概念提供了一个起点。     

基于径向基神经网络的专利申请数量预测研究

利用径向基神经网络,对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效,可作为专利预测的一种新手段。     

基于综合难度系数模型的2022年高考数学试题比较研究

高考作为选拔性大考,其试题的难度会直接影响教育测量评价的公平性.本研究基于综合难度系数模型,对2022年高考数学的四套试卷进行比较分析.研究发现:四套试卷均对运算能力和认知水平提出了较高的要求,全国统一命题试卷更关注问题情境的设置,浙江卷难度系数偏高,对学生的知识储备要求较高.因此,在命题方面,应优化试题结构,提高区分度;增强逆向思维的考查,促进学生思维发展;丰富试题背景,增强数学试题与社会生活的联系.     

基于综合难度系数模型的数学高考试题比较研究

基于综合难度系数模型,对广东省参与实施的“3+1+2”新高考模式改革前后的2020年数学高考理科I卷和2021、2022年数学新高考I卷的综合难度进行纵向比较研究．结果表明,新高考I卷的试题“综合难度”和“运算水平”、“推理能力”、“知识含量”、“认知水平”这4项难度系数都明显高于2020年高考理科I卷,同时新高考I卷的解答题更注重小问之间的联系.针对以上研究结果,建议教师在教学中要重视提高数学运算能力,培养学生的逻辑推理素养;重视培养解决多知识点交叉问题的能力,提高学生的深度认知水平.     

基于奇异谱分析的多模型融合空气污染物质量浓度预测方法

提出一种基于奇异谱分析的多模型融合空气污染物质量浓度预测方法,它基于奇异谱分析的时间序列分解特性,对差分整合移动平均自回归模型和灰度模型进行模型融合.采用模型融合方法对沈阳市京沈街区空气污染物质量浓度监测站点2020年9月18日-2021年3月11日空气污染物质量浓度监测数据进行预测分析.结果表明,相较于单独使用差分整...     

智能检索系统中用户兴趣模型构建技术研究

阐述了智能检索系统中基于贝叶斯推理网络的用户访问兴趣模型的构建过程以及其所依赖的技术原理;描述了在实现智能检索系统目的下引入用户兴趣学习层的知识库组织结构以及检索模型的匹配问题;介绍了模型中基于本体论的知识组织方式以及引入贝叶斯网络来动态调整用户兴趣概念权重并建立用户兴趣模型的技术。     

基于组织共享心智模型的组织知识管理研究

组织共享心智模型是指组织成员共同拥有的默认知识结构与价值意义结构,在组织知识管理过程中,组织共享心智模型既为组织中各种知识的复杂协作与一体化提供着潜在的认知背景,又为组织知识载体———知识员工的创造力的激发提供着内在的精神意义支持,正是基于这一假设出发,从理论与实证两方面对此进行了深入的探讨与分析,并对组织知识管理新机制的设置提出了初步的思考。     

从经济学角度看我国高校数字图书馆建设

从经济学的角度出发,探讨我国高校数字图书馆的建设,提出高校数字图书馆投资的经济学模型以及实现对高校数字图书馆最佳投资的途径,最后指出对高校数字图书馆建设应该注意的问题。     

用于竞争情报的数据挖掘技术研究

竞争情报的采集途径与情报信息量正在发生巨大的变化,数据仓库成为竞争情报一个非常值得选择的发展方向。从竞争情报对数据挖掘技术的要求和竞争情报系统模型两个方面来分析研究用于竞争情报的数据挖掘技术。     

基于改进的SVM文本分类建模

SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。