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几何关系推理教学设计思路
新一轮基础教育课程改革带来了教育价值观念和行为方式的深刻变革。“以学生发展为本”的课程理念，把学校教育的价值观凝聚到促进学生全面发展和可持续发展上。数学教育已不再仅仅强调教授“数学”，学科“育人”的功能日趋彰显。
几何在帮助人们认识空间形式和发展推理能力等方面具有独特功效。牛顿的万有引力定律、天体运行规律、爱因斯坦的相对论等许许多多人类历史上的重大发现，都被认为与几何学科发展有关。但在世界课程改革历史上，几何始终是争议的焦点。尽管与世界各国比较，我国几何课程的地位仍然最为突出，但在几何推理的价值定位、教学设计等诸多问题仍然困扰着我国课程改革。
问题的提出
我国传统几何以证明为主要内容，以发展学生逻辑思维能力为主要目的。证明是一种特殊形式的推理，反映证明的推理过程时又称为论证推理。论证推理通常是指由一些真实的命题来确定另一命题真实性的思维形式。传统几何是从少量几条公理出发，经过论证推理，得到一系列定理和性质，而建立起来的演绎体系。但几何证明因其具有较强的技术性，脱离现实生活，缺乏对原理和本质的揭示等，使几何成为学习的“高门槛”，许多学生畏学、厌学几何，几何因此而遭到较大非议．新课程关注学生的可接受性，突出了“说点儿理一说理一简单推理”，在一定程度上弱化了通过形式逻辑推理进行几何证明的要求。但几何如何教，说理、简单推理和证明应教到什么程度，教师们普遍感到难以把握。一线教师期待具有可操作性的有效教学策略的引领。
现实中，几何课程存在两种“极端化”取向：一是认为几何是形式演绎逻辑学
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基于知识处理的自适应测试导学系统的分析与设计
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官方公共微信普适的模糊推理系统理论及应用--《北京交通大学》2011年博士论文
普适的模糊推理系统理论及应用
【摘要】：计算智能(Computational Intelligence, CI)本质上借鉴了仿生学思想,它从模拟自然界的各种智能现象发展而来,通过用计算机模拟和再现生物体的某些智能行为(学习性,适应性),发展成改造自然界的一种新型研究领域。CI非常适合于解决那些因为难以建立有效的形式化模型而用传统技术难以有效解决、甚至无法解决的问题,它可以被定义为一种方法论,包含具有学习和处理新环境能力的诸多算法。其中,模糊逻辑旨在建立推理的不精确方式来模拟人类在不确定和不精确的环境下做出合理决策的能力,它在解决推理、决策和评估等这一类主观性认知问题时,在同时解决定量描述与定性描述问题时,具有强大的功能。
在广泛收集整理已有计算智能分支算法及分类方法的基础上,从探讨计算智能的定义与本质出发,以计算机制为具体分类依据,本文提出基于模拟机制的分类方法(SMB),将计算智能所有分支分为三大类：有机机制模拟,无机机制模拟和人造机制模拟；在此基础上,归纳了有机机制模拟的计算智能分支算法,并总结出各子类的普适性计算模型。SMB方法旨在对各类和各类(子类)包含的分支算法的计算本质进行深入讨论,为进一步研究计算智能混合算法提供了基础框架。
针对传统模糊推理系统(FIS)的局限性问题,在充分研究模糊逻辑的本质和模糊推理系统计算机制的基础上,本文提出普适的模糊推理系统(UFIS),其基本思想就是寻找具有普适意义的模糊推理算子,从而突破固有传统推理算子的局限,并实现考虑输入和规则权重的推理过程。该模型在推理算子的普适性表达和推理过程中输入及规则的重要性因素等方面具有很大优势,它试图建立能够充分表现模糊逻辑本质和人类思维模式的模糊推理系统。通过对模糊推理算子的普适性研究,从存在的各种聚合算子的计算本质出发,本文提出一种具有普适意义的聚合算子：Agg,从而总结出面向多对象(指标)决策问题的普适聚合理论。
为了使UFIS具有自适应能力,从讨论神经网络和模糊逻辑的功能等价性和互补性出发,在对比分析已有的各种模糊神经网模型的基础上,通过对自适应模糊推理系统原理和基本结构的理解和掌握,本文将普适的模糊推理系统(UFIS)与前馈神经网络根据自适应模糊推理系统的基本原理进行结合,得到普适模糊推理系统(UFIS)的自适应模型(A-UFIS),并详细阐述了A-UFIS的模型结构和参数更新公式。
为了证明普适模糊推理系统的自适应模型(A-UFIS)的模型有效性,将A-UFIS的特例：基于Sugeno推理系统的自适应模糊神经网(ANFIS),基于Mamdani模型的自适应模糊推理系统(M-AUFIS)和基于AggFIS模型的自适应模糊推理系统(Agg-AUFIS)这三类自适应模糊推理系统应用于交通服务水平评价问题中,分别建立基于ANFIS, M-AUFIS和Agg-AUFIS的服务水平评价模型。通过实验结果,我们可以看出：普适模糊推理系统的自适应模型(A-UFIS)的本质是一类普适逼近器,具有很强的逼近功能；训练后的UFIS具有很好的非线性映射能力,可用于非线性系统(复杂动态系统)的建模,分析及预测。作为一种有效的计算智能混合算法,A-UFIS为我们解决困难的复杂系统问题提供了新的思路和理论支持。
计算智能是基于数据的智能,它是智能理论发展的高级阶段,势必拥有广阔的发展前景。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京交通大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP18【目录】：
中文摘要6-8
ABSTRACT8-13
1 绪论13-31
1.1 选题背景及意义13-16
1.2 计算智能研究现状及趋势16-20
1.3 模糊推理系统的研究现状和存在的主要问题20-22
1.4 自适应模糊推理系统的研究现状和存在的主要问题22-24
1.5 本文的主要研究路线及创新点24-31
1.5.1 本文主要研究内容及结构24-27
1.5.2 本文主要创新点27-31
2 计算智能体系化分类研究及其混合算法一般性设计31-57
2.1 计算智能的定义31-34
2.2 计算智能分类方法概述34-35
2.3 基于模拟机制的计算智能分类方法(SMB)35-37
2.4 有机机制模拟37-49
2.4.1 基于种群的模拟38-43
2.4.1.1 模拟种群进化39-40
2.4.1.2 模拟种群协作40-42
2.4.1.3 基于种群模拟的普适性模型42-43
2.4.2 基于个体的模拟43-49
2.4.2.1 模糊逻辑44-46
2.4.2.2 神经网络46-48
2.4.2.3 基于个体模拟的普适性模型48-49
2.5 无机机制模拟49-51
2.6 人造机制模拟51
2.7 基于SMB的计算智能混合算法一般性设计51-54
2.8 小结54-57
3 普适的模糊推理系统(UFIS)57-89
3.1 模糊推理系统(FIS)及存在的主要问题57-61
3.1.1 假言推理和模糊推理58-59
3.1.2 模糊推理系统(FIS)存在的主要问题59-61
3.2 普适的模糊推理系统(UFIS)基本思想与一般结构61-65
3.2.1 UFIS基本思想61-63
3.2.2 IS,FIS和UFIS63-65
3.3 UFIS计算机制设计65-84
3.3.1 推理层(Inference Layer)65-72
3.3.1.1 问题描述66-67
3.3.1.2 OWA定义67-68
3.3.1.3 属性68-69
3.3.1.4 考虑权重因素的OWA聚合69-72
3.3.1.4.1 第一种计算方法70-71
3.3.1.4.2 第二种计算方法71-72
3.3.2 隐含层(Implication Layer)72-77
3.3.2.1 模糊隐含的本质72-73
3.3.2.2 模糊隐含与模糊推理73-77
3.3.2.3 模糊隐含小结77
3.3.3 聚合层(Aggregation Layer)77-84
3.3.3.1 Uninorm78-81
3.3.3.1.1 定义及属性78-79
3.3.3.1.2 R~*和R_*算子79
3.3.3.1.3 考虑权重因素的Uninorm聚合79-81
3.3.3.2 模糊测度和模糊积分81-84
3.3.3.2.1 模糊测度82
3.3.3.2.2 模糊积分82-84
3.4 基于Choquet积分-OWA的模糊推理系统(AggFIS)84-87
3.5 小结87-89
4 普适聚合理论89-99
4.1 多对象(指标)决策问题及两类重要的聚合算子89-91
4.2 普适的聚合算子(Agg)和普适聚合理论91-94
4.2.1 普适的聚合算子(Agg)定义及属性92
4.2.2 考虑权重因素的聚合92-93
4.2.3 普适的聚合算子(Agg)在UFIS中的应用93-94
4.3 聚合算子谱系结构94-97
4.4 小结97-99
5 普适模糊推理系统的自适应模型(A-UFIS)99-123
5.1 普适模糊推理系统的自适应模型(A-UFIS)100-110
5.1.1 A-UFIS的模型结构102-104
5.1.2 基于BP的参数更新公式104-110
5.1.2.1 反传思想(BP)的精髓104-108
5.1.2.2 A-UFIS的参数更新公式108-109
5.1.2.3 对公式进行详细说明109-110
5.2 基于Sugeno和Tsukamoto推理系统的自适应模糊神经网(ANFIS)110-114
5.2.1 Sugeno ANFIS111-113
5.2.2 Tsukamoto ANFIS113-114
5.3 基于Mamdani模型的自适应模糊推理系统(M-AUFIS)114-118
5.3.1 模型描述114-117
5.3.2 参数更新方法117-118
5.4 基于Choquet积分-OWA的自适应模糊推理系统(Agg-AUFIS)118-120
5.5 小结120-123
6 A-UFIS在交通服务水平评价中的应用123-153
6.1 背景介绍123-128
6.1.1 交通服务水平评价124-125
6.1.2 分析与建模125-128
6.2 ANFIS模型与实验128-135
6.2.1 Sugeno-FIS实验结果128-131
6.2.2 ANFIS实验结果131-135
6.3 M-AUFIS模型与实验135-142
6.3.1 Mamdani-FIS实验结果136-139
6.3.2 M-AUFIS实验结果139-142
6.4 Agg-AUFIS模型与实验142-150
6.4.1 AggFIS实验结果143-146
6.4.2 Agg-AUFIS实验结果146-150
6.5 实验对比分析150-152
6.6 小结152-153
7 结论与未来的工作153-155
参考文献155-167
作者简介167-171
学位论文数据集171
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中国期刊全文数据库
梁学斌;;[J];安徽大学学报(自然科学版);1993年02期
高志明,关岩,于洪梅,吴秀红,李井会;[J];鞍山钢铁学院学报;2000年03期
黄民;刘秀丽;谢厚正;;[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2012年01期
钟义信;;[J];北京邮电学院学报;1990年02期
钟义信;;[J];北京邮电大学学报;2006年03期
Claudio M;[J];Approximation Theory and Its A1998年04期
林和平;张秉正;乔幸娟;;[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年02期
戴冰;张培茵;;[J];长春大学学报;2010年01期
张立升;廖旭红;弭元元;谷伟风;胡岗;;[J];Communications in Theoretical P2012年06期
贾伟宽;王慧;丁世飞;苏春阳;;[J];长江大学学报(自然科学版)农学卷;2008年03期
中国重要会议论文全文数据库
严传魁;王如彬;;[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
;[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
;[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○四学术论文汇编·第一卷(地球深部)[C];2004年
杨智;杜海树;邱熔胜;;[A];1999中国控制与决策学术年会论文集[C];1999年
;[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年
吴涛;许晓鸣;刘登瀛;张浙;;[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年
赵轩;姬淑艳;李英民;董银峰;;[A];第14届全国结构工程学术会议论文集（第三册）[C];2005年
汤井田;任政勇;化希瑞;;[A];纪念中国地球物理学会成立60周年专辑[C];2007年
王宁;方勇纯;王树青;;[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集（上册）[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库
孙明;[D];哈尔滨工程大学;2010年
李桃迎;[D];大连海事大学;2010年
郑大腾;[D];合肥工业大学;2010年
朱松;[D];华中科技大学;2010年
许伟;[D];华东理工大学;2011年
李曼荔;[D];电子科技大学;2010年
陈国庆;[D];江南大学;2010年
栾小丽;[D];江南大学;2010年
唐漾;[D];东华大学;2010年
黄光东;[D];中国地质大学（北京）;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
李连昌;[D];河南理工大学;2010年
罗婷婷;[D];南昌航空大学;2010年
徐小任;[D];广西师范学院;2010年
程慧;[D];广西师范学院;2010年
吴家瑞;[D];浙江理工大学;2010年
王捷;[D];浙江理工大学;2010年
雷明杰;[D];郑州大学;2010年
张华杰;[D];郑州大学;2010年
赵振霞;[D];山东农业大学;2010年
徐洪伟;[D];哈尔滨工程大学;2010年
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陈进;瞿成明;江明;陈其工;;[J];工业仪表与自动化装置;2008年06期
卫东;郑恩辉;杨敏;吴向阳;张英;陈乐;;[J];控制与决策;2010年02期
中国重要会议论文全文数据库
段伟武;宋宜斌;;[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
邱国霞;张志涌;;[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
王正志;张光铎;;[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年
邵哲平;李志;;[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第十一届年会论文选集[C];2002年
罗荣桂;黄敏镁;;[A];Well-off Society Strategies and Systems Engineering--Proceedings of the 13th Annual Conference of System Engineering Society of China[C];2004年
王杰娟;庄锦山;陈浩光;;[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
韩红桂;乔俊飞;;[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
沈清波;陈义俊;;[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集（上册）[C];1998年
姚杰;王云天;古文贤;;[A];中国航海学会海洋船舶驾驶专业委员会海浪与船舶航行安全及防抗台风经验研讨会论文集[C];1998年
晏雄伟;邓志东;孙增圻;;[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年
中国重要报纸全文数据库
邢方亮;[N];计算机世界;2003年
宋翩?龚华萍;[N];大众科技报;2008年
中国科技大学计算机系　邢方亮;[N];计算机世界;2003年
鸣琦;[N];陕西日报;2005年
孙增圻;[N];计算机世界;2001年
陈耀;[N];大理日报(汉);2008年
本报记者 荣锋 实习记者 闫淑芸;[N];发展导报;2008年
本报记者　 陈婉婉;[N];安徽日报;2006年
本报记者 范毅波 张旭军;[N];网络世界;2005年
;[N];科技日报;2004年
中国博士学位论文全文数据库
柴园园;[D];北京交通大学;2011年
白一鸣;[D];大连海事大学;2013年
彭文立;[D];广西大学;2005年
张立权;[D];大连理工大学;2007年
张国江;[D];浙江大学;2002年
李学华;[D];电子科技大学;2009年
陶雪梅;[D];浙江大学;2007年
李阳;[D];华中科技大学;2008年
范金锋;[D];中国科学技术大学;2007年
黄方能;[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库
马璐;[D];长安大学;2005年
高建清;[D];合肥工业大学;2006年
檀金节;[D];青岛大学;2007年
柳祖鹏;[D];武汉科技大学;2005年
姚文国;[D];西安电子科技大学;2007年
杨新丽;[D];重庆大学;2010年
吴小明;[D];浙江大学;2003年
许丽佳;[D];北京工业大学;2004年
周党伟;[D];西安理工大学;2007年
叶建华;[D];湖南大学;2007年
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