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广东省高校现代教育技术“151工程”项目(GDC176)

作品数:3 被引量:7H指数:1
相关作者:郑耿忠更多>>
相关机构:韩山师范学院更多>>
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相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇智能答疑
  • 2篇智能答疑系统
  • 2篇聚类
  • 2篇范例库
  • 2篇答疑
  • 2篇答疑系统
  • 1篇性能分析
  • 1篇虚拟实验
  • 1篇虚拟实验室
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群聚类
  • 1篇蚁群聚类算法
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇群算法
  • 1篇协同性
  • 1篇聚类算法
  • 1篇基于WEB
  • 1篇CBR

机构

  • 3篇韩山师范学院

作者

  • 3篇郑耿忠

传媒

  • 1篇佳木斯大学学...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇微计算机信息

年份

  • 3篇2008
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于Web的协同虚拟实验室性能分析
2008年
自治性、交互性、及时性、协作性和分布性是衡量基于Web的协同虚拟实验室性能的重要指标。在分析虚拟实验室特点的基础上,将协同虚拟实验室看成一个特殊的网络,应用相关的网络分析方法对协同虚拟实验室的重要性能指标——响应时间的及时性进行分析,该指标的分析有利于进一步提高虚拟实验室的使用效率,为更好地研究虚拟实验室的协同性提供一定的参考借鉴作用。
郑耿忠
关键词:虚拟实验室协同性性能分析
蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究
2008年
研究了智能答疑系统中的问题分类.根据智能答疑系统的特点,将蚁群聚类算法引入智能答疑系统中,并对该算法在智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.该算法能有效的对智能答疑系统范例库中的问题进行聚类,进一步提高了答疑系统检索的效率和智能性.
郑耿忠
关键词:智能答疑系统蚁群算法聚类范例库
基于CBR的智能答疑系统范例库的研究与实现被引量:7
2008年
CBR方法是近年来人工智能领域先进和实用的方法,范例库作为智能答疑系统的核心部分,为进一步提高答疑系统的智能性,将CBR引入范例库,研究了基于CBR的智能答疑系统范例库的构建方法,对聚类方法和遗传算法在CBR范例库的检索、维护中的应用进行了分析、测试。通过CBR范例库的建立、检索和维护有效地提高了智能答疑系统的性能、进一步提高了智能答疑系统的智能性。
郑耿忠
关键词:智能答疑系统CBR范例库聚类
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