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计算机理论论文一作 计算机理论论文选题方向篇一
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在众多人的心目中，智力观只是一种单一的逻辑推理或语言能力，该智力观点能够判断学生学习书面知识的能力，但是不能充分表现学生毕业后的专业成绩和将来在事业上的发展水平。美国哈弗大学教授霍华德.加德纳教授提出多元智能理论，该理论打破了传统的智力理论的偏颇论调，为教育的发展拓宽了道路，提供了更广的发展方向，同时也为教师的教学提供了很好的理论依据，如何充分提高学生的相互交流能力、空间想象能力、逻辑思维推理能力等八大智能，让学生在有限的学习时间内发挥自己的特长，这是教师在教学中应该思考的问题，也是我们在本文中要解决的问题。
一多元智能理论应用于计算机公共课教学的必要性
多元智能理论强调，每个学生都有自己的优势、兴趣和爱好，有自己的学习风格和学习方法，教师看待学生要从多种方面来考察。计算机公共课是一门操作性比较强的实践课，学习效果很大程度上取决于学生的态度、动机、兴趣、性格等心理因素。在21世纪信息技术迅速发展的今天，促进高校计算机公共课程的教学质量，培养高素质的，复合型的人才已迫在眉睫。在新的社会形势下，我们必须改变传统的教学观念，进行教学模式改革，在教学上要体现以人为本，以学生为教学主体的理念，在宝贵的学习时间内，让大部分学生在有限的时间内充分发挥自己的潜能，提倡个性发展、全面发展、德才兼备。目前，多元智能在多门课程中得到迅速广泛的传播和接受，这给我们计算机公共课的教学很大的启发，为我们的教学提供了一个改革的方向。
二计算机公共课教学现状
教育部非计算机专业计算机基础课程教学指导委员会发布的《进一步加强高校计算机基础教学的几点意见》中，要求学生应该了解和掌握计算机基础知识。在我国，因为地域差异，经济发展水平参差不齐，师资不同，教师授课方式和授课知识点不相同，造成学生对计算机的掌握水平不同。主要差异表现在以下几点：
1.学生水平参差不齐，教师缺乏合理的教学起点
在我国教育中，计算机教学在各个学习阶段都受到重视，但由于我国各地区以及城乡之间经济发展的不平衡，使得计算机教学在具体教学中并没有得到合理实施。进入大学阶段后，其他课程可能是零起点的，但是计算机课程需要大家有一定的基础。很多大学计算机老师缺乏合理的教学起点，一刀切，不同的专业，培养目标不同，但是用到的教材是一样的，统一的培养要求和培养方案，这样不能适应各种不同专业的学生的个性发展。
2.教学方式单一，教学效率比较低
计算机的更新换代非常迅速，计算机的知识也随之发生很大的变化，可以说计算机是当今发展变化最快的学科，计算机公共课虽然说是基础课，但是涵盖的知识点很多，包括有关如今社会信息发展的理论知识也包括计算机的操作能力，在后续课程中这些知识都要发挥很重要的作用。在传统理论授课中，以多媒体为教学工具，教师边讲解边操作，教学中心是教师，这样造成学生上课没有积极性.
三多元智能理论对计算机教学的启示
1多元智能理论有助于转变教师的教学观
传统的教学以教师讲，学生学为模式的灌输式教学为主，忽视了不同学科不同能力和不同的学生在认知活动和接收知识方式上的差异，多元智能理论认为每个人都不同程度的拥有相对独立的八种智力，因此教学方法和教学手段应该根据教学对象和教学内容而发生变化，教师要注意因材施教，因人施教。
2.多元智能理论有助于转变教师的评价观
多元智能理论对以往的考试形式也提出了反驳意见。在以前的考试中，采用纸质考试形式，着重强调了学生的语言和数理逻辑方面的能力，学生学习时采用死记硬背的方式，缺乏对学生理解能力、动手能力、应用能力、创新能力的考核。老师也是以学生的卷面成绩来评价一个学生的好与坏，这种方式具有片面性，局限性，在多元智能理论的支持下，我们要改变传统的评价学生的观点。
3.多元智能理论有助于树立学生的自信心
多元智能理论提出每个人都有自己独特的学习方法和优点，每个学生对知识点的掌握程度不相同，所以，作为教师，应该为学生提供积极乐观的认识观，多方面去了解学生的特长，要充分肯定学生的发光点和可取之处，并相应的采取适合学生特长发挥的方式，鼓励学生，促进学生的发展。
四多元智能理论与计算机公共课教学的整合
1.以多元智能理论为指导，开展多样化课程内容设计，挖掘学生潜能
多元智能理论中重点指出智能的多元性，这种多元性要与社会的事业需求及真实的世界环境结合;指出智能的可变性，可以通过课程内容的设计，加以培养和发展。
传统的课程观教师只是课程的阐述者和传递者，学生只是课程的接受者和吸收者，这样，教师和学生的生命力、主体性、创造性就无法得到发展，浪费了学生的精神活力和创造力。
以多元智能理论为基础的教学理论，课程的开发与实施，首先要求的是教师必须改变传统的课程观，树立多元课程观，这既是教师适应新的课程理念的需要，也是关注学生智能发展的需要。教师在教学中要把培养学生的多元智能作为根本目的，为多元智能而教，在教学实践中研究和开发培养学生多元智能的教学方法和模式。计算机公共课具有很强的综合性，除了讲到有关计算机硬件内容以外，还涉及到其他知识点，如网络、通信、word文字处理软件、电子表格处理软件、图像处理软件、电子邮件软件、小型软件开发等等，综合了基础理论课、实践课的特点。计算机公共课的教学内容为多元智能的发展提供了丰富的学习资源，由于学生的智能特征各不相同，应尽可能多层次提供适应性的学习内容，尽可能涉及一些不同的智能领域，让学生享受到智能公平，将多元智能与课程教学统整起来。
2.根据课程重点、特点以及学生的认知水平，知识的系统性来创设教学情境和教学计划
在计算机公共课中要涉及到计算机的硬件，如键盘、鼠标等，这些知识可以通过玩一些小游戏如纸牌、打字母游戏练习。这样学生既不会出现上课发困的现象也同时练习了鼠标键盘的使用。对于其他的电脑硬件部分，可以让学生以小组为单位，设计装机方案，了解计算机硬件直接的关系，掌握计算机工作的原理以及计算机的性能指标。在讲到有关应用软件章节时，要以学生为主体，凸显学生的能力，比如言语沟通能力强的学生可以侧重word、wps的编辑排版以及通过网络进行人对机、人对人的对话;视觉空间智能占优势的学生可以侧重于灵活运用photoshop、premier、3dmax等软件进行制图作画;自我认识能力强的学生可以指导利用网络上丰富的信息进行个性化学习，获得学习自主权;人际沟通智能好的学生可以引导其在网络环境下结识更多的良师益友。
3.创建有利于学生智能发展的多元评价方式
评价的目的不是为了评比，而是为了提高学生的自我认知能力，让他们做得更好。计算机公共课是集知识性、操作性、创新性、交互性为一体的学科，评价应该是多元性的。首先，评价内容应该是多元的，对学生在某一领域的表现不是用一个单一的分数来评价，二是涉及该课程领域的内容和技巧，其次，评价的角度或主体是多元的，即自评、他评和师评。作品的自我评价特别有助于学生自我认知能力的培养，一个任务完成后，让学生对自己的作品自我分析一下，从各个方面对自己进行反思，使他们在反思中学会管理自己的学习，真正地将学会学习落到实处。加德纳提出，每个人的作品是用来给别人看的，所以我们还要通过与别人的关系来认识自己的。另外，他人的评价同样显得十分的有意义，教师也可以发表自己的观点，但绝不是权威，评价并不是教师的专利。
五结论
智能并不是与生俱来的，每个人都有能力改进且扩展自己的智能，每个人的智能是多元的，并有自己独特的智能组合。加德纳的多元智能理论很好的阐述了这一观点，同时，多元智能理论也为教学提供了很好的理论基础，在各门学科中都有一定的反响，计算机公共课是大学生必须要学习的一门理论与实践密切结合的课程，我们要深刻钻研多元智能理论，发掘出更好的适应计算机公共课教学的多元智能方法，为教学改革翻上新的一页。
摘要：在本文中，提出了一种模糊图箱数据模型和模糊空间的概念，给出了模糊相似性度量方法，描述了一个模糊空间中的检索过程。
关键词：基于内容模糊检索匹配数据模型
1.模糊检索的基本概念
模糊检索即根据检索对象的模糊特征来查找所需内容。在传统的信息检索领域，最流行的查询是：精确的查询条件和与满足查询条件的结果。而在实际使用中，有许多查询条件不能精确定义，查询结果却是一组与查询条件近似匹配的对象。其中包含了模糊概念，这就是模糊查询。因此，在模糊查询中，查询条件是不确切的，查询结果是近似的。
2.模糊数据库模型
关系模型是传统数据库使用最多的数据模型。显然，传统关系模型难以适应基于内容的图像数据库的模糊查询。为适应基于内容的图像检索，同时最大限度的利用关系数据库的优点，我们对关系模型的概念进行了
扩展。其数据结构是一张由基本属性和超属性组成的二维表，即超关系构成。
3.模糊查询过程
模糊查询就是根据模糊特征来查找所需内容，由于检索中查询要求往往是根据人的主观性所决定。因此很大程度上带有模糊性，我们用图1所示的查询体系结构来说明具有模糊特征的基于内容检索的基本方法。
3.1模糊查询接口
模糊查询接口是用户输入模糊查询条件的人—机交互接口。模糊特征的描述实际上往往由用户的主观性所决定，对于图像纹理，习惯于用“很粗”、“中等”、“弱”这样的一些模糊概念来描述;形状一般用“几何形的”、“立体形的”或“似长方形的”、“正方形的”等概念描述;颜色特征通常用“很艳”、“一般”、 “暗淡”或“大红”、“紫红”、“红”这样的模糊概念来描述。系统将复杂的多维特征经过模糊分类简化为有限的几个特征集上，数字化表示成模糊特征向量(qji,j=1,…,mi,i=1,…,q)。
要使用户模糊查询描述更精确，还需进行模糊特征的调整。当用户用模糊概念输入特征，计算机通过用相似性计算公式求得库中一些与用户输入特征相近的对象，返回给用户，然后由用户从这组相似对象中选择一个对象作为目标对象，并用模糊术语 (如“更窄”、“更暗”等调整参考对象的每个特征，这些模糊术语又被转化为一定的数值，经过相似性匹配求出更相似的对象。假设调整后的特征值为则调整可用如下公式表示:
=+
其中, 是特征的当前值; 是特征调整后的值; 是特征的标准误差;
是由用户指定的改变映射成特征的结果(如“更窄”“更宽”等模糊术语)。
查询模块经过过滤操作得到更相似的对象组，用户再次选择直至找到要查询的对象。
3.2模糊相似性度量
模糊相似性度量是实现模糊相似匹配的核心，常用模糊相似距离来作为检查模糊查询向量和模糊图像向量之间的相似性的度量标准。为讨论方便，我们以模糊年龄的相似性度量为例，来定义模糊查询向量qj,j=1,2,…,q和模糊图像向量bj,j=1,2,…,q之间的相似性度量。qj, bj是相同的模糊空间里的模糊子集(这里我们已经省略了上标)。
我们在多维模糊空间中对q和b之间的距离dis定义为：
card(a)表示模糊集的基数，定义为：
4. 结束语
模糊查询与基于内容的图像检索有着密切的联系。本文提出了一种模糊图像数据模型和模糊空间的概念，该模型将可视特征、空间特征、语义特征看作超属性，既充分利用了传统关系数据库的优点，同时又考虑了图像数据以及模糊查询的特点，能对图像特征进行操作，文中提出的模糊空间和模糊相似性度量方法能支持基于模糊特征的图像查询，较好地体现用户图像查询的应用需求。
参考文献
1. 白雪生，徐光佑，史元春，基于内容检索的一种中间表达机制，软件学报，vol.10(4),400-405
2. wu, a. desai narasimhalu, fuzzy content-based retrieval in image database, information processing & management, vol. 34, no. 5, 513-534
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