知识进化

摘要： 爱因斯坦认为:“想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括世界上的一切,推动着进步,而且是知识进化的源泉。”心理学研究表明,小学生正处于想象力发展的黄金时期,如果在这个时候采用适当的手段进行经常性的训练,就会收到事半功倍的效果。统编小学语文教材选入了大量优秀的想象类文本,旨在引导学生感受想象的神奇、学习想象的方法,提升学生的想象能力。本组试题意在引导学生探究想象类文本的基本逻辑,明确想象的方法,进而走向自主想象。

摘要： 爱因斯坦说过:“想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括着世界上的一切,推动着进步并且是知识进化的源泉。”可见对一个人来说想象力有多么重要。小学生正处于思维发展的关键时期,他们有强烈的好奇心,想象丰富,思维灵活,存在很大的潜力,假如适当的挖掘这个潜力,就会将潜力转化为孩子的能力。

摘要： 爱因斯坦说过,想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括着世界上的一切,推动着进步,是知识进化的源泉。想象,是一种艺术的思维能力。日常生活中看似平淡无奇的事物会因想象而充满绚烂的色彩,而看似千篇一律的事物也会由于想象而千变万化。没有想象的大脑,是呆滞的大脑;缺乏想象的习作,是枯涩的习作。由此可见,培养学生的想象力是习作教学非常重要的内容。那么,在习作教学中,如何培养学生的想象力呢?笔者在以下几个方面作了尝试。

摘要： 语文是一门学习祖国语言文字运用的综合性、实践性课程。学生在阅读与鉴赏、表达与交流、梳理与探究活动中运用联想和想象,能够丰富自己对现实生活和文学形象的感受与理解,丰富自己的经验与语言表达。亚里士多德曾在《创造之秘》中写道:“想象力是发明、发现及其他创造活动的源泉。”爱因斯坦认为:“想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括着世界上的一切,推动着社会进步,并且是知识进化的源泉。”拥有强大想象力的学生,无论是在学习上还是在未来发展上都具有很大的优势。

摘要： 知识具有适应性和突变性等多重复杂性特征,揭示知识的演进规律有助于企业因势利导,增强自身知识的适用能力、稳定能力和价值再造能力。本研究基于集合论思想,构建包含知识层次、进化动因以及进化方向3个层次6个因素在内的知识进化影响机制模型,并对161家高技术企业进行模糊集定性比较分析。研究发现:①知识适应/遗传进化的驱动机制有3条路径,分别为知识基础主导逻辑下知识权力驱动型、知识基础主导逻辑下知识吸收能力与知识共享意愿驱动型以及知识基础主导逻辑下知识权力与知识共享意愿驱动型。②知识变异进化的驱动机制有3条路径,分别为知识基础与知识权力主导逻辑下知识距离驱动型、知识基础与知识权力主导逻辑下知识共享意愿与知识扩散路径驱动型和知识基础与知识扩散路径驱动下知识吸收能力与知识共享意愿驱动型。

摘要： 知识经济时代创新与团队协作越来越受到重视,但在线学习的知识进化研究多针对学习者个体而缺少群体研究的视角,对知识进化过程的动态性分析不足,进化机制等尚不清晰。本研究基于进化认识论,将在线协作知识建构的知识进化基本单位确立为知识种群,在遵循遗传、变异与选择机制的同时,进化过程又呈现出复杂的知识创造特性。本研究分别以本体论、认识论和方法论为透镜,透视了在线协作知识建构的知识进化本质,并体现为客观知识的创造、集体知识的形成和自组织进化;确立知识创造的前馈过程和反馈过程,构建了知识种群的形成、竞争与协同和自组织进化模型。

摘要： 知识建构教学的核心是观点的持续改进,目前的研究尚处于轨迹追踪等表层行为分析,缺乏观点改进多行为之间的关系以及知识进化内在机理的探讨.研究通过跟踪某大学教育技术学专业56名本科学生一学期的课程"影视动漫赏析",运用滞后序列与内容分析法对学生发表在知识论坛平台上的623条观点进行分析.研究结果表明:观点改进行为显示出"萌生与聚集选择与种群生成激荡中的持续生长跃迁与延续"的阶段性发展规律;观点显著行为序对很好地映射在了多轮波普尔循环的知识进化中,足够的分裂与变异、不断的融合和自我生长行为对知识进化起着关键作用.一些未预见发现充分体现了知识建构基于原则的灵活性特征.

摘要： 知识经济时代,企业能否发现并利用知识演进规律对提升自身知识质量和知识创造能力尤为重要.引入知识隐匿和组织惰性,构建知识势差对知识进化影响路径的概念模型.结合高新技术企业调研数据进行实证分析,并试图诠释企业知识进化实现过程的逻辑原理.实证结果表明,知识势差对知识适应进化和变异进化具有正向影响,对知识遗传进化具有负向影响.知识隐匿在知识势差与知识进化之间起着部分负向中介作用,组织惰性对知识势差及知识进化间关系具有调节作用.

摘要： 一个多世纪以前,著名物理学家爱因斯坦在《论科学》一文中深有感触地说,想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括着世界的一切,推动着社会进步,并且是知识进化的源泉。

摘要： 大学教育的价值不在于记住很多事实,而是训练大脑会思考。——爱因斯坦想像力比知识更重要,因为知识是有限的,而想像力概括着世界的一切,推动着进步,并且是知识进化的源泉。严格地说,想像力是科学研究的实在因素。——爱因斯坦立志、工作、成就,是人类活动的三大要素。立志是事业的大门,工作是登堂入室的旅程。

摘要： 由于知识具有与自然界中生物体类似的特征和属性，知识在科学文献传播网络的演变过程中体现出了与生物体进化相似的特点。从进化机理上分析，知识的进化一方面在于信息与知识的重新组合，变异性的知识结构使创新知识以科学文献的方式体现，同时，知识的进化也包含着先进知识的传承，知识的变异、遗传和环境适应性共同构成了知识的进化特征。正是由于科学文献承载的知识处于不断进化之中，从而促使了科学文献传播要素构成的网络也处于不断进化之中，最终导致科学文献传播网络在进化动力机制的作用下随时间而发生一系列不可逆演变的过程。因此，基于知识进化的思想，可以从新的视角来研究与分析科学文献传播网络的形成与演变过程。 基于网络环境下科学文献传播的复杂性，对科学文献传播网络演变的研究还有很多问题值得探讨，同时也需要有更多的研究人员参与，引进新的技术、采用新的研究方法，使科学文献传播网络演变研究紧跟传播实践的发展步伐，更好地揭示传播过程的内在实质与演化，发现科学文献传播中隐含的科学交流行为特征和科技发展规律等，使传统的学术传播理论得以拓展与创新。

摘要： 库恩晚年思想中已经没有格式塔转换概念,取而代之的是知识进化用以解释科学革命.第一,科学革命被看做是知识树进化的连续过程,既要强调树干树枝的差别类似新旧范式的差异,又要看到树干与树枝的连续性特征,而非格式塔转换的断裂性特征.第二,知识进化分为早期和后期,后期遵循理性增殖原则,从而消除了由格式塔转换而来的心理学解释.第三,知识进化遵循达尔文式进化机制,从而解释了新旧范式长时段的生存竞争,它不是格式塔转换的瞬间过程.库恩晚年新探索表明,具有巨大差异的新旧范式转变可以通过进化而实现.

摘要： 以融知发酵模型为基础,借鉴经济管理中的演化发展学说,引入生物进化的理论,形成基本的知识进化发展框架.根据已有的融知发酵模型,通过引入知识基因的学说,构建了全新的知识进化类生物模型.在此模型的基础上,着重分析了知识熟化过程中,模型各个环节的功能特点和作用,探讨了外部和内部的影响,并利用教师教学的模型,分析知识熟化的过程中,模型各个部分所起到的作用.

摘要： 在企业技术创新系统中，伴随着物质流、资金流、信息流等的是知识的流动，知识在企业技术创新各环节的流动过程中处于不断的进化之中。本文以对企业技术创新过程中知识的流动分析为切入点，借鉴生物进化理论分析了企业技术创新过程中知识进化的基础因素，在此基础上研究了技术创新过程中知识进化机理。

摘要： 校企合作是企业和学校运作及发展的必然趋势,针对目前校企合作存在的问题,在分析了知识协同概念和特点,探索校企合作动力机制的基础上,构建了校企知识协同模型,意旨通过此模型,实现校企互补、资源共享、文化共融,为校企知识协同的高效运作提供借鉴性指导.企业是创新的主体，而高校是知识创新的重要源头。校企协同优势获取的动力机制是校企获取的动力要素在校企发展演化过程中互相作用而成的具有一定结构和功能的有机体。校企协同优势动力机制归纳为由知识动力要素、创新动力要素、关系动力要素和利益动力要素构成的系统。其他动力要素则融入这四方面动力要素中。本协同模型基本思想是先将需要优化的校企协同变量粒化，转变成多个等价类变量系统优化问题，而后分别对变量系统编码，产生多个独立进化的子种群。由于单个子种群的个体只是代表校企协同系统的一个部分。所以进行个体优化适应度评估时必须使用其他子种群的个体信息，各子种群只有互相协作方可完成优化任务，即由各个子种群中的个体解才能组成待优化系统的完整解集。

摘要： 如何从大量的信息中获取用于控制决策的必要知识是拟人智能控制的关键问题。根据人类知识的进化过程,提出一种知识的层次结构,建立知识获取的基本模型,分别给出完备信息和不完备信息的知识获取方法；提出知识链的概念,介绍知识链的构建流程,研究知识的进化机理。

摘要： 本发明公开了一种基于进化R‑tree的知识图谱存储和相似性检索方法，本发明根据知识项在知识图谱中的关系，为每项构成一个特征空间的邻域，相似性越高的项其邻域的重叠度越高，每个邻域都是特征空间中的超立方体，从而使得相似性检索转变成判断立方体重叠问题，从而将相似性检索问题转换成边界值比较问题，简化了计算过程；本发明采用进化R‑tree将图的搜索问题转换成树的搜索问题，在R‑tree引入了根据查询频率进化R‑tree结构的方法，R‑tree节点根据历史查询频度完成分裂操作和重构操作，解决了R‑tree节点区域分布与实际查询分布不一致问题，从而减少访问节点数量，提高检索效率。

摘要： 本发明公开一种基于交互式差分进化计算的用户知识需求获取方法，将知识文档转化为向量，构建文本向量知识库，利用K‑means方法将已有文档分为N类并从每类中随机生成一个，生成N个初始种群文档推送给用户，然后对初始种群文档进行差分进化算子的计算，其中选择操作中文档对应的适应度函数由用户的点击行为确定，生成的子代再次推送给用户，根据用户的行为确定适应度函数并再次进行进化算子的计算，达到用户满意度时用户点击的文本数据，即可用来训练用户的知识需求模型，拟合用户的知识需求，本发明可以在缺失用户‑知识文档‑评分数据集的情况下，同时解决用户冷启动和项目冷启动问题。

摘要： 本发明公开了一种结合领域知识和进化算法的压载水动态调拨优化求解方法，包括：确定各压载舱室的特征变量，该特征变量包括重物与各舱室的角度信息、距离信息以及该压载舱室的水位高度，将特征变量分别划分模糊集，分别确定各模糊集的隶属度函数；基于实船现场调拨的领域知识，建立模糊推理规则库；对实际施工时测得的现场数据进行模糊推理，采用最大隶属度原则进行解模糊化处理，判断对应舱室是否参与调拨并输出调拨参与情况的推理结果；基于调拨参与情况的推理结果调整进化算法的初始种群的产生方式，以施工时长最短为优化目标、满足施工实际情况的各项约束条件，对调拨方案进行优化求解。

摘要： 本发明公开了一种基于改进型差分进化算法的非侵入式电力负荷感知识别方法，包括：建立负荷特征数据集；以监测得到的与计算得到的负荷总电流序列之间距离最小为目标函数构建差分总电流序列模型；构建改进型差分进化算法，对模型进行优化处理，获得各个用电器的最优时间系数。本发明的改进型差分进化算法改善了传统差分进化算法的全局收敛性及鲁棒性，以精英解为基向量构建的差分变异策略方程能够在在进化前期兼顾种群多样性，避免个体在当前最优解周围过度聚集而导致算法陷入局部最优解，在后期使精英解的选择趋于最优解，从而加快收敛速度；将该算法用于差分总电流序列模型的优化处理能够很好地提升各个用电器的开启状态识别率。

摘要： 本发明公开了一种基于进化R‑tree的知识图谱存储和相似性检索方法，本发明根据知识项在知识图谱中的关系，为每项构成一个特征空间的邻域，相似性越高的项其邻域的重叠度越高，每个邻域都是特征空间中的超立方体，从而使得相似性检索转变成判断立方体重叠问题，从而将相似性检索问题转换成边界值比较问题，简化了计算过程；本发明采用进化R‑tree将图的搜索问题转换成树的搜索问题，在R‑tree引入了根据查询频率进化R‑tree结构的方法，R‑tree节点根据历史查询频度完成分裂操作和重构操作，解决了R‑tree节点区域分布与实际查询分布不一致问题，从而减少访问节点数量，提高检索效率。

摘要： 本发明属于科普学习平台技术领域，具体涉及一种进化型人机交互式核聚变知识科普学习平台及方法。本平台中，支架单元并与底座连接，为主控制器单元提供支撑，主控制器单元能够实现平台的学习功能；本发明方法包括如下步骤：步骤1、选择学习模式，包括游客模式与用户模式；步骤2、选择并进入游客模式时，调取被学习次数排名前三的科普学习单元；继续学习，则进入用户模式学习步骤；步骤3、进入用户模式，完成这一科普单元学习，进入科普学习反馈单元；步骤4、重复步骤3，用户可对不同科普单元的内容进行学习与反馈。本发明易于操作，便于维护，不依赖讲解员现场讲解，有利于大范围快速推广，同时具有小型化的优点，较高的商业化价值。

摘要： 本发明公开一种基于交互式差分进化计算的用户知识需求获取方法，将知识文档转化为向量，构建文本向量知识库，利用K‑means方法将已有文档分为N类并从每类中随机生成一个，生成N个初始种群文档推送给用户，然后对初始种群文档进行差分进化算子的计算，其中选择操作中文档对应的适应度函数由用户的点击行为确定，生成的子代再次推送给用户，根据用户的行为确定适应度函数并再次进行进化算子的计算，达到用户满意度时用户点击的文本数据，即可用来训练用户的知识需求模型，拟合用户的知识需求，本发明可以在缺失用户‑知识文档‑评分数据集的情况下，同时解决用户冷启动和项目冷启动问题。

摘要： 本发明公开了一种基于先验知识的自适应差分进化算法的多式联运能耗优化方法。其主要步骤如下，(1)差分进化算法的控制参数在种群进化前期使用自适应的控制方式，在进化后期则利用先验知识来对其进行控制。(2)根据实际数据，利用基于先验知识的自适应差分进化算法来对各类载运工具的能耗模型的参数进行估计；并使用它们来建立多式联运的能耗模型。(3)利用基于先验知识的自适应差分进化算法来对多式联运能耗模型的自变量进行寻优，从而得到该模型的最小能源消耗。本发明具有较高的优化精度，能够为多式联运的节能减排提供帮助，并可以为各类载运工具的实际运行速度提供依据。

摘要： 本实用新型属于科普学习平台技术领域，具体涉及一种进化型人机交互式核聚变知识科普学习平台。本平台中，支架单元并与底座连接，为主控制器单元提供支撑，主控制器单元能够实现平台的学习功能。本实用新型易于操作，便于维护，不依赖讲解员现场讲解，有利于大范围快速推广，同时具有小型化的优点，较高的商业化价值。

摘要： 本发明涉及基于知识进化深度学习模型的激光与芯片对准系统。本发明的创新点在于将Inception‑ResNetV2网络结构针对激光与芯片的校准检测要求，根据输入目标样本的特征和属性等信息，进行关于网络层次，网络结构深度和网络训练参数的优化，并采用知识进化训练方法得到的网络模型将目标样本分为五个类别，包括激光偏上，激光偏下，激光偏左，激光偏右和对准完成情况。将深度神经网络的分类结果与硬件平台结合完成高精度对准操作，并且针对采用深度神经网络的芯片校准结果利用图像处理与模板匹配技术，对分类结果做精度验证得到误差，并设计软件操作系统将对准与误差结果返回。