針對網(wǎng)絡(luò)教育資源更新速度快,利用效率低等問題,根據(jù)教育資源推薦需要,研究了模糊預(yù)測控制算法,該算法在T-S模糊模型的基礎(chǔ)上,融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的NeuMF模型,解決了教育資源推薦算法中的線性關(guān)系不足的問題,用該算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了教育資源推薦系統(tǒng),達(dá)到了較好的教育資源推薦效果。主要研究內(nèi)容如下:（1）模糊預(yù)測控制算法研究。分析模糊預(yù)測控制算法原理,研究該算法中最常用的T-S模糊模型,構(gòu)建基于教育資源推薦的T-S模糊模型,用于處理教育資源推薦中的教育資源非線性關(guān)系。（2）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制模型設(shè)計(jì)。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的MLP模型,GMF模型和結(jié)合兩者優(yōu)勢產(chǎn)生的NeuMF模型。分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在教育資源推薦中的運(yùn)用,構(gòu)建了教育資源推薦中的NeuMF模型,用于處理教育資源推薦中的教育資源線性關(guān)系。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模糊預(yù)測控制算法的優(yōu)勢,構(gòu)建了用戶模型,教育資源模型和用戶-教育資源特征匹配模型。用戶-教育資源特征匹配模型分析用戶與教育資源的關(guān)系,得到預(yù)測值,用于向用戶推薦教育資源。（3）教育資源推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)及算法驗(yàn)證。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制模型基礎(chǔ)上,運(yùn)用Java Web開發(fā)技術(shù),使用... 

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第—章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 教育資源推薦方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 模糊預(yù)測控制算法研究現(xiàn)狀
    1.3 課題研究意義
    1.4 論文工作和章節(jié)安排
第二章 模糊預(yù)測控制算法研究
    2.1 算法原理
        2.1.1 模糊邏輯理論
        2.1.2 預(yù)測控制理論
    2.2 算法分析與實(shí)現(xiàn)
        2.2.1 算法分析
        2.2.2 算法實(shí)現(xiàn)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊預(yù)測控制模型
    3.1 預(yù)測模型
        3.1.1 GMF模型
        3.1.2 MLP模型
        3.1.3 NeuMF模型
    3.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)
    3.3 個(gè)性化推薦技術(shù)
    3.4 用戶模型
    3.5 教育資源模型
    3.6 用戶-教育資源特征匹配模型
    3.7 本章小結(jié)
第四章 模糊預(yù)測控制算法在教育資源推薦中的驗(yàn)證
    4.1 基于模糊預(yù)測控制算法的教育資源推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)
        4.1.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.2 模型驗(yàn)證及結(jié)果分析
        4.2.1 測試要求
        4.2.2 測試環(huán)境
        4.2.3 測試方法和結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A (作者在攻讀碩士學(xué)位期間學(xué)術(shù)成果)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3653735