基于复杂网络的自动化专业知识网络分析

发布时间：2017-10-08 04:35

  本文关键词：基于复杂网络的自动化专业知识网络分析

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【摘要】：“知识网络”这一概念自1985年被提出，便得到了迅速应用和推广，特别是在管理学、知识工程、教育学等领域。伴随着知识网络的发展，“学科知识网络”这一概念应运而生。学科知识网络是知识网络在不同学科中的具体体现，它既有一般知识网络的特征，又富有不同学科的独特之处。 近年来，学科知识网络取得了飞速的发展，但主要是应用于于企业管理和知识工程领域，在教育教学领域的应用较少。复杂网络作为一个新兴的研究视角和研究方法，为学科知识网络的研究开创了新局面。以复杂网络为理论工具来定量的研究学科知识网络是一种新思路。现实中大量的复杂系统都可以通过复杂网络进行描述，如河流网、交通网以及更为复杂的科研引用网等。将实际系统中的元素看作节点，，元素与元素的联系看作节点之间的连边，由节点和节点之间的连边所组成的整体即为网络。复杂网络对系统结构形态的可视化将系统研究提升到网络层面，为观察系统的拓扑结构、分析系统个体之间的影响力以及系统整体特性等提供了新的方法。因此在复杂网络研究中,网络拓扑结构的研究至关重要。 学科知识网络是由学科知识节点和知识关联构成的网状知识体系，有着复杂的拓扑结构。仅用文字或者统计数据来表示学科知识网络的结构,可能会导致信息的缺失且观察起来非常困难，借助复杂网络的工具可以将知识网络的拓扑结构直观、方便的表示出来，为挖掘隐藏在学科知识网络中有价值的信息提供了便利。 本文以自动化专业本科知识体系的拓扑结构为研究对象，以复杂网络为工具，从自然科学的角度对自动化专业知识网络的统计特性、社团结构等进行了分析，挖掘其在教学中的应用意义。 本文主要工作如下： (1)确定自动化专业知识网络的建模规则。在满足建模规则的条件下，对自动化专业知识进行网络建模，形成以课程、知识单元、知识点为节点，以其先学关系为连边的三层知识网路，并利用Pajek软件对知识网络进行可视化。 (2)利用复杂网络理论对自动化专业知识网络的基本统计特性进行了计算，实验证明，自动化专业知识网络的度分布符合幂律分布，知识节点的出度和入度能体现知识的不同性质；聚集系数体现出课程间和课程内部的紧密程度；介数和平均路径长度可以用于挖掘自动化知识网络中的重要节点。 (3)利用基于局部相似性的社团划分算法对课程知识网络和知识单元网络进行划分，发现知识网络具有明显的模块结构，并且与课程实际相吻合。并通过社团划分发现课程设置上的冗余之处。 (4)利用一种新提出的节点重要性评价指标对课程知识网络的重要节点进行评估，得到的结果与用复杂网络基本统计特性计算得到的结果相一致，验证了该评价指标的有效性，也进一步确定了自动化知识网络中的重要节点。 (5)利用拓扑排序算法实现对自动化知识网络课程的排序，既验证了原有课程排序的合理性，也结合自动化专业的实际对课程顺序做出了相应的改进。 (6)将上述分析结果与自动化专业教学实际相结合，指出在教学中存在的问题并提出相应的解决办法，对教学设计和指导教学将产生积极作用。
【关键词】：知识网络 复杂网络 自动化专业 拓扑特性 教学改革
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 课题研究意义及国内外研究现状14-16
• 1.2 本文主要研究内容16-17
• 1.3 文章组织与结构17-20
• 第2章 复杂网络的基本理论20-32
• 2.1 复杂网络的发展概况20-22
• 2.2 复杂网络的表示方法22-24
• 2.3 复杂网络的统计特性24-27
• 2.3.1 度与度分布24-25
• 2.3.2 聚集系数25-26
• 2.3.3 介数26-27
• 2.3.4 平均路径长度27
• 2.4 小世界网络27-29
• 2.5 无标度网络29-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第3章 复杂网络社团划分算法32-40
• 3.1 社团结构划分算法分类32-34
• 3.2 层次聚类算法34-37
• 3.2.1 分裂算法34-36
• 3.2.2 凝聚算法36-37
• 3.3 局部相似性社团划分算法37-39
• 3.3.1 局部相似性度量37-38
• 3.3.2 基于局部相似性的社团结构划分算法38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 知识网络及自动化专业知识网络建模40-48
• 4.1 知识网络概述40-41
• 4.2 自动化专业知识网络建模41-45
• 4.2.1 知识点选取41-42
• 4.2.2 知识关联建模42-43
• 4.2.3 知识网络提升43
• 4.2.4 数据标准化43-45
• 4.3 知识关联建模实现45-46
• 4.4 本章小结46-48
• 第5章 基于复杂网络的自动化专业知识网络分析48-66
• 5.1 基于节点度的自动化专业知识网络分析48-50
• 5.2 基于聚集系数的自动化专业知识网络分析50-51
• 5.3 基于介数的自动化专业知识网络分析51-52
• 5.4 基于平均路径长度的自动化专业知识网络分析52-53
• 5.5 基于社团结构的自动化专业知识网络分析53-58
• 5.6 知识网络的节点重要性评估及分析58-63
• 5.6.1 评估模型59-60
• 5.6.2 节点重要度计算方法60-61
• 5.6.3 基于节点重要度的自动化专业知识网络分析61-63
• 5.7 拓扑结构排序在课程排序上的应用63-64
• 5.8 根据目标知识点学习脉络浮现64
• 5.9 本章小结64-66
• 第6章 总结和展望66-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-74
• 攻读学位期间发表的学术论文目录74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曹一家;陈晓刚;孙可;;基于复杂网络理论的大型电力系统脆弱线路辨识[J];电力自动化设备;2006年12期

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3 刘涛,陈忠,陈晓荣;复杂网络理论及其应用研究概述[J];系统工程;2005年06期

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本文编号：992045