关键词： 历史学科   培养兴趣   学习动力  

摘要： 在初中的课程体系中,历史是十分重要的一门学科。众所周知,要想使学生喜欢一门课程,兴趣是很重要的,是学生学习的动力,可以鼓舞孩子学习的积极性。在针对历史学科的教学中,提高学习兴趣是一门很重要的学问。本文从各个方面来说明关于初中历史学习兴趣的培养。

关键词： 小学数学   现状分析   学习方法  

摘要： 笔者结合现有的教学经验探讨了小学数学的学习方法,帮助学生脱离困境,帮助教师提高课堂讲课质量,使得师生关系更加的紧密。

关键词： 高中数学   高中生   学习方法  

摘要： 高中数学的学习对很多人来说是一大难关,因为高中数学无论是从思维方式上还是知识量等方面都是初中数学不能比拟的。本文从高中数学的特点入手,着力分析一下高中数学学习过程中所遇到的难题,并给出高中数学学习的一些学习方法,旨在帮助同学更轻松地学习高中数学。

关键词： 解析几何   高中数学   自主学习   学习方法  

摘要： 解析几何作为高中数学教学的重点几何学习内容,其在高考试卷中所占分数十分稳定,学生在学习此部分内容时不仅需要老师进行课上讲解与辅导,同时也需要老师帮助学生找寻自主学习的方式方法,进而让学生们能够在学习的过程中掌握主动性。本文就将以解析几何的学习特点为主,结合学生学习案例分析解析几何自主学习的相关策略。

关键词： TSK模糊分类器   栈式结构   可解释性   深度学习   最小学习机   大样本数据   特征优化   分块组合   负相关学习   过拟合   受限玻尔兹曼机  

摘要： 近年来,人工智能技术在人类生活中的各个领域都得到了广泛地应用。特别是机器学习技术在分类、聚类以及回归等众多知识任务中都取得了突破性进展。其中,分类是目前机器学习中重要的研究方向之一,它广泛应用于语义解析、图像识别、文本分类以及辅助医学诊断等实际应用场合。Takagi-Sugeno-Kang(TSK)作为人工智能的一个重要研究分支已被应用到多个领域,怎样提高它的分类性能和增强可解释性仍然是一个十分具有挑战性的工作。然而在面对新兴的应用场景时,通常面临以下挑战:(1)仅随机提取原样本中的部分特征,如何保持分类器的分类性能和强的可解释性,同时还要适用于大样本分类;(2)在保证整个分类器分类性能的前提下,提高各个训练块的泛化能力;(3)如何增强模糊分类器的避免过拟合能力;(4)如何解决现有层次模糊分类器在解释中间层输出和模糊规则方面存在的不足问题。为了解决传统分类器在处理上述应用场景中所面临的问题,本论文主要从分类角度对经典的模糊分类器进行改进,以期得到令人满意的分类效果。具体工作如下:(1)第一部分为第二章节,主要探讨了基于局部特征信息的层次模糊分类问题。为了进一步增强层次模糊分类器的分类性能和可解释性,该小节在栈式结构原理的基础上提出了一种层次TSK模糊分类器。所提出的层次模糊分类器利用栈式结构逐块构建,每个基训练块由一个零阶TSK模糊分类器组成。根据栈式结构原理,当前基训练块的预测结果的随机投影所获得的训练集经过随机变化又作为下一个基训练块的输入。对于所提出的层次模糊分类器中,每个基训练块中的隐含层由具有可解释性的模糊规则表示,这些模糊规则又是通过随机划分、随机规则组合来进行特征选择的。根据固定的五个模糊划分,源数据集作为相同的输入空间被映射到每一个独立的基训练块中。每个基训练块的输出层又可以通过最小学习机(LLM)快速学习。由此,所提出的层次模糊分类器可以很好地适用于大样本数据集分类。最后,通过实验也证明了所提出的层次TSK模糊分类器具有良好的分类性能和可解释性。(2)第二部分为第三章节,主要探讨了基于优化训练特征的层次模糊分类问题。针对现有层次模糊分类器在解释中间层输出和模糊规则方面存在的不足,该小节提出了一种既具有良好分类性能又具有较高可解释性的层次结构TSK模糊分类器。为了增强分类性能,所提出的层次TSK模糊分类器中的每个基本训练单元通过一种特殊的叠加方式组织在一起。这种训练方式使得原始训练样本的所有输入特征再加上前一个训练单元的输出构成优化的训练空间,该优化的训练空间又作为下一个训练单元的输入。这些优化特征基本上可以打开原始输入空间的流形结构,从而可以实现增强的分类性能。在设计各个基本训练单元时,利用最小学习机快速获得模糊规则后件的解析解,提高训练效率。每个模糊规则则是通过随机选择输入特征,随机选择所选的输入特征所对应的固定的高斯隶属度函数而生成。这种方法生成的模糊规则具有可解释性。实验结果也展示了所提出的层次TSK模糊分类器具有增强的分类性能和高可解释性。(3)第三部分为第四章节,主要探讨了基于训练块内集成组合的层次模糊分类问题。该小节提出了一种可解释的TSK模糊分类器的分块组合方式,同时实现了良好的分类性能和强的可解释性。作为一种特殊的层次模糊分类器,该分类器采用逐块叠加的方法建立。每个基本构建块由多个零阶TSK模糊分类器组成,这些零阶TSK模糊分类器同时采用负相关学习的方法进行分块训练,提高了整个基本训练块的泛化能力。利用栈式泛化原理,当前基本训练块的输出随机投影到下一个基本训练块,再结合当前训练样本,目的是增强层次模糊分类器的泛化能力。构造这种特殊层次结构的目的在于保证所有基本训练块都可以在相同的输入/输出空间、当前训练样本以及上一个训练块的随机投影输出中进行训练。在输入层中,使用当前训练样本的目标输出,而不是使用上一个训练块的随机投影输出。基本训练块中的每一个TSK模糊分类器都由可解释的模糊规则组成,而这些规则又是通过随机选择输入特征和随机将固定模糊划分中的模糊子集分配给每个选定的输入特征而生成的。最终的实验结果证明了该层次TSK模糊分类器确实具有明显的分类优势。(4)第四部分为第五章节,主要探讨了基于受限玻尔兹曼机RBM且避免过拟合的层次模糊分类问题。本节提出了一种新的层次TSK模糊分类器,该分类器具有良好的分类性能、较好的可解释性和避免过拟合性能。与以前的深度TSK模糊分类器不同,本小节所提出的层次TSK模糊分类器将若干个零阶TSK模糊分类器作为其基本训练块,然后将它们组织成一个层次结构,使当前基本训练块的输出加上以前基本训练块的相应输出尽可能地近似为它们的原始输出。为了保证所提出分类器的可解释性和快速学习,本小节通过将原始输入空间投影到原始特征集对应的随机选择的子集上,每个基训练块都有自己的输入空间和短

关键词： 中国文学   文学鉴赏   鉴赏方式  

摘要： 中国文学内容丰富,博大精深,蕴含着诸多的哲学思想与传统美德,通过对中国文学的鉴赏,能够使高中阶段对于语文及其他学科的兴趣提升,分析问题与解决问题能力提高,自主学习能力得以强化,还能够使个人的文化底蕴与综合素养不断完善。因此,中国传统文学作品进行学习与鉴赏对高中阶段学习有着巨大的帮助作用。本文对中国文学鉴赏提升语文学习的意义进行分析,在此基础上提出对于中国文学鉴赏的方式。

关键词： 高中化学   自主学习   意义  

摘要： 随着新课程标准的提出,在高中化学课堂教学中,教育者更加注重发挥学生自主学习的主动性,这不仅对于化学学科来说有着积极的意义,而且对于其他学科来说,也同样提高了学生自主学习,自主解决问题的能力,让学生在学习过程中变被动为主动,更好地提高了学习效率。

关键词： 学习方法   尊重教育   数学应用   初中阶段  

摘要： 随着新课程改革的深入发展,素质教育的教学理念也已经深深地扎根于众多教育工作者的心中,而素质教育最重要的就是做到以学生为主体,以人为本,达到面向集体和个性化发展的相互统一,进一步激发学生的内在潜能,体现教育的个体化差异性,使得所有的学生都能够找到自己的方向,快乐地学习,健康地发展。在素质教育

关键词： 现代语文   教师与学生   创新性学习方法  

摘要： 创新性学习在现代语文学习中起到了举足轻重的作用。与传统学习相比,创新性学习法给现代语文学习带来了新的机遇,要求学生在学习中注重从生活中学习联结的创新,读书习作中反思的创新,实践应用中强化理念的创新。在具体的举措上,通过彰显学生个性化创新,注重学生学习方法的多样化,培养学生勇于担当与大胆质疑的意识,这对加强学生创新性的培养有着十分深远的意义。

关键词： 半监督学习   双支持向量机   多视图  

摘要： 半监督学习问题是机器学习中常见的学习问题之一,不仅有带标签的数据,同时还有大量无标签数据.半监督学习问题出现于垃圾邮件过滤、医学图像分析、句法分析等实际中.多视图半监督学习算法将多视图与半监督学习算法相结合,比单视图分类效果更好.本文提出了一种将多视图半监督学习与双支持向量机相结合的方法,具体内容如下:针对半监督二分类问题,当数据集有不同特征时,根据不同的特征将数据分成多个视图,用双支持向量机对数据集构建模型,通过求解两个小规模的二次规划问题找到两个非平行的超平面,使一个超平面离其中一类样本点很近,离另一类样本点有一定的距离,同时能够给无标签数据点标上标签.对于非线性分划问题,本文引入了核函数,构建模型并进行求解,从而对数据集进行分类.本文分别用人工数据集和UCI数据集对多视图双支持向量机半监督学习方法进行了检验,实验结果表明,本文算法与双支持向量机相比缩短了运行时间,减少了计算复杂度,有很好的分类精确度,预测性能较好.