基于公理模糊决策树的儿童敏感期诊断系统

发布时间：2018-12-08 16:30

【摘要】：教育并不局限于学校教育,更重要的是儿童成长发育过程中身心健康成长的教育。通过大量相关文献的阅读和研究发现,儿童敏感期研究领域中存在着大量潜在的知识数据,有很高的研究价值。分析可知,儿童从出生至6岁期间会经历各种掌握新技能的阶段,每个阶段会有特定的行为表现。我们可以从孩子的这些行为表现判断出他所处的成长阶段,也就是敏感期。本文的主要内容就是从专家系统的角度梳理儿童敏感期领域的专业知识结构,构建儿童敏感期智能诊断模型并实现系统开发。该诊断模型中,用户只需要输入孩子的基本特征,选择相关的行为表现,便可以诊断出孩子所处的敏感期,并预测日后可能出现的行为表现,及时给予相关教育方法和技巧。本文对儿童敏感期领域知识进行了充分研究,综合多位儿童教育专家的专业指导总结出儿童敏感期与行为表现之间的知识结构。通过对几种常见的智能诊断技术的研究和分析发现,公理模糊集理论AFS和模糊决策树的结合有效的适用于儿童敏感期知识的获取和表达。运用模糊逻辑推理规则将儿童敏感期知识的内在规则进行模式转化,形成一组结构化附带模糊属性的知识集合,即:儿童敏感期的决策特征集、行为特征集以及限制特征集。进一步利用这些特征词内在的模糊逻辑关联规则推导出它们之间的隶属关系,也就是构建公理模糊决策树。分析可知,儿童在敏感期阶段会表现出多个行为活动,一个行为活动也可能隶属于多个敏感期特征,决策特征词和行为特征词之间存在着模糊隶属关联关系。通过AFS理论对儿童行为的隶属特征词进行分类,可以推导出行为隶属于一个敏感期决策特征的模糊隶属度。最后,在模型投入使用后,该诊断模型的案例库会不断得到补充。采用模型自学习的方式从案例库中学习案例知识,反馈调整AFS推理库和模糊决策树,促使模型更加成熟和完善。工欲善其事,必先利其器。综合考虑了多个系统开发框架,结合自己的开发经验,决定先设计一套WEB系统开发框架AIMEI-Think。AIMEI-Think开发框架实现前端UI组件由后台封装,并整合了常见的系统功能模块。利用AIMEI-Think开发框架进行系统开发时,开发者可用Builder对象创建一个新的页面,并构建一系列基本元素和UI组件,Builder对象会自动将这些页面元素映射到相应的页面中。同时,开发者随时可对基本元素及UI组件的配置项进行设置。这样,独立开发系统的用户无需花费大多精力在前端开发设计上,大大的节省了系统开发的时间和成本,方便系统的升级和维护。利用AIMEI-Think开发框架进行开发,可以规避掉重复开发模块,前后端单元模块进行一次开发多次使用,从而快速、高效的实现儿童敏感期诊断系统的开发。以儿童敏感期诊断模型为原型,进一步实现儿童敏感期诊断系统。系统的实现除了自身的几大功能模块外,还有知识管理模块,过程交互模块,诊断推理模块,过程交互模块,诊断结果显示模块等几大功能模块。如果儿童敏感期诊断系统的功能只局限在诊断出儿童所处敏感期及其相关特征,大部分家长还是无法明确了解儿童教育过程中应该注意的事项和教育方式。在此基础上,本文提出对该系统的诊断结果进一步扩展应用,进行博文、儿童玩具等相关信息的推荐。
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【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：G610;TP311.52

【参考文献】