用电子注册数据来规范学生在校信息

用电子注册数据来规范学生在校信息,是对高校学生学籍学历电子注册工作和新生学籍电子注册的延伸和进一步规范,也是在教育部学籍学历信息管理平台上增加的在校生管理模块,能实现学生在校时的升、留(降)级,转专业、转学、休学、复学、退学、开除学籍等信息的操作处理。这样可以实现从高校招生录取工作,到高校新生学籍电子注册、学生在校信息电子注册,到最后的学历证书电子注册工作,从而实现了高校学生的全程信息网络化,实现信息的公开透明。     

招生数据处理系统的设计与实现

近几年我国高等学校招生数量增幅较大。科学的设置数据流程,采用计算机辅助处理录取数据,可以大幅的提高工作效率和准确性。本文详细分析了为天津滨海职业学院招生办设计的"招生数据处理系统解决方案",有效的解决了上述问题。     

基于网上录取的高校招生信息系统研究

针对网上录取的不足,提出了一个基于网上录取系统进行二次开发的解决方案,实现了招生决策分析等功能.此外,为提高数据安全性,针对VFP数据库的特点,本文给出了一种数据加密算法.     

高校招生录取模式改革初探

高校招生录取模式是关系到考生切身利益和高校生源质量的关键因素.解决好考生的成绩、志愿和学校录取原则之间的矛盾是促进普通高校招生工作健康发展和体现教育公正、公平原则所面临的主要问题.从分析高校招生录取模式的视角提出了高校招生录取模式改革的趋势和目的,并对其必要性和可行性进行了探讨.     

谈我国高校推行学籍电子注册的意义

学籍电子注册是学籍管理的重要环节,是维护学历证书公正性的重要保证。文章从高校招生、学籍管理、学历注册、内部行政管理机制四个方面对学籍电子注册的意义进行了全面地阐述。让全社会更加清楚电子注册的意义,让高校的领导、教师、教育工作者、学生能够认识电子注册的重要性。     

高校招生录取对接系统的设计和开发

高校招生后期的新生数据处理是高校招生工作中必须履行的工作.文章依托高校网上录取系统,结合学校特点,围绕新生数据源,设计开发招生对接系统,提高了招生工作的效率、拓展了系统功能.为提高学校招生系统效率提供了新思路和方法.     

招生“并轨”改革 效果显著

招生“并轨”改革是高等学校主动适应经济体制改革的要求,转变人才培养机制,提高教育质量和办学效益,在招生方面所采取的措施。所谓招生“并轨”改革,就是以建立收费制为标志的招生和毕业制度改革,缴费上学,自主择业,它在招生方面,将消除由于指令性和调节性两种计划在收费标准、录取分数、录取批次上形成的差异。我校作为甘肃省的试点院校自94年率先开始进行了招生“并轨”改革,由于学校领导高度重视,思想统一,措施得力,使这项改革进展顺利,并收到良好效果。 一、生源充足,质量明显提高。在94年招生录取前,大家普遍担心我校第一次实行招生“并轨”制度,再加之学校改办大专时间短,新生生源可能存在一定困难,录取分数线下降,影响生源质量。但从这几年的招生录取情况看,我校新生生源充足,质量明显提高。94年,省招委把我校安捧在提前批次录取,由于批次上的优势,报考我校的考生数量远远超过招生计划,录取分数未降到专科控制分数线就已录取满。从95年开始,我校被安排在第三批专科层次上录取,第一、二志愿录取率逐年提高,95年第一、二志愿录取率为47％,96年上升为69％,所录取新生基本均在专科控制分数线之上,且高分段学生数量增多。     

高校招生录取摸式改革初探

高校招生录取模式是关系到考生切身利益和高校生源质量的关键因素。解决好考生的成绩、志愿和学校录取原则之间的矛盾是促进普通高校招生工作健康发展和体现教育公正、公平原则所面临的主要问题。从分析高校招生录取模式的视角提出了高校招生录取模式改革的趋势和目的，并对其必要性和可行性进行了探讨。     

基于高校招生录取数据的招生信息管理系统的实现

为充分利用招生录取数据,为学校实现数字化管理提供基础数据,以全国普通高校招生管理系统导出数据为基础,结合实际需求进行数据库和程序设计,以Delphi7.0为工具开发了基于SQL Server 2000的C/S多层结构模式的招生信息管理系统。     

VB开发基于ACCESS数据库的学历证书电子注册系统

随着学分制改革的不断深入,各个高校都有了学分制信息管理系统。同时出现了被不少高校采用的以ACCESS数据库为载体进行数据上传、下载的学分制信息管理系统。国家学历证书电子注册要求的是V isual FoxPro的DBF格式数据。解决ACCESS格式数据与DBF格式数据的相互转换就成了各个高校电子注册人员最关心的问题。基于ACCESS数据库的学历证书电子注册系统能有效的解决该问题,同时还能完成学历证书电子注册工作的相关工作。     

数据挖掘技术在高校学生就业指导决策中的运用

高校学生的招生、就业等信息数量庞大，表目繁多，对这些数据有效地进行预处理，并进一步挖掘以获得有利于高校教学管理决策和毕业生就业指导的有用信息，具有重要意义.以沈阳市某高校学生招生就业数据为基础，建立了一个基于学生信息的关联规则挖掘系统，并对其中的Apriori算法进行优化，同时对由频繁项集生成关联规则的算法给予改进，挖掘结果中产生了大量有益信息，通过实际检验，该优化算法能避免大量无意义关联规则的产生并提高挖掘效率.     

基于沿海风力发电场风机输出功率预测的分类算法对比

介绍了风力发电场风机输出功率预测的相关背景和研究意义,应用数据挖掘中的经典M5P算法和改进的M5P分类算法对风力发电机输出功率预测进行归纳、对比和分析．首先,对原始数据进行预处理,去除无效数据,以提高实验精确度和效率;然后,采用上述两种算法进行数据处理;最后,验证了改进的MSP算法对风机输出功率预测的高效性和准确性．     

招生录取系统开发的技术研究

为了适应高校管理工作的信息化发展,建立信息化的招生录取工作系统.本文在对招生管理系统研究的基础上,对系统采用了功能模块划分的方法,和统一数据库的系统开发模式方法,使长时间、多人员、多开发工具研制软件时的协调问题得到解决,同时对关键功能模块的算法和设计思想进行了详细论述.针对该系统的特点,对招生网络进行了安全域的设定,构建了系统的网络结构.通过这些有效的方法和措施,提高了整个工作的效率,增强了复杂大软件系统开发的稳定性、协调性和可扩展性.     

CLOF Based Outlier Detection Algorithm of Temperature Data for Ethylene Cracking Furnace

基于CLOF的乙烯裂解炉温度测量数据异常值检测

辛一丹¹,胡绍林^1,2,陈文卓¹,宋鹤¹

（1. 西安理工大学 自动化与信息工程学院,西安710048;

2. 广东石油化工学院 自动化学院石油化工设备与故障诊断省级重点实验室,广东 茂名525000）

摘要：

烟道温度是表征乙烯裂解炉燃烧状态的重要指标之一,温度采样数据异常值会直接影响裂解炉炉管结焦诊断。使用常规异常检测算法如孤立森林算法对烟道温度测量数据进行异常值检测无法检测出所有的异常值。为提高检测准确率同时降低运算量,本文提出一种基于CLOF(Clipping Local Outlier Factor, CLOF)算法的烟道测量数据异常值检测算法,该算法将聚类剪枝与离群因子检测算法相结合,在原始数据中筛选出异常值候选集,对异常值候选集中的数据点进行离群因子检测,实现了对裂解炉烟道温度测量数据高准确率、高效率异常值检测。采用某石化工厂乙烯裂解炉烟道温度实测数据,根据实验效果对CLOF算法中主要参数进行选定,对比分析孤立森林算法、常规LOF算法与CLOF算法异常值检测效果。结果显示,CLOF算法中合适的裁剪系数能显著提高检测效率与检测准确度,相比孤立森林算法的异常值检测结果,CLOF检测结果的准确率大幅提高,数据计算量也显著减少。

关键词：温度数据;异常检测;乙烯裂解炉;聚类;数据减枝;局部离群因子

     

基于因子分析的混合贝叶斯入侵检测算法

传统的基于贝叶斯网络的入侵检测技术中,未考虑到入侵检测数据量过多的问题,导致贝叶斯网络构造过程中计算量过大,从而使得检测效率偏低;还有其检测的数据仅来源于网络或者主机,使得数据来源单一,对检验的准确性造成了一定程度的影响,针对上述2个问题,提出了基于因子分析的混合贝叶斯入侵检测技术,利用因子分析对网络连接数据的属性特征进行选择,降低了数据相关性,同时将网络数据和主机数据综合起来分析评定网络当前安全状态,以提高入侵检测的准确度。试验结果表明：改进后的检测技术能降低数据维数,提高了计算效率和检测精度。     

面向配电网故障数据的BIC评估后向选择方法

10 kV配电网所处环境复杂,引发故障的原因很多,在使用数据挖掘方法对配电网故障进行分析时,太多的特征会对挖掘模型造成负面影响.为了防止挖掘模型考虑过多无用信息,需首先对数据进行特征选择来实现降维,因此提出了基于贝叶斯信息准则(BIC)的模型评估后向选择算法,对故障因素进行降维.BIC评估准则能够尽可能地简化模型,降低维度,而后向选择算法可以快速得到最优的简化模型,两者的结合提升了降维的速度,并能够得到更加简化的模型.实验结果表明,采用基于BIC评估的后向选择算法有助于后续模型准确性的提升,可提高训练效率.     

公路工程质检系统高效模式—实时数据比对与处理

公路工程质检系统最终要解决的重要问题就是检测目标关键数据的获取、数据的准确、数据的处理效率.利用本项目开发的公路工程质检系统来提高检测作业效率,通过对公路工程质检系统模型架构、数据比对与处理算法的研究,寻求公路工程质检系统实现实时数据比对处理模式可行方案,在检测工程中,为适合复杂环境、大数据量、较短检测工期的要求而进行...     

基于BP神经网络和D-S证据理论的损伤识别方法

目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合，提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性，用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现，将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型，可以有效地提高一些损伤模式的诊断率，具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力，表明它具有较好的容错性和识别精度，用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.     

基于离散点的二次曲面识别及参数提取

在逆向工程中,基于测量数据点识别并提取二次曲面是非常重要的.将二次曲面用统一形式表示,利用基于实数编码的遗传算法针对离散数据点进行二次曲面代数方程提取,并进一步判别二次曲面类型.数值实验结果证明了此算法的有效性、鲁棒性和精确性.     

高职院校单独招生存在问题及对策

高职院校单独招生是为了培养高质量的高职人才,在单独招生过程中出现了考试命题难、宣传效率低、面试质量不高、招生政策理解不对称等因素,分析高职院校单独招生存在问题,探索单独招生对策对高职院校人才培养、长远发展具有积极推进作用。