深度学习研究进展：中国年度分布与发展趋势分析

本研究聚焦于"基于信号强度的无线传感器网络定位技术研究"，并深入探讨了深度学习在这一领域的应用。首先，研究通过深度学习相关文献的年度分布情况进行分析，指出国内对深度学习的研究起源于2005年，黎加厚教授首次在国内提出了深度学习的概念，这一年王珏的文章也阐述了杜威教育思想对深度学习的指导价值。初期的研究较为有限，但随着技术的发展，特别是从2011年开始，深度学习相关文献数量逐年增加，显示出研究热度不断提升。 研究者采用内容分析法，对2005年以来国内公开发布的深度学习学术和学位论文进行了统计，关注了五个关键方面：文献年度分布、文献来源、研究热点、内容研究和发展趋势。这些分析揭示了国内深度学习研究的兴起和发展历程，以及在学科教学领域的应用和理论基础，如批判性理解、信息整合、知识建构、迁移运用和主动学习等核心特征。代表性研究如张浩和吴秀娟的工作，强调了高阶思维在深度学习中的重要性，以及建构主义、情境认知、分布式认知和元认知理论对深度学习的理论支持。 此外，段金菊和余胜泉的研究则着重于学习科学视角下的e-Learning深度学习，他们构建的分析框架模型不仅审视了当时的现状，还指出了存在的问题，为后续研究提供了改进的方向。整体来看，这项研究不仅展示了深度学习在国内无线传感器网络定位技术中的应用潜力，也反映了学术界对其深入探究和不断拓展的学术动态。通过这些数据和分析，可以更好地理解和评估我国深度学习技术在无线通信领域的实际贡献和未来趋势。