计算机辅助教育的期末考试,计算机辅助教育.pptx

《计算机教育基础》课程旨在使学生全面理解计算机辅助教育,掌握基础知识和开发能力。课程涵盖计算机辅助教育的发展历程,如如何应对信息时代教育挑战,以及它对教育模式的革新。教学目标包括了解教育的个体化和高效性,探讨相关问题,并通过制作课件进行实践。考核方式为平时成绩和期末闭卷考试。

文档介绍:

《计算机教育基础》课程总体介绍课程名称:计算机教育基础课程性质:专业选修课总学时数及学分:34学时2学分学****任务:相关知识内容的理解相关问题的讨论贯穿整个学期,与教学设计结合,每人制作一个课件考试方式:平时成绩:30%(出勤情况、课堂表现、作业情况)期末考试:70%(闭卷考试)《计算机教育基础》课程总体介绍课程总体教学目标:1.对计算机辅助教育有一个比较全面的了解。2.掌握计算机辅助教育的基础知识和基本方法。3.具备一定的开发计算机辅助教育系统的能力。《计算机教育基础》课程总体介绍参考资料:中国计算机辅助教育学会ex.asp华东师范大学计算机辅助教育精品课程http://jpkc.ecnu./jsjfz/index.htm第一章计算机辅助教育概况1.计算机辅助教育的发展2.计算机辅助教育与教育改革1.计算机辅助教育的发展信息时代教育面临什么挑战?该如何解决这些问题?人才需求的多元化和可变性,培养的人才如何去适应这个需求。知识迅速更新,怎么解决知识迅速更新与学生有限的学****时间的矛盾。要求接受教育培训的人员激增,如何克服由此而来的从教人员不足的问题。三大挑战1.计算机辅助教育的发展计算机所带来的教育变化:提供高效而又适应个别化教育的教学手段。开拓了一系列新的教育方式:远程教育终身教育虚拟教育1.计算机辅助教育的发展传统教育以“传授”知识为主要目标,以教师为中心、课堂为中心的教学活动以发展人的智力、创造力为目标,培养学生善于学****善于思考、提高创造力的教学活动1.计算机辅助教育的发展教育理论的发展-机器教学和程序教学1926年,普雷西设计了自动教学机器1951年,斯金纳在《学****的科学与教学艺术》一文中阐释程序教学的意义和作用图A分数分布Xf123430992981N=161.本图给出了一系列原始分数。频率分布2.图A中的X列表示每一个可能的分数值,而每一个分数出现的频率列在列。f3.图A中用记号表示分数值。X4.99分这一分数值出现的频率是。25.通过图A,你知道用记号f表示频率分布中每一个分数值出现的。频率1.计算机辅助教育的发展计算机辅助教育兴起和发展的基础物质基础——社会基础——理论基础——计算机的发展信息时代对教育的要求教学机器和程序教学1.计算机辅助教育的发展什么是计算机辅助教育?

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【电力系统】单机无穷大电力系统短故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短故障(如三相短),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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