基于人工智能的大学英语辅助教学专家系统

摘要

人工智能是研究人类智能活动规律的科学，在大学英语教学中应用人工智能技术，结合Internet，开发辅助教学专家系统，能有效解决目前大学英语教学改革中面临的师资不足、教学模式单一等问题，实现教学资源共享，有效提高教学质量、减轻教师负担、加强学生自主学习能力。 论文介绍了人工智能的原理、特点及应用领域，分析了目前大学英语教学面临的问题，提出了基于人工智能技术的大学英语辅助教学系统的实现方案。该系统包括两个重要部分：采用专家系统理论建立的教师英语辅助教学专家系统模块，利用产生式和框架式相结合对英语专家的领域知识进行知识表示，运用不确定性模糊推理分析，使教师了解学生知识点的掌握情况，指导教学；采用BP神经网络建立学生自主学习系统模块，分析学生测试情况，使学生能自我诊断，通过学生累次练习结合艾宾浩斯记忆遗忘曲线，给出学生自主学习建议，使学生能进行有针对性的学习。最后，按照软件工程理论，对该系统进行了总体设计、详细设计，并编码实现了该系统。 该系统已在Windows平台上用Visual Studio2005集成开发环境和Microsoft SQL Server2000数据库实现，实验结果表明系统通过推理分析能帮助教师掌握学生学习情况，使学生能自主学习，具有良好的应用价值。

目录

文摘

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声明

第一章 绪论

1.1本课题的研究背景

1.2国内外研究现状

1.3本课题的研究内容及意义

1.4创新点

第二章 人工智能

2.1人工智能的发展概述

2.2人工智能的研究热点

2.3人工智能的实际应用

第三章 基于规则的专家系统

3.1专家系统概述

3.1.1专家系统特点

3.1.2专家系统开发工具

3.2专家系统的结构

3.3基于规则的专家系统的总体设计

3.3.1专家系统的设计要求

3.3.2专家系统的主要构建步骤

3.3.3知识表示

3.3.4知识获取

3.3.5推理方式

3.4不确定性推理

3.4.1不确定性推理模型

3.4.2加权推理模型

第四章 系统分析与设计

4.1系统总体设计

4.1.1设计导引

4.1.2系统需求分析

4.1.3系统体系结构

4.2系统功能结构分析

4.2.1总体结构分析

4.2.2英语专家系统

4.2.3学生自主学习系统

4.3系统数据库设计

4.3.1数据库的需求分析

4.3.2数据库的逻辑设计

4.3.3后台数据库的配置

4.4系统处理流程分析

4.4.1业务流程分析

4.4.2数据流程分析

4.4.3英语专家系统流程分析

4.4.4学生自主学习系统流程分析

第五章 系统实现

5.1英语专家系统

5.1.1知识库的设计

5.1.2推理机

5.1.3解释器

5.2学生自主学习系统

5.2.1基于神经网络的隐式知识库

5.2.2 BP神经网络

5.2.3神经网络的训练

5.2.4基于神经网络的推理机

5.2.5记忆与遗忘

5.2.6知识遗忘规律的数学建模

5.2.7学生自主学习系统实现

第六章 结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

致谢

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