智能理論論文范文精選

1.前言

隨著初中課程的不斷變革，課堂教學教學的改革逐漸被人們重視。近年來，多元智能理論在我國廣泛傳播，引起了各界人士的關注和重視，并成為我國的基礎教育變革的重要理論基礎。多元智能理論同樣適用于初中地理教學，在教學中，教師應針對初中地理課程的特點，將理論與實踐的有機結合起來，將教學方式多樣化，發(fā)揮地理學科的優(yōu)勢，建立個性化地理課堂教學，促進學生的個性發(fā)展。

2.多元智能理論

多元智能指的是在特定的社會環(huán)境或文化環(huán)境下，個體獨自解決問題、創(chuàng)造價值的能力，解決問題的能力指的是針對某一特定目標，找到通往這一目標正確的路線。該理論由美國心理學家加德納在1983年提出，加德納認為，人的智能是全面的，每個人都是不同的智能組合體，并且每個人都至少有八種智能，包括語言智能、邏輯智能、節(jié)奏智能、運動智能、空間智能、人際交往智能、自然觀察智能、自我認知智能。這一理論為傳統教學模式變革提供了新的視角和切入點，并隨著多元智能學校的成功開辦，被世界各國的教育工作者認可和接受。依據多元智能理論，每一位學生都是多種智能有機組合的整體，因其不同的組合方式讓每一位學生的智能各具特色。這些智能在學生的身上有強勢和弱勢的體現，但每一方面都有無限發(fā)展的潛力，因此，學校里不應該存在所謂的“差生”，每一位學生都是獨一無二個體。因而，教師在教學過程中要發(fā)掘每一個學生的閃光點，挖掘學生的潛力，促進每一個學生的個性發(fā)展。

3.多元智能理論與初中地理教學的關系

3.1多元智能理論與地理教學目標的關系初中地理教學的課程標準具有多樣性，因而在地理教學中應依照不同的標準進行分析，運用多元智能理論制定相應的教學目標。就初中地理課程《中國的疆域》為例，該課程的教學目標要求學生學會辨別中國的疆域圖，并能夠在空白地圖上標注我國的重要鄰國、海峽、島嶼。針對這一教學目標，教師可以將課程標準分為學習中國疆域圖和借助疆域圖辨別位置，在這一過程中，可以鍛煉學生的空間智能、自然觀察的智能、語言智能以及邏輯智能。

一、所得啟示傳統的英語教學一般是以語言知識為主要教學目標

其內容寬泛，方法和測試標準單一，沒有創(chuàng)新突破點。只注重傳統智能理論的實現，忽視研究生英語學習的實踐性需求，不注重研究生的研究能力，造成了研究生各方面的畸向發(fā)展。多元智能理論因其含義和衍生分類可見其社會性，注重與社會實際需求的協調和接軌。因此，研究生學習的課程、教師對學生學習方式和學習成果的評價也應該是多元化的。這一理論在打破傳統定義束縛的同時，也為研究生英語教育開拓了新思路。首先，鑒于研究生個體差異性，這八種智能可以根據學生的實際情況進行組合。其次，這些不同的組合僅僅是以學生個體差異性為出發(fā)點進行的智能組合，沒有優(yōu)劣之分。再次，智能組合沒有優(yōu)劣之分，卻在不同的學生身上可以看到不同的突出點或者弱勢之處。在不放棄弱勢智能組合的同時，可以著重發(fā)揮其優(yōu)秀智能組合。另外，在某一方面智能突出的學生，確實能更好的處理這一方面的知識，然而，對特定這一方面突出的人，不僅僅是天賦使然，更有對知識學習的后天彌補。對于沒有相關天賦智能的學生，通過合適的智能組合，來彌補這方面的缺陷，對天賦突出的學生，加強這一方面的培養(yǎng)。最后，面對學生或突出或弱勢的智能情況，具體問題具體分析，在尊重學科規(guī)律的情況下創(chuàng)新改革，根據其特點來尋找適合的英語教學手段和教學方法，以課程教學多樣化來滿足研究生英語學習的各種需求。

二、實際教學策略以多元智能理論為基礎

衍生出了一種創(chuàng)新性教育方法———因材施教，分級教學。其基于研究生的個體差異性和研究生所處階段的創(chuàng)造性，進行不同的智能組合，將強勢與弱勢相結合，以此來設定不同的英語教學課程。在全面了解學生的情況下，進行多維教學，令學生向均衡方向發(fā)展。

（一）以學生為中心，因材施教，采用適合其優(yōu)勢的英語教學方案多元化智能理論的出發(fā)點就是以學生為中心，其強調不區(qū)分差生優(yōu)生，根據其智能優(yōu)勢和弱勢，促其發(fā)展。教師應該采用真實材料，整合理論，多維教學，通過不同的教學方法來刺激學生的興奮點，提高學生對語言學習的關注程度。

（二）從學生個體差異性出發(fā)，根據其不同智能類型，設計相應的英語教學活動，用多種多樣的方式方法激發(fā)其主觀能動性，通過小組對話、演講等手段引導學生的多元智能開發(fā)。

一、工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統主要技術介紹

自動識別技術、數據挖掘技術、人工智能技術、GIS技術是目前應用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理中的主要技術。從實踐應用效果看，這四種物流管理技術有著各自的特點及優(yōu)勢：自動識別技術：該種技術興起于計算機通信技術的快速發(fā)展，其核心技術理念為高度自動化的數據采集技術。自動識別技術的運作需要一定識別裝置的支持。常見的自動識別技術包括條碼掃描識別、智能卡識別、光字符號識別、射頻識別以及生物識別等。其中，條碼掃描識別應用于日常生活中的頻率較高，而生物識別技術憑借其識別元素的唯一性保障了物流管理的準確性與獨立性。目前，相關技術研發(fā)人員已經將眼光集中于自動識別技術的集成應用升級上。自動識別技術的運作流程包括識別裝置對待識別物體相關信息進行自動獲取-識別裝置將所獲信息提供給后臺處理系統——后臺處理系統借助前期程序對所獲信息進行后續(xù)處理。從應用優(yōu)勢方面看，自動識別技術在準確性以及結構化方面具有明顯優(yōu)勢，其著眼于工業(yè)園區(qū)物流體系中各類型、大規(guī)模數量的物流信息的有機整合與統計。自動識別技術自誕生以來，逐漸應用于工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的運輸、倉儲、配送等方面。數據挖掘技術：數據挖掘是近年來基于大數據環(huán)境而興起的高端技術，其憑借有效的挖掘理念以及挖掘技術將零散的、無規(guī)律的、大量的相關信息進行結構化處理，加工、整合后的數據可供數據應用需求者使用。

在工業(yè)園區(qū)智能物流管理領域，數據挖掘技術的主要應用對象為數據倉庫，從模糊隨機的大數量級的應用數據中獲得隱藏的、未知的、有潛在應用價值的信息資料。常用于工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統的數據挖掘技術，包括描述型和預測型兩種。數據挖掘技術的目的在于通過科學的統計、分析、聚類、綜合、歸納和推理，探究工業(yè)園區(qū)智能物流管理事件之間的相互關系，在此基礎上，對企業(yè)未來的發(fā)展進行合理推測。數據挖掘技術提供的有效信息可以為企業(yè)管理者的發(fā)展決策提供輔助支持作用。人工智能技術：此種技術區(qū)別于前兩種智能物流管理手段的主要特色在于其核心為人類智能模擬。人工智能技術實現了將人類智能的物化過程。人工智能技術如今已經發(fā)展成為高校教學課程之一，其以仿生學思想為理論基礎，結合數學語言的描述結果，采用生物體系模仿機制，完成人類智能的機器模擬過程。GIS技術：隨著技術手段的不斷升級，在工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統中，GIS技術逐漸成為關鍵技術。該技術可以將企業(yè)產品流通過程中的訂單信息、運輸網店信息、產品送貨信息、車輛使用信息以及產品購買使用用戶信息等企業(yè)相關數據信息借助一張圖來進行描述、管理。GIS技術憑借其構建的物流圖示，可以實現對訂單的快速智能整理、對企業(yè)網點布局的合理規(guī)劃、對產品運送路線的合理分配以及對產品包裝的監(jiān)控與管理。GIS技術中的典型優(yōu)勢項目便是地圖服務。該服務由網點標注、片區(qū)劃分、快速分單、車輛監(jiān)控管理系統、物流配送路線規(guī)劃、數據統計與服務留個主要模塊構成。可見，GIS技術的運用包含了企業(yè)產品銷售、流通的完整環(huán)節(jié)。

二、未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統的發(fā)展方向

基于上文分析可以看出，對于工業(yè)園區(qū)的智能物流管理系統的理解可以分別從物流和從智能兩個層面予以解析。用融合的眼光看待物流與智能之間密不可分的關系，便可以對工業(yè)園區(qū)未來的智能物流建設有所認識。基于實踐分析，筆者認為今后工業(yè)園區(qū)智能物流系統的發(fā)展離不開智能化、一體化、層次化、社會化四個主流方向。從體系構成角度看，智能化、一體化、層次化以及社會化是未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統發(fā)展的四個機理，代表著此領域未來發(fā)展中的核心模塊，即智能獲取信息技術、智能傳遞技術、智能處理技術和智能運用技術。智能化指的是進一步引進現代化網絡高端科技技術，憑借計算機操作流程的精確性、便捷性等先天特征降低工業(yè)園區(qū)物流管理體系中的人力、精力。工業(yè)園區(qū)物流體系的智能化不僅可以幫助園區(qū)企業(yè)以及管理者降低人力消耗成本，更能從技術層面保障工業(yè)園區(qū)物流管理的科學性、合理性，與此同時，不斷深化的智能化物流管理理念會大大提升工業(yè)園區(qū)物流管理的效率。一體化指的是將工業(yè)園區(qū)物流體系中的貨物運輸、產品存儲、產品包裝以及貨物裝卸等一條流水線上的不同工序予以有機聯合，基于物流管理的核心力量知識以及國內外智能物流管理的成功經驗，實現上述各個環(huán)節(jié)的一體化。需要注意的是，各個環(huán)節(jié)的聯系需要保持每個環(huán)節(jié)各自的特征，即實現一體化的同時不丟棄各環(huán)節(jié)之間的層次化。也就是說，未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理需要兼顧物流體系步驟之間的有機協調。社會化主要描述工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的執(zhí)行原則——以人為本、以顧客為中心。企業(yè)物流管理根本的目標在于為消費者提供服務，因此，無論未來工業(yè)園區(qū)智能物流管理體系的發(fā)展如何多元化，都需要緊密貼合這一核心理念，這也是工業(yè)園區(qū)智能物流體系社會化發(fā)展的有效體現。此外，社會化還表現于智能物流的發(fā)展與區(qū)域經濟發(fā)展、資源優(yōu)化配置之間的互利互惠關系上。在企業(yè)發(fā)展與所具備物流管理能力越來越密不可分的市場環(huán)境中，智能物流管理理念的革新、手段的升級勢必會對企業(yè)所處市場環(huán)境的地區(qū)經濟的發(fā)展起到良性促進作用。

三、工業(yè)園區(qū)智能物流管理系統革新的具體對策

1人工智能技術在飛行流量管理方面的應用

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統通過與輔助決策系統相結合，構成了人工智能輔助決策系統的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據分析結果進行航班的排序。從具體的應用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數據，而這些數據既包含了歷史數據，也包含了實時數據。同時，由于這些數據是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復雜信息，所以系統需要建立相應的飛行流量管理數據庫，從而保證數據的準確性和及時性，進而保證飛行流量計算結果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統利用了飛行動力學計算原理。根據數據庫的信息，系統對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統不僅可以實現飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態(tài)，進而利用該狀態(tài)，進行航班和起降順序的調整。而具體的排序原則有兩個，一是優(yōu)先級排序，二是全排列。其中，優(yōu)先排序是按照一定的標準給這些航班擬定優(yōu)先級，然后按照優(yōu)先順序進行航班的排序。而優(yōu)先級的擬定標準有很多，比如飛行任務、機型、機場和時間等因素，都可以成為優(yōu)先級的擬定標準。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學，但是系統需要承擔的運算量較大，因此會占用系統較多的內存資源。

2人工智能技術在飛行沖突探測與解脫管理方面的應用

人工智能技術的應用可以使空中交通管理系統具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統和輔助決策系統組成的。該模塊不但可以實現飛行沖突的預測，還可以為管制人員提供飛行沖突調配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統的應用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據航空器優(yōu)先級分類方法和沖突類型判定法等多種規(guī)則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規(guī)則來進行方案的推理選擇。而這些規(guī)則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。

3結論

總而言之，采用新技術和新理論實現空中交通的管理，才能促進空運行業(yè)的發(fā)展。而人工智能技術的應用，為空中交通管理帶來了極大的方便，同時也使空中交通管理變得相對安全。所以，隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展，人工智能技術將會在空中交通管理中得到更為深入和更加廣泛的應用，從而滿足人類航空事業(yè)的需要。因此，本文對人工智能技術在空中交通管理中的應用問題進行的研究，對于促進我國空管事業(yè)的發(fā)展有著重要的意義。

摘要：商務智能是數據倉庫、數據挖掘、OLAP等技術的集成，作為當前重要的研究前沿之一，商務智能是學術界和企業(yè)界關注的熱點。文章運用統計、比較方法對相關著作和文章進行了統計研究，并對研究中的重點問題及相關成果作了分析總結。

關鍵詞：商務智能；知識管理；數據倉庫；數據挖掘

商務智能（BusinessIntelligence，簡稱BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出來的，我國學者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務智能”，本文選用“商務智能”作為BusinessIntelligence的中文翻譯。近年來，商務智能技術日趨成熟，越來越多的企業(yè)決策者意識到需要商務智能來保持和提升企業(yè)競爭力。在美國，500強企業(yè)里面已經有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務智能軟件幫助管理者做出決策。國外己經有很多成功實施商務智能的案例。我國的商務智能處于導入期，商務智能應用的程度和實際效果都與國外企業(yè)有很大差距。近年來，國內外商務智能供應商和高等院校都開展了廣泛的商務智能的基礎研究和應用研究。本文主要基于國家圖書館的多庫目錄檢索系統、清華同方全文數據庫檢索系統等，對國內商務智能的研究現狀進行了分析和總結。

一、文獻統計分析

1．論著統計分析。為了對近年來國內商務智能論著情況有一個比較全面的了解，筆者分別以“商務智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是BusinessIntelligence，BI）為檢索題，通過對國家圖書館的多庫目錄檢索系統進行題名檢索，得到近年來相關論著及博碩論文分布情況：國內商務智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對于最早1988年出版、截止2005年已經出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國外2001年~2004年間出版的商務智能專著數量極多，說明經過一段時間的發(fā)展，國外商務智能的基礎研究和應用研究都比較成熟。而我國從2002年起僅有少量的博士論文，關于商務智能的專著也屈指可數，我國商務智能僅處于導入期，對商務智能的系統研究還有大量工作要做。

2．論文統計分析。