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1)  model of the Web educational system
网络教学系统模型
1.
This thesis analyzes the main limitations of the current Web educational system,introduced the intelligent agent technology,and proposed the model of the Web educational system on the basis of this technology,a complex task in Web educational system is divided into several small tasks,which are executed by cooperative agents.
本文分析了当前网络教学系统存在的主要缺陷,引入智能Agent技术,提出了基于智能Agent技术的网络教学系统模型,将系统中一个复杂的任务分解为多个子任务,每个子任务由相互协作的Agent来执行,通过Agent之间的交互来完成任务,深入分析了Agent之间的基本通讯行为、通讯机制,研究了Agent之间协作的基本理论,提高了现有教育教学网络系统的智能性、适应性和可扩充性,改善了网络教与学的效果,实现了真正的网络教育。
2)  networked teaching system
网络化教学系统
3)  network teaching system
网络教学系统
1.
The Teaching Practice and Study on the "New Concept College English Network Teaching System";
“新理念大学英语网络教学系统”的教学实践与研究
2.
Study on personalization network teaching system based on Web mining;
基于Web挖掘的个性化网络教学系统的研究
3.
Design of modularization network teaching system by using B/S structure;
应用B/S结构的模块化网络教学系统设计
4)  Web-based teaching system
网络教学系统
1.
With the proceeding of engineering graphics teaching reforming, some colleges built relative Web-based teaching systems one after another.
随着工程制图课程教学改革的不断深入,一些学校建立了相关的网络教学系统。
2.
The model of Web-based teaching system of engineering drawing is founded.
在建立工程图学网络教学系统的站点模型后,利用ASP技术设计完成了“工程制图”教学站点的软件系统,实现了教学站点内容的开放管理。
5)  WEB Education System
Web网络教学系统
6)  network-type CAI teaching system
CAI网络教学系统
补充资料:Hopfield神经网络模型


Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model

  收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中,各个神经元状态取值是连续的,由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延,因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此,在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络,它可用图1所示的电路实现,其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、,产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u£)£=l,2,…,n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T,j=兀、i,j=1,2,“’,n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+,戮T,j‘一‘,2,”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1,、,合,,, +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I,从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一,” 对于式(3),若f一‘为单调增且连续,C>0,T,j=几(i,j=1,2,一,n),则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点,反之亦然。同时,连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点,网络的计算时间就是它到达稳定的时间,网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理,也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne,Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型),它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且,lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统,提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念,用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题,如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型,为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条