要求学生理解学习策略的涵义与特征,掌握各类化学知识的特点并学 会各类化学知识的学习策略,认识并改善自身的学习方法,学会在教学设计中贯穿学习策略的实施

第一节 学习动机 第二节 学习的注意和感知状态 第三节 学习中的疲劳和焦虑 第四节 学生的自我意识与社会心理因素 第五节 学习者的个别差异

深度学习的概念内涵 深度学习的主要特征 深度学习的理论基础 促进深度学习的策略

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高

第一节 教育心理学概述 第二节 行为主义心理学的学习理论 第三节 认知心理学的学习理论 第四节 人本主义心理学的学习理论 第五节 社会学习理论 第六节 操作技能的学习心理

第一节 概述 第二节 刺激——反应的联结学习理论 第三节 认知结构学习理论 第四节 掌握学习和指导学习理论 第五节 人本主义的学习理论

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

一、学习方式及其基本特征 二、应用信息技术促进学习方式转变 三、基于学习活动的教学设计 四、促进学生学习方式转变案例分析

1、学习 Access2003基础知识,掌握关系型数据库基本概念; 2、学习 Access2003的进入与退出操作,认 识 Access 22003功能构成及其基本对象; 3、学习使用 Access2 2003的联机帮助系统; 4、学习并理解数据库应用系统开发的一般 方法:信息系统分析、设计、实现和测试所包含的内容;