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摘要:
该文分析了痛风临床诊治智能教学系统(Intelligent Tutoring System for the Instruction of Gout Clinical Diagnosis and Treatment,以下简称Gout-ITS系统)自动生成病例所需的领域知识及其特点,提出了语义树知识表示法和深度优先语义遍历算法.该算法可以有效地生成既符合学生的学习难度要求、又符合病理逻辑的、多样化不重复的病例.最后,将该算法与人工智能中的深度优先搜索算法[3]进行了比较,阐述了其中的不同之处.
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文献信息
篇名 Gout-ITS系统的深度优先语义遍历算法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 智能教学系统 语义树 深度优先语义遍历
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3420-3422,3431
页数 4页 分类号 TP18
字数 4805字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2005.12.082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵瑛 北京联合大学师范学院 15 48 5.0 6.0
2 魏绍谦 北京联合大学师范学院 10 15 2.0 3.0
3 王成尧 北京联合大学师范学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
智能教学系统
语义树
深度优先语义遍历
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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