智能屬性融合算法在教學(xué)系統(tǒng)當(dāng)中的應(yīng)用

劉洋

摘要：隨著信息化的浪潮在全球各地廣泛深入，社會(huì)各個(gè)層面都在進(jìn)行改革。為滿(mǎn)足全國(guó)各高校教學(xué)管理系統(tǒng)的需求，該文提出利用智能屬性融合算法對(duì)高校教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用，加強(qiáng)系統(tǒng)的從而滿(mǎn)足學(xué)校改進(jìn)教學(xué)管理工作提供客觀(guān)有效的決策分析方法。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)性；殘差；智能算法；自學(xué)習(xí)性

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）24-0113-02

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和高等教育體制改革的不斷深入，高校實(shí)現(xiàn)了教育信息化，大大提高了工作效率。將智能屬性融合算法技術(shù)應(yīng)用于高校教務(wù)管理中，可以分析出重要的對(duì)決策或者預(yù)測(cè)有用的信息和知識(shí)，利用分析結(jié)果輔助教學(xué)，幫助教學(xué)管理者做出科學(xué)的決策。

智能屬性融合技術(shù)的目的是對(duì)“全信息”的融合處理，實(shí)現(xiàn)高層次的人腦分析處理問(wèn)題功能的模擬。如何利用這些多元化的信息，在存在高度不確定性的情況下，保證融合系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，是需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。

由于高校教學(xué)系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜多變，當(dāng)前對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)的要求是越來(lái)越高。要求教學(xué)系統(tǒng)不僅能夠適應(yīng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，而且可以減少一些未知不確定性因素對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的不良影響，因而需要發(fā)展具有自學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性的智能數(shù)據(jù)融合技術(shù)。而智能的實(shí)質(zhì)就是如果一個(gè)系統(tǒng)在存在不確定性的情況下，能夠提高自身性能或者是自身性能保持在可以接受的水平上的能力，其主要特征表現(xiàn)為學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力、容錯(cuò)能力和自組織能力。

1 基礎(chǔ)公式

參數(shù)解釋?zhuān)?/p>

[Kt]即智能算法增益，詳細(xì)情況后面解釋。[Pt]為協(xié)方差矩陣，詳細(xì)情況后面解釋。

從直觀(guān)上來(lái)說(shuō)，從基本公式到智能算法方程形式上相類(lèi)似，但在理解上顯然后者有更大的跳躍性，這種跳躍性體現(xiàn)在：

①協(xié)方差矩陣[Pt]的“來(lái)”與“去”；

②智能算法增益[Kt]的“來(lái)”與“去”；

③如何理解預(yù)測(cè)階段與更新階段之間的關(guān)系。

在解釋協(xié)方差矩陣[Pt]之前，首先引用兩個(gè)量：[et=xt-xt|t]和[e-t=xt-xt|t]，它們分別表示真實(shí)值與更新階段的更新值以及真實(shí)值與預(yù)測(cè)階段的預(yù)測(cè)值之間的誤差。同時(shí)，引入殘差[zt-Ht?xt|t-1]的概念，因?yàn)闅埐畎藴y(cè)量值和預(yù)測(cè)值（其實(shí)是表征了在測(cè)量模型中使用預(yù)測(cè)值來(lái)得到預(yù)測(cè)的測(cè)量值與真是測(cè)量值之間的差），因此殘差很重要。

預(yù)測(cè)，就是利用前一時(shí)刻的更新值（其實(shí)也就是前一時(shí)刻計(jì)算出的“真值”）來(lái)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)值。同時(shí)，利用前一時(shí)刻的協(xié)方差矩陣來(lái)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的協(xié)方差矩陣。而這些值將用于隨后的更新階段。

更新，就是利用當(dāng)前測(cè)量值和預(yù)測(cè)值來(lái)計(jì)算當(dāng)前的“真值”，同時(shí)，更新協(xié)方差矩陣和智能算法增益。而這些值也將用于下一輪的預(yù)測(cè)階段。

再來(lái)看什么是協(xié)方差矩陣[Pt]。從數(shù)學(xué)上來(lái)說(shuō)，后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差矩陣[Pt|t=E[eteTt]]，先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差矩陣是[Pt|t-1=E[e-te-Tt]]，分別對(duì)應(yīng)更新階段和預(yù)測(cè)階段的誤差的協(xié)方差矩陣，則易知該協(xié)方差矩陣是對(duì)稱(chēng)陣，其中主對(duì)角元是狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的方差，非對(duì)角元元素為狀態(tài)向量之間的協(xié)方差。由智能算法方程可知，若先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差矩陣[Pt|t-1]減小，則智能算法增益[Kt]減小，后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差矩陣[Pt|t]也減小。然后理解智能算法增益[Kt]是什么。從來(lái)源上來(lái)說(shuō)，更新階段的[Kt]是由[Pt|t]對(duì)[Kt]求導(dǎo)使得導(dǎo)數(shù)等于0時(shí)得到。這意味著[Kt]的意義在于使得后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差矩陣盡可能的小。與此同時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于前面提到的殘差來(lái)說(shuō)，如果[Kt]越小，則殘差的分量就越小，那么更新值就更“接近”預(yù)測(cè)值，也就是我們更傾向于認(rèn)為預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的；反之，[Kt]越大，則殘差代表的分量越大，也就是說(shuō)系統(tǒng)更傾向于認(rèn)為測(cè)量是準(zhǔn)確的。從這種意義上來(lái)說(shuō)，[Kt]就是殘差的加權(quán)矩陣。

①殘差。通過(guò)殘差，我們可以知道預(yù)測(cè)跟測(cè)量的關(guān)系。因此，如果殘差越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)和測(cè)量之間的差距越小，即真實(shí)值≈測(cè)量值≈預(yù)測(cè)值；

②協(xié)方差矩陣。由上文可知，協(xié)方差矩陣存在著如下性質(zhì)：[Pt]越小，則說(shuō)明先驗(yàn)誤差估計(jì)中預(yù)測(cè)跟真實(shí)值相差越小，后驗(yàn)誤差估計(jì)中真實(shí)值與校正值相差越小。這表明，此時(shí)的真實(shí)值、預(yù)測(cè)值和校正值相近，因此協(xié)方差矩陣可以作為判斷依據(jù)；

③引入第三方。在測(cè)試的時(shí)候，為了得到相關(guān)數(shù)據(jù)或者測(cè)試構(gòu)建的卡爾曼濾波器性能，通常會(huì)利用“第三方”來(lái)進(jìn)行判斷（比如說(shuō)用激光測(cè)已知距離的物體，來(lái)估計(jì)其效果）。但顯而易見(jiàn)的是，對(duì)于大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，采用第三方的方式存在應(yīng)用上的局限性；

④反饋系統(tǒng)。由圖1可知，卡爾曼濾波器是一個(gè)反饋系統(tǒng)，預(yù)測(cè)值相當(dāng)于輸入，而校正值既是輸出也是反饋值，因此，我們可以考慮觀(guān)察反饋值與輸入之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行判斷。

3 結(jié)語(yǔ)

教學(xué)系統(tǒng)作為現(xiàn)代教育教學(xué)管理的重要手段， 必須保證教育教學(xué)工作正常開(kāi)展， 促進(jìn)教學(xué)系統(tǒng)不斷優(yōu)化， 在導(dǎo)向、改進(jìn)和激勵(lì)教育教學(xué)工作中發(fā)揮關(guān)鍵作用。利用智能屬性融合算法， 有利于學(xué)校了解隱藏的隱性信息， 推動(dòng)教育教學(xué)改革， 促進(jìn)教育教學(xué)質(zhì)量的提高。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】