15、形式概念分析在协作式电子学习及信息传播模型中的应用探索

形式概念分析在协作式电子学习及信息传播模型中的应用探索

在当今数字化时代,信息管理和传播的研究变得愈发重要。本文将介绍两个不同但又具有一定关联性的研究领域,一是利用形式概念分析进行知识获取和博物馆藏品管理,二是探讨信息扩散模型与社会网络结构之间的关系。

形式概念分析在知识获取与博物馆藏品管理中的应用

AnnotationSleuth 是一款利用形式概念分析(FCA)进行知识获取实验的软件。它扩展了标准的搜索和浏览界面,以博物馆管理系统中的策展标签所衍生的形式概念为中心,构建了一个概念邻域。这个概念邻域在概念格中用上下邻域进行装饰,用户可以通过添加和删除属性,分别得到更一般化和更专业化的形式概念,从而在信息空间中移动。

AnnotationSleuth 采用了多种搜索方法:
- 基于控制词汇的属性搜索 :用户可以根据预先定义的控制词汇来搜索具有特定属性的对象。
- 查询细化 :通过逐步添加或修改属性,缩小搜索范围,找到更符合需求的对象。
- 示例查询 :用户可以提供一个示例对象,系统会搜索与之相似的对象。

此外,它还包含了多个管理界面,允许用户添加和标记内容、扩展控制词汇或定义概念尺度。这使得 AnnotationSleuth 成为一个可扩展的环境,用于创建属性列表和概念尺度,并能根据用户定义的语义主题灵活导航数字对象集合。

虚拟博物馆项目

虚拟南太平洋博物馆是一个协作项目,旨在为澳大利亚博物馆(AusMus)的太平洋岛屿藏品创建一个概念验证的知识管理系统。该项目有两个主要维度

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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