内隐学习理论

摘要： 本文基于对公安院校散打教学的简单了解,阐述了内隐学习理论在公安院校散打教学中应用的重要意义,针对实际教学提出加强实践培养、营造教学氛围、开展评价活动等有效应用策略,在提高教学质量和效果的同时,增强学生身体素质,为培养高技能素质人才奠定良好基础.

摘要： 《语文课程标准》提出在初中语文教学中要求引导学生能诵读古诗词,能依靠注解和工具书理解其基本内容,注重学生对古诗词的积累、感悟和运用,能提高学生的欣赏品位。学者费兰凤在谈到如何展开初中古诗词教学的时候,认为古诗词中存在很多缄默知识,因此可以采用内隐式学习的方法,通过反复诵读引导学生潜移默化地学习古诗词中无法言说的描述规则,帮助学生掌握古诗词特定的语感;通过创设情境的方法吸引学生的注意,促使其形成无意识记,减轻其学习负担。

摘要： 内隐学习是相对于外显学习而言的, 在内隐学习模式下, 学习者在阅读材料的过程中不断感知、接受和"暴露", 在学习环境中自动习得内在规则.基于内隐学习理论的小学言语积累教学能够取得良好的教学效果, 在实际教学中, 教师需要转变传统的语文教学模式, 在实践和总结中逐步完善内隐学习理论的运用策略, 进而达到"无教胜有教"的教学境界.文章对如何运用内隐学习理论开展小学言语积累教学进行了初步研究, 提出通过强化诵读、促进读写结合、培养学生良好的学习习惯等方法, 增强小学言语积累教学效果.

摘要： 目的:探讨基于内隐学习理论的用药管理教育方案在老年青光眼患者滴眼药用药管理水平中的应用效果.方法:将128例老年青光眼患者随机分为观察组和对照组各64例,观察组给予基于内隐学习理论的用药管理教育方案干预,对照组给予常规眼科健康教育,分别于干预前、干预3个月、6个月时评价两组患者的用药管理水平及降眼压效果.结果:观察组用药管理水平总分干预3个月61.5±4.3分、6个月60.9±4.1分,分别高于对照组的50.6±2.6分和44.0±3.0分,差异有统计学意义(P0.05),而对照组干预后6个月与3个月相比较,用药管理水平下降,差异有统计学意义(P<0.05).观察组眼压干预3个月时为19.1±1.4 mmHg、6个月时为17.6±1.0 mmHg,分别低于对照组的20.3±1.3 mmHg和20.2±1.4 mmHg,差异均有统计学意义(P<0.05).结论:基于内隐学习理论的用药管理教育方案可以提高老年青光眼患者滴眼药的用药管理水平,且可以较长时间保持高水平,同时可增强降眼压效果.

摘要： 本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法，用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型，其特征在于，包括：步骤S1，通过学习器初始化时间观察表；步骤S2，通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3，基于时间观察表，通过学习器构建假设模型步骤S4，通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量，并判断是否找到反例；步骤S5，当步骤4判断为否时，通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询，并判断是否找到反例，当判断为否时，停止迭代，将假设模型作为结果模型；步骤S6，当步骤S4或步骤S5判断为是时，根据反例，更新时间观察表，并返回步骤S2。

摘要： 本发明提供了一种基于建构学习理论的个性化即时学习支持系统与方法，包括用户知识需求行为分析及记录、标签关系图微知识库、基于建构学习的微知识推荐算法等模块。系统实现从个人用户社交媒体信息中分析其知识的建构需求，然后即时为其推荐学习个性化的微知识，从而主动快速地帮助用户弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为互联网社交系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户提升个人知识素养，取得良好的经济和社会效益。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习理论的不确定性结构频响动力学模型修正方法。包括不确定性参数影响下的结构频率响应不确定性分析，通过深度卷积神经网络构建不确定性逆向传递关系，利用深度学习原理实现不确定性参数的概率分布估计。本发明结合深度学习原理在复杂输入特征分析方面的优势，利用深度卷积神经网络对含有不确定性分布特征的频响数据进行特征分析和特征提取。此外，本发明利用不确定性频响数据条件分布概率和待修正参数的先验概率，求解待修正参数的条件概率分布，最终得到了不确定性参数的分布，避免了人工进行频响不确定性量化和特征提取带来的误差，提高了考虑不确定性的频响动力学模型修正的准确度。

摘要： 一种基于深度学习理论的叠合梁火灾后损伤识别方法，涉及灾害风险评估技术领域，简支梁的损伤识别包括：构建简支梁火灾后损伤模型；构建第一损伤识别样本；构建第一堆栈降噪自动编码器；得到简支梁损伤程度识别结果；多跨连续梁的损伤识别包括：构建连续梁火灾后损伤模型；将连续梁划分为多个子结构；构建第二损伤识别样本；构建第二堆栈降噪自动编码器；样本输入获得受损梁跨所在的子结构；构建第三损伤识别样本；构建第三堆栈降噪自动编码器；获得子结构中的具体受损梁跨；构建第四损伤识别样本；构建第四堆栈降噪自动编码器；获得受损梁跨的损伤程度。本发明将深度学习理论应用到叠合梁的火灾识别中，具有较强的鲁棒性和容错性。

摘要： 本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法，用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型，其特征在于，包括：步骤S1，通过学习器初始化时间观察表；步骤S2，通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3，基于时间观察表，通过学习器构建假设模型步骤S4，通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量，并判断是否找到反例；步骤S5，当步骤4判断为否时，通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询，并判断是否找到反例，当判断为否时，停止迭代，将假设模型作为结果模型；步骤S6，当步骤S4或步骤S5判断为是时，根据反例，更新时间观察表，并返回步骤S2。

摘要： 本发明公开了一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法，包括以下步骤：步骤一：对电网运行状况进行全景化观测；步骤二：构建电网等值分析模型；步骤三：建立渐进学习的电网调控模型：构建电网等值分析模型的基础上，建立具有自学习的、时空滚动且关联的调控机制，采用极端学习机理论建立渐进学习的电网调控模型；步骤四：建立渐进学习的时空关联的电网调控策略体系：所述体系由学习理论贯穿其中并由空间协调和时间协调两大体系构成。本发明与传统电网调控手段是兼容的，并能在渐进学习中不断改进，体现了智能化，为电网的调控提供了新的有益参考。

摘要： 本发明提供了一种基于建构学习理论的个性化即时学习支持系统与方法，包括用户知识需求行为分析及记录、标签关系图微知识库、基于建构学习的微知识推荐算法等模块。系统实现从个人用户社交媒体信息中分析其知识的建构需求，然后即时为其推荐学习个性化的微知识，从而主动快速地帮助用户弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为互联网社交系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户提升个人知识素养，取得良好的经济和社会效益。

摘要： 本发明涉及铁路安全技术领域，具体为基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，包括如下步骤：步骤1、利用视频采集设备进行视频采集；步骤2、对采集的视频信息进行储存和处理；步骤3、卷积神经网络对处理后的图像进行识别，该基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，分析了背景更新和目标分离的方法，在此基础上采用了基于高斯混合模型和三帧差分的目标检测方法。此外，利用CNN网络对基于铁路视频的异物进行检测和分类，并通过识别结果、异物分类的准确性，进一步验证了该算法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，包括如下步骤：通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况。本发明基于原始声源数据的特性，创新性地采用相互独立的声源位置神经网络模块+声压强度神经网络模块的多任务学习网络构架，由此同时获取故障点的定位信息和声压强度，为设备故障情况的判断提供了双向支持。

摘要： 本发明涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，公开了基于迁移学习理论快速获取轴承故障诊断模型的方法，包括基模型获取和最终模型获取两个部分，基模型获取包括构建源域数据集、数据集划分、模型训练和测试、选取最优基模型，最终模型获取包括最优基模型调整、设置各层网格可训练性、构建目标域数据集、数据集划分、模型训练和测试、获取最终故障诊断模型。利用本发明方法仅需要收集少量的真实数据即可达到良好的训练效果，可极大提升建模的效率和准确性，且可在运行速度较慢或内存较小的设备上运行，设备支持性好。