介绍了基于事例的智能维修训练系统中学生模型的结构组成和实现方法。该模型釆用了模糊测量方法即贴近度和择近原则来对学生的知识水平和学习能力进行评估，评估系统在智能维修训练系统中的应用，为准确地评估学生的训练情况，实现个别化教学训练提供了依据，大大提高了评估工作的科学性和合理性。关键词：智能维修训练；学生模型；模糊测量；贴近度；择近原则 智能维修训练系统(Intelligent maintenance training system)是智能教学系统(ITS)在故障维修领域中的应用，它提供基本的教学和辅导功能，还为受训者提供一个模拟的工作环境使他们能在计算机上安全可靠地进行操作。智能维修训练系统可以根据不同受训者的训练特点选择最合适的训练内容和训练方法，能大致地诊断出受训者的错误及可能的错误原因，并给予出指导和评价。为了实现一对一训练和矫正训练的目的，应该为每一个使用系统的学生建立一个模型。 在我们设计的智能维修训练系统中，釆用基于事例的技术(CBR)。领域知识以事例的形式表达出，其中完整的事例包括问题的描述、问题的解答，以及为什么这样解答（即对解答给出解释，给出解决问题所涉及到的原理或技能。）所以，每一个事例都由与之相应的原理。领域知识库中的原理库是领域专家给出的学生必须掌握的原理。领域专家按一定的标准为库中的原理指定等级次序，在系统训练时，原理的次序约束训练事例出现的时机。因此，我们主要围绕着原理设计学生模型。
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