刘建中[1]2000年在《智能Agent技术在CAI中的应用》文中进行了进一步梳理智能Agent技术以其特有的实用性与灵活性在CAI领域具有广泛的前景。本论文以“计算机语言类学习系统”为蓝本，分析了计算机辅助教学软件的历史及现状、CAI软件研制与开发的一般规律以及“计算机语言类学习系统”设计与解决方案，解决了CAI软件系统特别是计算机语言类学习系统方面的一些技术性问题，如编程题的判定策略、CAI软件安全等等，并着重介绍了智能Agent技术在CAI软件中的应用。
史君[2]2008年在《基于Multi-Agent的适应性网络教学系统的架构与实现》文中进行了进一步梳理网络教学作为一种新的教学方式,伴随着计算机技术、网络技术和多媒体技术的发展而迅速兴起并日益普及,然而随着高新技术的发展,传统的网络教学方式已无法满足需要,因此研究具有智能技术的网络教学系统是一个大的趋势。目前,将智能技术应用于网络教学系统当中,在一定程度上改变了传统的教育模式和教学方法,并且对教育理念的发展也起到了一定的推动作用。现有的网络教学系统对于学习者在知识学习与积累过程中的基本教学要求都可以实现,但对于个体提出的适应性学习服务实现效果尚不理想,其主要体现在现有的教学系统不能根据学生的学习风格提供相应的学习方式和学习内容,个性化教学特点不突出。由MBTI职业性格测试引发思考,将Agent技术引入智能教学系统,构建了一种基于多Agent的适应性网络教学系统框架,分析了框架内各Agent的功能和工作过程,提出了一个学生学习特征提取和处理的模型。利用Agent自主性和对环境的反应能力,通过动态跟踪学生的学习过程,记录每次学习和测试有价值的信息,采用对信息进行数据量化并计算其倾向相似程度的方法,分析学生的学习个性特征,得出一种与学习者相适应的学习风格推荐给学生。本文主要做了如下几方面的研究工作:(1)对目前国内外网络教育现状进行分析概括,在现有的网络教学系统的基础上提出了一些探索性的思路,设计了一种基于多Agent的智能网络教学系统模型;(2)认真地研究分析了心理学相关理论、现代教学理论基础和相关的多媒体技术,如MBTI(Myers-Briggs TypeIndicator)性格评估测试、人工智能技术、网络技术、Agent技术,构想出具有个性化学习功能的智能教学环境;(3)本文将Agent技术引入教学系统,设计一种新型智能教学系统,通过动态跟踪的方式为学生动态呈现相应的学习内容和方法,从而实现学习方式的最优化;(4)利用SQL server数据库系统,通过.NET的开发平台设计并实现了一个初步的智能教学系统模型。
温绍洁[3]2006年在《基于WEB和多Agent的智能网络教学系统的研究与设计》文中研究指明智能网络教学系统在教育领域中的应用不仅改变了传统的教育理念、教育模式和教学方法等，同时也为人们提供了便捷的学习机会、优良的教学环境和丰富的教学资源，使人们的学习活动更加自主化和个性化。智能网络教学是服务于终生教育、构建学习型社会的一种重要技术基础，有着巨大的发展潜力和广阔的应用前景。 目前，国内高校一般都建有良好的校园网环境，为开展网络教学提供了必要的硬件基础。然而，不少现有网络教学系统却没能充分利用和发挥这些资源应有的特色和优势，在教学模式、系统模型和开发技术上都还存在着较大的缺陷。例如：智能性较差，难以实现自适应教学、缺乏个性化服务和协作型学习机制等。因此，深入探索网络教学环境下的教育理念、教学模式和教学方法，充分利用现有信息技术成果，研究更加先进的智能网络教学模型，是智能网络教学系统研究、开发和应用中的一项重要内容。 本文主要针对现有网络教学系统存在的缺陷，依据现代教育理论，利用现有信息技术，研究Web环境下的具有个性化教学和协作型学习功能的智能网络教学系统模型。本论文所作的主要工作如下：(1)通过对现有网络教学系统的研究分析，归纳出了现有网络教学系统存在的一些主要缺陷，并根据未来智能网络教学系统的发展模式和应用需求，提出了一种基于Web和多Agent的智能网络教学系统模型；(2)通过对各种相关技术，如网络技术、人工智能技术、CSCL技术、多Agent技术等的研究分析，并结合现代教育理念，采用多种技术相结合的系统构造方法，设计了具有个性化教学和协作型学习功能的智能教学模型和协作交互学习环境；(3)给出了基于Web和多Agent的智能网络教学系统的组成和模块划分，并分析了各模块的主要功能；(4)基于个性化教学和协作性学习的思想，在．NET平台上，利用SQL server数据库系统和C#语言等工具开发了一个原型系统。
叶竹花[4]2003年在《基于校园网的网络智能教学平台的研究与设计》文中研究指明在当今网络技术，通信技术和多媒体技术的支持下,网络教学已经成为传统教学的有益补充。网络教学不但有效改进了教学资源的配置,而且避免了传统教学中的一些弊端 ,解决了传统教学受时间空间限制的难题。基于21世纪网络教学模式的计算机网络教学系统应具有以下基本特征：（1）网络化：把Internet作为未来教育的虚拟课堂。（2）智能化：以学生为中心的教学模式，针对每个学生的不同特点，做到因材施教。（3）多媒体化：充分利用计算机技术，以多种形式生动形象地展示知识。（4）协作化：通过网上协作学习，可以将网络上的多个学生组织起来，在一个虚拟的交互学习环境中，为实现共同的目标而相互配合，共同探讨以实现某个问题的解决。然而目前大多数的网络教学系统没有充分发挥网络应有的特点，大都停留在简单的课件学习上，智能性不高，没有或者很少提供师生间的交互和协作交流的工具或环境。为克服目前网络教学系统普遍存在的问题，顺应现代网络教学的发展趋势，本文研究设计一个集网络化、智能化与多媒体化于一体并支持协作交互学习的网络教学平台，并就其中智能教学模型与协作交互学习环境进行深入研究和探讨。
代春平[5]2008年在《基于Agent的数据挖掘模型研究及其在火山岩压裂方案中的应用》文中研究说明随着数据库和信息技术的高速发展,各个领域都积累了大量的数据,如何从大量数据中提取出有用信息成为一项巨大的挑战。数据挖掘是在大规模数据集中发现感兴趣的知识的过程。传统的数据挖掘技术强调人工主动参与,导致了数据挖掘的手工化,挖掘数据处理复杂化,循环的挖掘过程中工作效率较低,在智能方面表现不够理想。随着Agent技术的不断深入研究,并将其应用到数据挖掘中,为上述问题的解决开辟了新的途径。本文结合Agent技术和数据挖掘技术,构建了一个多Agent协同系统的三层数据挖掘模型,研究并解决了模型的组织结构、各个Agent的设计、Agent间协作、任务分解及任务调度等问题。该模型采用三层协同工作模式,分别为用户层、管理层和任务实现层,在任务实现层中各个算法Agent可并行工作,提高了数据挖掘的执行效率和准确度。管理Agent在任务分解过程中采用关键路径确定最优分解方案,优化了系统的工作性能,减少系统资源消耗。该模型具有与环境交互的能力,对数据挖掘算法的集成,体现出智能性、主动性和开放性。结合火山岩压裂施工的需求分析,基于上述模型设计并实现了基于Agent的火山岩压裂设计施工辅助分析系统。本文阐述了用户Agent、管理Agent的结构与功能。系统采用决策树算法和关联规则算法完成了火山岩压裂施工数据的数据挖掘任务,在本文最后给出了部分运行结果。
王飞[6]2004年在《基于Agent的计算机自适应考试系统的应用研究》文中研究表明随着网络技术的发展,利用网络进行网上教学便远程教再得到了蓬勃发展的契机。网上教学以网络等各种高新技术为基础,提高教学效果,改进教学方式,增进教学互动。引入人工智能技术后,远程教学发展成为智能教学系统。此类系统可以根据学生在学习过程中的习惯和表现,自动调整教学策略和思路,以适应学生的思维过程和学习进度,达到更高的教学目的。这些优点使网上教学得以迅猛发展,成为全民教育和终身教育的主要实现形式。 然而,考试作为网上教学的一个重要环节,在考试内容和考试形式上,大大滞后于教学的其他环节。现在的远程教育考试中,虽然相对于传统考试已有了很大的进步,但考试设计缺乏科学性,考试实施缺乏开放性,考试技术手段落后,还是统一出题,统一试卷,统一时间地点,人工判卷,试题库试题少、涵盖范围片面。难以真实反映被测试者的实际水平、把握试卷的精度和难度;使得学生的考试成绩很大程度上受到心理、生理和外界环境的影响。这些弊端使得网上考试难以被广泛采用,限制了网上教学的发展。 本系统着眼于现有的网上考试系统的现状,分析其主要不足,引入了计算机自适应考试系统理论,力图使考试可以在任何时候、任何地点都可以进行,并且,考试过程和考试时间也根据学生的水平而有所不同,力图做到考试的方方面面都是因学生而自适应调整的。分析了引入自适应考试系统的困难,本文提出将Agent技术引入到系统的实现中,以解决多参数复杂模型的准确估计和计算量大的矛盾以及保障系统交互性和可靠性的困难。 本文主要就计算机自适应理论和Agent技术两个方面进行详细地探讨,并着力于两者的结合中的主要思路、方法和一些出现的问题。并给出了计算机自适应考试系统的详细分析和设计过程以及一些主要的实现。Agent技术是本系统实现的主要技术,所以,本文中也重点介绍了Agent技术。从Agent的概念入手,详细地分析了Agent特征、FIPA规范和常用的Agent平台。本文还详细介绍了多Agent系统的概念、特征以及FIPA ACL消息机制和多Agent系统的协作机制。 本文同时还探讨了有关的安全问题,结合系统的实际给出保证系统安全性的主要思路。最后,总结了系统实现的关键问题以及系统的特色和不足,并提出了进一步研究的方向。 由于完成整个系统的难度和工作量都很大,所以,本文在完成系统分析、设计之后,刚刚进入系统实现阶段,以后的工作还有很多。
庄慧娟[7]2006年在《基于多Agent的WebCL平台设计与实现》文中进行了进一步梳理随着计算机技术的逐渐发展与成熟以及对学习理论与教育理论的深入研究,CAI(计算机辅助教学)由支持学习者单机学习、个别化学习向基于网络的共同学习、协作学习转变。CSCL是计算机支持的协同工作(CSCW)与协作学习(CL)理论与方法相结合的产物,基于网络的协作学习是CSCL在网络环境下的发展与应用。WebCL的理论与方法为我们在网络教育的大环境下构建一个学习型社会提供了一条良好的途径。本文通过对国内外较有代表性的网络协作学习平台的分析研究,找出它们的不足和原因,并以建构主义学习理论和现代教育理论为指导原则,在分析CSCL基本理论及Agent思想和方法的基础上,提出利用多Agent技术开发网络协作学习平台的新思想,设计并构建了一个具有适应性、各环节互通性、智能性、实用性的基于多Agent的协作学习平台。该平台力图通过接口Agent分析用户兴趣和能力,较好的获取学习者特征信息,对学习者进行异质分组以提高小组绩效及学习者自主学习兴趣;通过学生模型Agent监控学生情绪,实现个别化教学;通过协调Agent在各个教学组织Agent、合作服务Agent之间实现知识交换与共享,从而实现学生的按需学习和教师的因材施教,使学生在协作小组中与成员之间能进行即时的信息交流与分工合作,在获取知识、提高创造力的同时又能发挥其特长及培养与人合作的能力。本文利用Agent技术建立的基于Web的协作学习平台,使学习者能利用网上丰富的教学资源,个性化的教学模式以及多角度、多层次、多通道的交流方式开展自主的个别化学习与交互式的集体协同学习,这也是未来网络教育的发展趋势。本系统在吸收先进教学理念的同时,融合多种技术并把系统的实用性放在第一位,努力做到既能用来做各种协作学习试验,又能开展真正的网络协作学习。
李慧明[8]2007年在《基于Web和多Agent的智能教学系统的研究与设计》文中认为智能网络教学系统在教育领域中的应用不仅改变了传统的教育理念、教育模式和教学方法等,同时也为人们提供了便捷的学习机会、优良的教学环境和丰富的教学资源,使人们的学习活动更加自主化和个性化。智能网络教学是服务于终生教育、构建学习型社会的一种重要技术基础,有着巨大的发展潜力和广阔的应用前景[1]。本文根据辽阳第一中等职业学校建有良好的校园网环境,为开展网络教学提供了必要的硬件基础。然而,不少现有网络教学系统却没能充分利用和发挥这些资源应有的特色和优势,在教学模式、系统模型和开发技术上都还存在着较大的缺陷。例如:智能性较差,难以实现自适应教学、缺乏个性化服务和协作型学习机制等。因此,深入探索网络教学环境下的教育理念、教学模式和教学方法,充分利用现有信息技术成果,研究更加先进的智能网络教学模型,是智能网络教学系统研究、开发和应用中的一项重要内容。本文主要针对现有网络教学系统存在的缺陷,依据现代教育理论,利用现有信息技术,研究Web环境下的具有个性化教学和协作型学习功能的智能网络教学系统模型。本论文所作的主要工作如下:(1)通过对现有网络教学系统的研究分析,归纳出了现有网络教学系统存在的一些主要缺陷,并根据未来智能网络教学系统的发展模式和应用需求,提出了一种基于Web和多Agent的智能网络教学系统模型;(2)通过对各种相关技术,如网络技术、人工智能技术、CSCL技术、多Agent技术等的研究分析,并结合现代教育理念,采用多种技术相结合的系统构造方法,设计了具有个性化教学和协作型学习功能的智能教学模型和协作交互学习环境;(3)给出了基于Web和多Agent的智能网络教学系统的组成和模块划分,并分析了各模块的主要功能;(4)基于个性化教学和协作性学习的思想,在.NET平台上,利用SQL serve:数据库系统和C#语言等工具开发了一个原型系统。
郭长庚[9]2012年在《智能教学系统若干关键技术研究》文中指出网络教学作为一种新的教学方式,随着计算机技术、网络技术和多媒体技术的发展而迅速兴起并日益普及,然而随着高新技术的发展,传统的网络教学方式已无法满足需要,因此研究具有智能技术的网络教学系统是目前网络教学的发展趋势。随着Web技术的不断发展,基于Web的智能教学系统研究受到更多的重视。在Web上构建智能教学系统,利用网络实现分布式教学,可以同时接受多个用户的并发访问,不受时间和空间的限制,因此得到教育领域的广泛应用。目前,智能教学系统已在Web技术的基础上,集成了智能代理、人工智能、数据挖掘、自然语言处理和虚拟现实等先进技术。目前,各种电子学习系统以不同的形式出现。但是,在通过虚拟社区支持共享和协作学习方面仍然存在着巨大的障碍。解决这些问题的途径是研发一种教育中介软件,即以社区为基础的学习COBL框架,运用此框架可以弥补虚拟社区在支持共享和协作学习方面的不足。在学生模型领域,许多建模途径已经得到了尝试,贝叶斯网络模型是其中发展较快的。本文基于贝叶斯网络建模过程,提出贝叶斯学生建模,体现出个性化知识教学。为了扩大教师转变模型的范围,提出基于交互论和建构主义的观点整合社会文化。因此模型的重点放在了文化和情境因素、与社会互动过程、以及在个人层面的发展上。本文首先研究了角色、状态、期望在由学生、教师组成的教学实践过程中的形成,然后构建了一个合作、交互的教师转变模型来整合社会文化因素。基于早期的COBL系统原型,本文利用IBM Agents、Java和XML语言实现了其功能,并对COBL系统共享数据的功能进行可行性分析、讨论,并分析研究了COBL原型中会话用户的相互作用。
蔡林沁[10]2007年在《基于Agent的煤矿智能虚拟环境研究》文中指出煤矿环境是典型的复杂时变系统，其中人、机、环境等诸多因素相互交错，各种信息表现出多源、异构、非结构化等特点，加之严峻的井下半封闭式空间的作业环境，致使许多传统技术的应用受到严重限制，甚至无能为力。虚拟现实技术的发展为深入认知煤矿生产环境提供了全新的思路和方法。该技术目前在国内外煤矿领域中的研究仍然处在初级阶段，对煤矿虚拟环境的建模和描述方法还缺乏系统、完善的研究成果。本文面向国家煤矿生产安全的实际需要，将煤矿环境与虚拟现实技术有机结合，系统地研究煤矿虚拟环境的建模方法，特别是将智能技术融入虚拟环境中，深入开展基于Agent技术的煤矿智能虚拟环境研究，以探索能有效保障煤矿生产安全的新途径。Agent技术充分体现了人工智能的思想与方法，非常适合于智能虚拟环境的构建。本文基于Agent技术，研究煤矿智能虚拟环境的建模方法及其关键技术，主要内容与创新点有以下几个方面：首先，建立了基于Multi-agent的煤矿智能虚拟环境的体系结构，使得该环境具有很好的灵活性、可重用性和可扩充性。文中论述了主要Agent的概念及其构造的方法，讨论了基于KQML的多Agent通信协议。随后研究了煤矿智能虚拟环境的信息知识模型。该模型基于实体对象进行了分类和组织，通过实体的各种属性来表现虚拟环境中的高层语义知识，有利于更好地支持虚拟环境中多Agent的交互和智能行为的实现。第二，针对传统煤矿VR系统在物理环境模型方面的不足，提出了建立井下合成自然环境的方法及其概念模型，并面向井下安全监控系统，建立了井下大气环境的数据模型，研究了其特征数据表达、环境数据库建立等关键技术，有效地将井下物理自然环境信息融入煤矿智能虚拟环境中，丰富了虚拟环境的知识，增强了其应用价值。第三，系统地研究了煤矿智能虚拟环境中虚拟人的建模方法，构造了具有逼真拟人外形的，拥有感知、运动、行为、认知、内部属性等广泛能力的智能虚拟矿工模型，提出了基于简化包容式结构的行为控制模型，负责基本反应行为的选择、激活与终止等功能，研究了虚拟矿工的视觉感知、路径规划、自主漫游等智能行为，增强了煤矿虚拟环境的智能性、友好性和交互性，这也是传统煤矿VR系统所欠缺的。第四，研究了基于贝叶斯决策理论的瓦斯爆炸事故致因分析方法，通过分析瓦斯事故中人、机、环境及管理因素的交互作用规律，有利于发现爆炸事件中各种隐含因素从不确定状态转变为确定状态的演化过程，对煤矿事故的处理具有重要的指导意义。最后，研发了面向井下安全训练的煤矿智能虚拟环境原型系统。该系统能够集成井下环境模型，实现井下安全检查等行为仿真，具有开放性、可扩展性等特点，充分体现了多Agent智能虚拟环境的优越性。
参考文献：
[1]. 智能Agent技术在CAI中的应用[D]. 刘建中. 大连理工大学. 2000
[2]. 基于Multi-Agent的适应性网络教学系统的架构与实现[D]. 史君. 天津师范大学. 2008
[3]. 基于WEB和多Agent的智能网络教学系统的研究与设计[D]. 温绍洁. 首都师范大学. 2006
[4]. 基于校园网的网络智能教学平台的研究与设计[D]. 叶竹花. 福州大学. 2003
[5]. 基于Agent的数据挖掘模型研究及其在火山岩压裂方案中的应用[D]. 代春平. 大庆石油学院. 2008
[6]. 基于Agent的计算机自适应考试系统的应用研究[D]. 王飞. 南京工业大学. 2004
[7]. 基于多Agent的WebCL平台设计与实现[D]. 庄慧娟. 贵州师范大学. 2006
[8]. 基于Web和多Agent的智能教学系统的研究与设计[D]. 李慧明. 吉林大学. 2007
[9]. 智能教学系统若干关键技术研究[D]. 郭长庚. 武汉理工大学. 2012
[10]. 基于Agent的煤矿智能虚拟环境研究[D]. 蔡林沁. 中国科学技术大学. 2007
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