40、知识迁移与编程远程学习系统的探索

知识迁移与编程远程学习系统的探索

1. 知识迁移与复用路径

初始学习是知识迁移的必要条件,了解支持迁移的学习经验类型十分重要。学习者应关注知识迁移的路径,它能在原领域和目标领域之间建立必要的联系。过度情境化的知识会降低迁移效果,而知识的抽象表征则有助于促进迁移。知识迁移是一个积极、动态的过程,而非特定学习经历的被动产物。探寻知识复用路径具有重要意义,所有新学习都基于先前学习进行迁移,这对设计助力学生学习的教学方法有着重要启示。

行业知识的主要组成部分可分为出版商、软件开发和 3C 服务;学校知识主要涵盖互联网和通信媒体;个人知识则包括代码和协议、系统开发技术以及职业道德。通过评估过程,还构建了一个测量模型,用于理解行业知识、学校知识和个人知识之间的关系。经检验,该理论模型拟合度良好,其中行业知识对学校知识和个人知识均有贡献,且可通过学校知识对个人知识产生影响。这表明高职学生的知识复用路径是一个双路径模型,分别来自学校和行业,学校知识充当了从行业知识到个人知识的迁移中介变量。

1.1 知识迁移要点

  • 初始学习 :为知识迁移奠定基础。
  • 迁移路径 :连接原领域与目标领域。
  • 知识表征 :抽象表征利于迁移。
  • 迁移本质 :积极动态的过程。

1.2 不同类型知识组成

知识类型 主要组成部分
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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