运动技能学习虚拟仿真实验的设计与开发研究
这是一篇关于运动技能学习,设计与开发,虚拟仿真实验的论文, 主要内容为新世纪以来,随着第四次工业革命的爆发,人类社会逐渐进入智能化时代,我国陆续颁布了一系列政策性文件用以指导教学改革,其中在学校体育方面多次提到要充分运用人工智能、大数据、虚拟仿真等现代信息技术,提高体育与健康教学的信息化水平。鉴于虚拟仿真实验在其他学科的成功应用,本研究旨在采用虚拟仿真技术构建运动技能学习虚拟仿真实验,以期推动虚拟仿真技术在体育健康教学中的应用,为新世纪体育改革提供新方法、新思路和新路径。本研究主要通过文献资料法、专家访谈法、问卷调查法、数理统计法和软件开发法等研究方法,梳理国内外运动技能学习、虚拟仿真实验、虚拟现实、虚拟仿真技术等领域相关文献,了解国内外运动技能学习和虚拟仿真实验研究进展和前沿动态;以篮球项目为切入点,明确高校开展篮球教学现状和面临困境,总结高校学生篮球技能学习面临问题;调研高校教师及学生对运动技能学习虚拟仿真实验的需求状况,为运动技能学习虚拟仿真实验的构建提供理论依据和数据支撑。得出以下研究结论:1.国内运动技能学习虚拟仿真实验的建设和应用都处于起始阶段,多以理论性研究为主,实践性和验证性研究较少,注重从理论方面阐述虚拟仿真实验应用于体育与健康教学的必要性和可能性。2.虚拟仿真实验的设计应从多维度和多角度考虑,在总结凝练教师、学生需求的基础上,依据《课程标准(2017年)》要求,将虚拟仿真实验划分为基础理论学习、技战术运用、一般体能与专项体能、展示与比赛、规则与裁判法和观赏与评价6个板块内容,并设计了基于文字、图片、视频、实操和手势识别等多种交互方式进行线上实验。3.在完成虚拟仿真实验开发的基础上,为验证系统功能和应用效果,本研究通过设置多种测试样例对其界面、性能和功能进行测试;并使用应用效果评价问卷进行应用效果评价,两者均取得良好效果,因此认为本研究构建的虚拟仿真实验可以作为高校篮球教学的有效辅助工具。
云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
这是一篇关于云原生,虚拟仿真实验,自动检测,Docker,感知哈希算法的论文, 主要内容为仿真实验的研发已经取得了一些成果,但是在共享和人机智能交互等方面仍有提升空间。本文以异步电机矢量控制变压变频调速实验为研究案例,设计开发了虚拟仿真实验应用。本文以云原生架构进行开发部署,降低应用耦合性及运维成本,实现持续交付;并将仿真实验上架到开源的云原生应用管理平台,提供便捷的应用获取方式,促进仿真实验的应用和共享;还实现了仿真模型和实验结果的自动检测功能,增强应用人机交互能力。本文主要工作如下:(1)基于云原生构架的仿真实验设计与实现利用g RPC(Google Remote Procedure Call)微服务架构将虚拟仿真实验应用拆分为仿真运算与实验主体两个微服务;结合Vue.js和Element UI开发演示性实验,展示仿真模型与结果;利用前后端交互技术和MATLAB开发验证性实验,实现模拟实物实验的操作环境和参数仿真功能;利用第三方库js Plumb开发设计性实验,提供可操作模块和系统分析功能;利用My SQL设计数据库,保存用户信息和实验结果;利用Docker对仿真实验进行打包和部署;将本文开发的虚拟仿真实验上架到了本文作者参与开发的开源云原生应用管理平台;利用requests第三方库完成了对仿真实验的并发性能测试。(2)提出仿真模型和实验结果的自动检测方法并实现在验证性实验操作中,以面向对象的方式将实验操作记录为键值对数组,使用冗余存储自动检测分析实验操作错误;在设计性实验操作中,结合搜索回溯算法,自动分析仿真模型逻辑,实现系统故障诊断和传递函数提炼,并对传递函数进行自动化简,将其转化为Simulink可以处理的形式并进行仿真。在实验结果的自动检测中,本文利用所提出的基于感兴趣区域提取和小波变换的改进感知哈希算法,获得实验结果与模板图像的汉明距离,将其与理论阈值作比较判别实验结果正确性。研究表明,与传统图像哈希算法相比,本文提出的算法具有更高的正确率,适用于虚拟仿真实验结果正确性的自动检测。本文基于云原生架构设计并实现的变频调速虚拟仿真实验,包含演示性实验、验证性实验和设计性实验,能满足不同应用场景的需求,具备仿真模型和实验结果的自动检测功能,人机交互性强,应用耦合性低,便于获取,并发性能良好,便于推广和共享。
云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
这是一篇关于云原生,虚拟仿真实验,自动检测,Docker,感知哈希算法的论文, 主要内容为仿真实验的研发已经取得了一些成果,但是在共享和人机智能交互等方面仍有提升空间。本文以异步电机矢量控制变压变频调速实验为研究案例,设计开发了虚拟仿真实验应用。本文以云原生架构进行开发部署,降低应用耦合性及运维成本,实现持续交付;并将仿真实验上架到开源的云原生应用管理平台,提供便捷的应用获取方式,促进仿真实验的应用和共享;还实现了仿真模型和实验结果的自动检测功能,增强应用人机交互能力。本文主要工作如下:(1)基于云原生构架的仿真实验设计与实现利用g RPC(Google Remote Procedure Call)微服务架构将虚拟仿真实验应用拆分为仿真运算与实验主体两个微服务;结合Vue.js和Element UI开发演示性实验,展示仿真模型与结果;利用前后端交互技术和MATLAB开发验证性实验,实现模拟实物实验的操作环境和参数仿真功能;利用第三方库js Plumb开发设计性实验,提供可操作模块和系统分析功能;利用My SQL设计数据库,保存用户信息和实验结果;利用Docker对仿真实验进行打包和部署;将本文开发的虚拟仿真实验上架到了本文作者参与开发的开源云原生应用管理平台;利用requests第三方库完成了对仿真实验的并发性能测试。(2)提出仿真模型和实验结果的自动检测方法并实现在验证性实验操作中,以面向对象的方式将实验操作记录为键值对数组,使用冗余存储自动检测分析实验操作错误;在设计性实验操作中,结合搜索回溯算法,自动分析仿真模型逻辑,实现系统故障诊断和传递函数提炼,并对传递函数进行自动化简,将其转化为Simulink可以处理的形式并进行仿真。在实验结果的自动检测中,本文利用所提出的基于感兴趣区域提取和小波变换的改进感知哈希算法,获得实验结果与模板图像的汉明距离,将其与理论阈值作比较判别实验结果正确性。研究表明,与传统图像哈希算法相比,本文提出的算法具有更高的正确率,适用于虚拟仿真实验结果正确性的自动检测。本文基于云原生架构设计并实现的变频调速虚拟仿真实验,包含演示性实验、验证性实验和设计性实验,能满足不同应用场景的需求,具备仿真模型和实验结果的自动检测功能,人机交互性强,应用耦合性低,便于获取,并发性能良好,便于推广和共享。
云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
这是一篇关于云原生,虚拟仿真实验,自动检测,Docker,感知哈希算法的论文, 主要内容为仿真实验的研发已经取得了一些成果,但是在共享和人机智能交互等方面仍有提升空间。本文以异步电机矢量控制变压变频调速实验为研究案例,设计开发了虚拟仿真实验应用。本文以云原生架构进行开发部署,降低应用耦合性及运维成本,实现持续交付;并将仿真实验上架到开源的云原生应用管理平台,提供便捷的应用获取方式,促进仿真实验的应用和共享;还实现了仿真模型和实验结果的自动检测功能,增强应用人机交互能力。本文主要工作如下:(1)基于云原生构架的仿真实验设计与实现利用g RPC(Google Remote Procedure Call)微服务架构将虚拟仿真实验应用拆分为仿真运算与实验主体两个微服务;结合Vue.js和Element UI开发演示性实验,展示仿真模型与结果;利用前后端交互技术和MATLAB开发验证性实验,实现模拟实物实验的操作环境和参数仿真功能;利用第三方库js Plumb开发设计性实验,提供可操作模块和系统分析功能;利用My SQL设计数据库,保存用户信息和实验结果;利用Docker对仿真实验进行打包和部署;将本文开发的虚拟仿真实验上架到了本文作者参与开发的开源云原生应用管理平台;利用requests第三方库完成了对仿真实验的并发性能测试。(2)提出仿真模型和实验结果的自动检测方法并实现在验证性实验操作中,以面向对象的方式将实验操作记录为键值对数组,使用冗余存储自动检测分析实验操作错误;在设计性实验操作中,结合搜索回溯算法,自动分析仿真模型逻辑,实现系统故障诊断和传递函数提炼,并对传递函数进行自动化简,将其转化为Simulink可以处理的形式并进行仿真。在实验结果的自动检测中,本文利用所提出的基于感兴趣区域提取和小波变换的改进感知哈希算法,获得实验结果与模板图像的汉明距离,将其与理论阈值作比较判别实验结果正确性。研究表明,与传统图像哈希算法相比,本文提出的算法具有更高的正确率,适用于虚拟仿真实验结果正确性的自动检测。本文基于云原生架构设计并实现的变频调速虚拟仿真实验,包含演示性实验、验证性实验和设计性实验,能满足不同应用场景的需求,具备仿真模型和实验结果的自动检测功能,人机交互性强,应用耦合性低,便于获取,并发性能良好,便于推广和共享。
云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
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云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
这是一篇关于云原生,虚拟仿真实验,自动检测,Docker,感知哈希算法的论文, 主要内容为仿真实验的研发已经取得了一些成果,但是在共享和人机智能交互等方面仍有提升空间。本文以异步电机矢量控制变压变频调速实验为研究案例,设计开发了虚拟仿真实验应用。本文以云原生架构进行开发部署,降低应用耦合性及运维成本,实现持续交付;并将仿真实验上架到开源的云原生应用管理平台,提供便捷的应用获取方式,促进仿真实验的应用和共享;还实现了仿真模型和实验结果的自动检测功能,增强应用人机交互能力。本文主要工作如下:(1)基于云原生构架的仿真实验设计与实现利用g RPC(Google Remote Procedure Call)微服务架构将虚拟仿真实验应用拆分为仿真运算与实验主体两个微服务;结合Vue.js和Element UI开发演示性实验,展示仿真模型与结果;利用前后端交互技术和MATLAB开发验证性实验,实现模拟实物实验的操作环境和参数仿真功能;利用第三方库js Plumb开发设计性实验,提供可操作模块和系统分析功能;利用My SQL设计数据库,保存用户信息和实验结果;利用Docker对仿真实验进行打包和部署;将本文开发的虚拟仿真实验上架到了本文作者参与开发的开源云原生应用管理平台;利用requests第三方库完成了对仿真实验的并发性能测试。(2)提出仿真模型和实验结果的自动检测方法并实现在验证性实验操作中,以面向对象的方式将实验操作记录为键值对数组,使用冗余存储自动检测分析实验操作错误;在设计性实验操作中,结合搜索回溯算法,自动分析仿真模型逻辑,实现系统故障诊断和传递函数提炼,并对传递函数进行自动化简,将其转化为Simulink可以处理的形式并进行仿真。在实验结果的自动检测中,本文利用所提出的基于感兴趣区域提取和小波变换的改进感知哈希算法,获得实验结果与模板图像的汉明距离,将其与理论阈值作比较判别实验结果正确性。研究表明,与传统图像哈希算法相比,本文提出的算法具有更高的正确率,适用于虚拟仿真实验结果正确性的自动检测。本文基于云原生架构设计并实现的变频调速虚拟仿真实验,包含演示性实验、验证性实验和设计性实验,能满足不同应用场景的需求,具备仿真模型和实验结果的自动检测功能,人机交互性强,应用耦合性低,便于获取,并发性能良好,便于推广和共享。
云原生变频调速仿真实验及其自动检测的研究与实现
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融合时序因素的初中物理虚拟仿真实验智能推荐研究
这是一篇关于虚拟仿真实验,认知诊断,协同过滤,遗忘规律,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,物理虚拟仿真实验平台的研究在教育信息化领域逐渐受到重视。物理虚拟仿真实验平台为学习者提高物理实验操作技能水平提供了全新的实验教学环境,也成为现实物理实验室教学的重要辅助工具。物理虚拟仿真实验平台在不断推广和发展的过程中,积累了学习者大量的实验行为数据,如何对这些实验行为数据进行充分挖掘并发现有价值的隐藏信息,进而对学习者进行智能辅助导学,成为智能导学领域重要的研究课题之一。智能导学领域中,已经有学者提出了诸多导学推荐方法,仍存在不足之处。首先,认知诊断作为常用的推荐模型,通过诊断学习者认知状态获得学习者个性化学习特征,忽略了近邻学习者间的相似性特征;其次,由于协同过滤更加关注相似性特征,从而难以充分挖掘学习者个性化特征;最后,众多导学推荐算法过多强调学习者的建模过程,忽略了学习者实验行为数据中的时序信息,从而导致最终的推荐结果存在偏差。针对上述问题,本文利用虚拟实验操作数据集,结合认知诊断模型和协同过滤算法,提出一种融合时序因素的智能导学推荐算法。具体内容如下:(1)利用K-means算法将学习者分为高、中和低三类实验操作技能水平,以捕捉不同水平学习者的学习特点。实验表明,三类学习者划分明显,通过统计分析实验操作结果,验证了实验操作技能水平不同的学习者在实验操作过程中有不同的出错偏好,从而验证了K-means算法聚类的有效性。(2)提出了TBCF-CD实验操作导学推荐模型,分析学习者物理知识掌握情况对实验操作结果的影响。一方面,结合认知诊断模型和协同过滤推荐算法,在获取学习者个性化认知状态的同时,考虑学习者间的相似性特征,使推荐算法具有更强的可解释性和有效性;另一方面,考虑到学习者在实验过程中遗忘过程的连续性和不均衡性,将艾宾浩斯遗忘规律分阶段拟合,并作为时序因素更新推荐模型,精准捕捉学习者知识留存的动态变化过程,以提高推荐精度。最后,为了验证本文所提出的实验操作推荐算法的有效性,通过实验的方法将本文提出的TBCF-CD算法与认知诊断推荐模型和协同过滤推荐算法进行对比分析,实验结果表明本文提出的推荐算法有更高的准确度。综上,本文提出的推荐算法结合了学习者实验操作技能水平及知识掌握情况,考虑了学习者在学习过程中的遗忘规律,能够充分挖掘学习者的学习状态信息,提高了对学习者实验操作情况的预测精度。
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