基于Matlab的智能计算课程可视化教学

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基于Matlab的智能计算课程可视化教学

作者：李正学，程明松，杨洁

来源：《教育教学论坛》2013年第17期

摘要：智能计算是一种新兴的演化计算技术，在工程等领域有着广泛的应用。本文剖析了将MATLAB引入智能计算课程教学的可行性和必要性，探讨了可视化教学的实施方案。教学实践表明，基于MATLAB的可视化教学能使抽象的理论形象化、静态的模拟动态化，从而增强学生的感性认识，提高教学实效。

关键词：智能计算；MATLAB；可视化教学

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）17-0263-02

智能计算就是借助现代计算工具来模拟生物的智能机制和行为以及生命的演化工程而实现信息获取、处理及利用的理论和方法，在模式识别、图像处理、建模与预测、非线性系统辨识与控制、生物信息学等领域有着广泛的应用。智能计算课程包括人工神经网络、遗传算法、模糊计算和群智能计算等内容，其中所涉及的基础理论和专业知识相当广泛，其特点为算法多、理论证明通常具有一定的难度[1]。用传统的方法进行授课教学过程容易枯燥，因此迫切需要

对该课程的教学内容及教学方法进行改革和创新[2]。

MATLAB是一种简洁直观、灵活高效的计算机语言，使用C语言编写，以矩阵作为基本数据单位。MATLAB程序具有很好的可读性、可扩展性和可移植性，可以和Excel，Fortran，C，C++Builder，VB，VC++等集成编辑环境及应用程序进行交互。MATLAB由语言、工作环境、工具箱和API等部分组成，它为海量数据的分析、处理、可视化及应用程序的开发提供了核心的数学和高级图形工具[3]。

可视化教学指的是用科学仿真的方法将抽象的概念直观地表示，把事物的本质从繁杂的自然表象中予以提取，把难以观察到的现象加以形象地模拟，目的是让学生用直观感知世界，用本能去领悟知识[4]。由于计算机及多媒体技术的不断发展，这种教学手段在数学、物理和力

学等理论性较强的学科中得到了普及与应用。将MATLAB可视化技术引入到智能计算课程的教学，可以增强学生的感性认识，使学生能够快速地理解算法运行的机理。这不仅缓解了教师的教学压力、丰富了课堂教学的内容，同时也提高了学生的学习兴趣与热情，使其变被动学习为主动参与，提高了教学实效。

一、在教学中引入可视化的可行性和必要性

智能计算算法多、与实际应用联系紧密，对前导课程如高级程序设计语言和数据结构等要求较高，而传统的非可视化开发工具实验结果不直观，不利于学生对算法原理的理解和掌握。例如，离散的Hopfield网络具有联想记忆的功能，教材中这一单元的内容一般包括Hebb学习