导读:本文包含了确定性知识论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:知识,不确定性知识观,传统教学
确定性知识论文文献综述
姚静宜[1]（2018）在《不确定性知识观及其对教学的启示》一文中研究指出知识观是对知识的根本看法和根本认识,其对教学具有重要的指导作用。不确定性知识观具有主观性、相对性、多元性和不完备性等特征。在确定性知识观指导下的传统教学存在四大问题:一是坚持片面的知识观念,二是主要传授确定性知识,叁是教师教学创造空间小,四是学生被动地接受知识。虽确定性知识观为人们所普遍接受,但不确定性是知识的本质。针对传统教学存在的危机,不确定性知识观对教学有四个方面的启示:一是树立全面合理的知识观,二是增强教学设计的研究性,叁是提升教师教学的创造性,四是发展学生学习的主体性。(本文来源于《教学与管理》期刊2018年24期）
赵显静[2]（2018）在《面向时序数据的不确定性知识表示及预测》一文中研究指出不确定性知识表示模型是处理数据不确定性的有效手段,是目前时序数据预测的研究热点。但是,大多数不确定性知识表示模型集中于对数据涵盖范围和界限进行不确定性表示,而缺乏对由于数据认知有限而导致的不确定性处理。集中体现于以下几个方面:(1)对取值不确定的时序数据的知识表示和预测仍需进一步加强;(2)目前基于知识表示的预测算法研究还停留在理论阶段,需进一步对其应用领域进行探索。针对上述问题,本文采用灰色理论对取值不确定的时序数据进行知识表示,且分别对基于灰色理论的知识表示及预测模型和预测模型应用领域进行了探索和研究。主要研究工作如下:1.构建了一种优化的基于连续灰数知识表示的预测模型。针对现有连续灰数知识表示预测模型的白化过程中存在不确定性,本文利用核和信息扩散度作为序列发展因子,避免白化过程,并利用发展因子直接构建灰色多变量预测模型,从系统的角度把握数据发展趋势,反映出序列发展因子之间相互作用、相互影响关系。2.构建了一种基于元素不齐的离散灰数知识表示预测模型(MS-DGM)。传统的离散灰数知识表示预测模型,直接提取核和灰单元格面积序列作为序列发展因子。然而,当元素不齐时,传统方法无法提取出灰单元格面积序列。针对此问题,本文利用Grubbs算法对缺失值或异常值进行筛选和标记,并利用临近均值对缺失值或异常值进行填充,扩宽了模型的应用领域。3.基于MS-DGM模型的应用解决方案。本文以无线传感器网络数据融合入手,利用离散灰数能对传感器数据之间的时空相关性进行表示这一特性,首先引入离散灰数对多传感器的时空相关性进行表示;然后利用Grubbs对异常值或缺失值进行检测标记,减少干扰数据对预测模型的影响;接着利用临近均值对异常值或缺失值进行填充,提取序列发展因子;最后利用序列发展因子分别构建灰色离散单变量预测模型,用于对下一时刻的数据进行预测。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2018-05-20）
陈晖,马亚平[3]（2016）在《面向不确定性知识表示的描述逻辑S ROIQ(D)不确定性扩展》一文中研究指出为增强描述逻辑对不确定性知识的表示能力,提出了一种对描述逻辑SROIQ(D)进行不确定性扩展的方法。该方法基于不确定性理论和描述逻辑SROIQ(D),针对知识表示中大量存在的模糊性、粗糙性和随机性知识,首先给出了模糊粗糙概念条件概率的计算方法,并以此为基础对SROIQ(D)进行了不确定性扩展;然后基于模糊粗糙逻辑和概率逻辑分别给出了扩展后的语法、语义和推理任务,使不确定性SROIQ(D)描述逻辑具备同时处理3类不确定性知识的能力。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年S2期）
张胜,宓洪乐,郭英远[4]（2016）在《不确定性、知识距离和科技成果转化方式的选择》一文中研究指出本文通过对技术转让、研发服务和衍生企业叁种典型科技成果转化方式的比较研究发现:在不确定性条件下,知识距离是指导人们选择成果转化方式的重要依据,也是影响转化不确定性大小的重要因素;不同转化方式下,科技成果提供方和转化方间的知识距离表现出不同特点;在科技成果转化实践中,转化实施方在技术转让、研发服务和衍生企业叁种方式下所面临的不确定性是逐渐变大的。最后,本文提出技术转让、研发服务和衍生企业叁种方式都是必要的,都应该得到支持。(本文来源于《中国科技论坛》期刊2016年11期）
曹勇,孙合林,蒋振宇,阮茜[5]（2016）在《模糊前端不确定性、知识共享与新产品开发绩效》一文中研究指出本研究选取我国制造业部分行业的企业员工为研究对象,将知识共享引入模糊前端(FFE)创新,通过构建FFE阶段及其关联因素与新产品开发(NPD)绩效之间的知识共享模型,实证分析知识共享对降低FFE不确定性和提升NPD绩效的影响机理。研究结果表明,FFE阶段市场、资源、组织及技术不确定性的降低对NPD绩效具有不同程度的正向影响;知识共享对降低市场、资源、组织与技术不确定性以及NPD绩效均具有不同程度的正向影响,尤其对NPD绩效的影响更为显着;详细的初始规划有利于降低市场、资源、组织与技术不确定性并提高NPD绩效。研究结果不仅对知识共享和模糊前端的深入研究具有重要理论启示,同时对我国制造业企业的新产品开发实践具有重要的现实指导意义。(本文来源于《科研管理》期刊2016年05期）
雷国雄[6]（2016）在《不确定性、知识创新与企业的性质——对科斯“企业的性质”理论逻辑的再审视》一文中研究指出根据科斯主张的从不确定性出发探讨企业本质的思路,对不确定性作出了新的叁类别区分,并重新审视了科斯企业理论在该叁类不确定性下的逻辑。研究显示,在第一、二类不确定性即奈特区分的风险与不确定性下,科斯企业理论存有逻辑漏洞,而在对未来完全无知的第叁类不确定性下,行为人为实现知识创新能力的动态最大化而选择在亚经济体规模上共享知识时,也将导致企业组织形态的出现。逻辑分析还表明,后一种非交易成本逻辑的企业理论较科斯的企业理论更具根本性。(本文来源于《河北经贸大学学报》期刊2016年01期）
林宗武,徐松涛,王群[7]（2014）在《基于医学不确定性知识的临床教学研究》一文中研究指出医生之所以能够治病救人,绝大部分依靠的是确定性医学知识,但临床医学除了确定性的知识外,仍然存在着不确定性的知识。临床医学教学应以确定性知识为主,适当增加一些不确定性的知识,这将有助于学生开拓思维,提高学习兴趣,培养医学生的创新能力。临床医学知识的不确定性,主要是由于人们对医学认识的不足或信息不全面而造成的。在临床医学不确定性知识的教学时,应基于医学知识与临床应用不确定性的特点,注重学习确定性的医学知识,探讨和研究医学领域中的不确定性知识,以培养医学生应对不确定性知识的能力。(本文来源于《医学与社会》期刊2014年11期）
彭勋,王伟明,谷朝臣,胡洁[8]（2014）在《基于模糊Petri网和Genetic-PSO算法的动态不确定性知识表示方法》一文中研究指出针对复杂系统中不确定性信息的演变特性,提出对其动态适应的基于模糊Petri网和遗传-粒子群(GPSO)算法的不确定性知识表示方法.在基于模糊Petri网的不确定性知识表示模型的基础上,对该模型进行精确数学表示,并采用GPSO实现对不确定性表征参数的动态求解和自学习.最后通过在运载火箭伺服机构故障诊断上的应用验证基于GPSO的自学习模糊Petri网的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2014年10期）
杨明[9]（2014）在《不确定性知识观对我国研究生课程教学改革的启示》一文中研究指出我国现阶段的研究生课程教学改革多于技术层面和制度层面的探讨,少于从价值观念层面的思考。研究生课程教学不同于本科生教学,不仅是一种对确定性知识积累的过程,还应当是一个知识生产与创新的过程,而不确定性知识观认为知识不一定是客观世界的真理性反映,提倡对现有知识的批判与质疑,这对于研究生课程教学的改革具有启示意义。(本文来源于《长春工业大学学报(高教研究版)》期刊2014年01期）
韩盛,李书杰,陈宗海[10]（2013）在《不确定性知识表达的新方法——灰概率测度集》一文中研究指出通过模拟人类对不确定性信息的描述和融合,提出了一种新的灰数描述方法,定义了灰概率测度集的概念及其交运算。灰概率测度集对"贫信息"及"外沿明确,内涵不明确"的不确定性问题进行描述;交运算对灰概率测度集描述的不确定信息"内涵"逐渐丰富和准确的过程进行表达。通过自助式移动机器人拓扑定位的实例,检验了灰概率测度集在模拟人类智能对不确定信息的表达和推理中的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2013年05期）
确定性知识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
不确定性知识表示模型是处理数据不确定性的有效手段,是目前时序数据预测的研究热点。但是,大多数不确定性知识表示模型集中于对数据涵盖范围和界限进行不确定性表示,而缺乏对由于数据认知有限而导致的不确定性处理。集中体现于以下几个方面:(1)对取值不确定的时序数据的知识表示和预测仍需进一步加强;(2)目前基于知识表示的预测算法研究还停留在理论阶段,需进一步对其应用领域进行探索。针对上述问题,本文采用灰色理论对取值不确定的时序数据进行知识表示,且分别对基于灰色理论的知识表示及预测模型和预测模型应用领域进行了探索和研究。主要研究工作如下:1.构建了一种优化的基于连续灰数知识表示的预测模型。针对现有连续灰数知识表示预测模型的白化过程中存在不确定性,本文利用核和信息扩散度作为序列发展因子,避免白化过程,并利用发展因子直接构建灰色多变量预测模型,从系统的角度把握数据发展趋势,反映出序列发展因子之间相互作用、相互影响关系。2.构建了一种基于元素不齐的离散灰数知识表示预测模型(MS-DGM)。传统的离散灰数知识表示预测模型,直接提取核和灰单元格面积序列作为序列发展因子。然而,当元素不齐时,传统方法无法提取出灰单元格面积序列。针对此问题,本文利用Grubbs算法对缺失值或异常值进行筛选和标记,并利用临近均值对缺失值或异常值进行填充,扩宽了模型的应用领域。3.基于MS-DGM模型的应用解决方案。本文以无线传感器网络数据融合入手,利用离散灰数能对传感器数据之间的时空相关性进行表示这一特性,首先引入离散灰数对多传感器的时空相关性进行表示;然后利用Grubbs对异常值或缺失值进行检测标记,减少干扰数据对预测模型的影响;接着利用临近均值对异常值或缺失值进行填充,提取序列发展因子;最后利用序列发展因子分别构建灰色离散单变量预测模型,用于对下一时刻的数据进行预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
确定性知识论文参考文献
[1].姚静宜.不确定性知识观及其对教学的启示[J].教学与管理.2018
[2].赵显静.面向时序数据的不确定性知识表示及预测[D].重庆邮电大学.2018
[3].陈晖,马亚平.面向不确定性知识表示的描述逻辑SROIQ(D)不确定性扩展[J].计算机科学.2016
[4].张胜,宓洪乐,郭英远.不确定性、知识距离和科技成果转化方式的选择[J].中国科技论坛.2016
[5].曹勇,孙合林,蒋振宇,阮茜.模糊前端不确定性、知识共享与新产品开发绩效[J].科研管理.2016
[6].雷国雄.不确定性、知识创新与企业的性质——对科斯“企业的性质”理论逻辑的再审视[J].河北经贸大学学报.2016
[7].林宗武,徐松涛,王群.基于医学不确定性知识的临床教学研究[J].医学与社会.2014
[8].彭勋,王伟明,谷朝臣,胡洁.基于模糊Petri网和Genetic-PSO算法的动态不确定性知识表示方法[J].模式识别与人工智能.2014
[9].杨明.不确定性知识观对我国研究生课程教学改革的启示[J].长春工业大学学报(高教研究版).2014
[10].韩盛,李书杰,陈宗海.不确定性知识表达的新方法——灰概率测度集[J].系统工程与电子技术.2013