2、知识的理论锚定与学习机制解析

知识的理论锚定与学习机制解析

知识的定义与类型

知识是一个复杂且多面的概念,不同学者从不同角度给出了定义。Larousse认为“知识是通过学习或实践获得的东西”。以下是一些代表性的定义:
| 作者 | 定义 |
| — | — |
| Nonaka [NON 94] | 信息是知识创造和形式化的必要媒介,但信息和知识因所处位置不同而有别:信息嵌入在消息中,知识存在于人类记忆里。所有外化的知识成为信息,所有信息经人类解释和整合后成为知识,个体持有的知识可帮助解释所接收的信息。 |
| Davenport 等 [DAV 98b] | 知识是信息与经验、情境、解释和反思的结合。 |
| Alavi 和 Leidner [ALA 01] | 一方面,知识是个性化的信息,与事实、程序、概念、解释、想法、观察和判断相关;另一方面,它是认知过程的结果。 |
| Carlile [CAR 02a] | 知识是一种关键且难以管理的资源,它既可能是创新的源泉,也可能是创新的障碍。 |

在知识管理领域,知识有别于数据、信息和技能。它是一个更复杂的概念,同时体现了已知内容和运用这些信息的能力,即“诀窍”。知识由图式组成,图式是与概念、实体或事件相关的动态认知结构,能帮助个体高效解释信息,指导信息的搜索、获取和处理,并影响个体对信息的行为反应。知识可分为显性知识和隐性知识:
- 显性知识 :可以通过书面或口头话语完整传递,如书籍中的知识、教育系统传授的知识、蓝图、程序手册或数据库内容等。这种编码化的知识可从内容和知识产权方面进行描述和规定,也可以是基于顺序、数字和理性的。
- 隐性知识 </

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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