基于预测决策同态理论的故障数据优化挖掘算法

复杂工程布局方案的设计是一个典型的属带性能约束的布局优化问题,难以求解。针对此类问题,提出了一种人机交互的混合式算法。该算法首先采取人工设计的布局策略,然后与人工蜂群优化算法相结合,构成人机交互的混合算法,这样可以充分发挥人和计算机各自的特长。实例测试和实验对比表明了该算法的可行性和有效性。     

“大学计算机基础”课程教学改革——分层教学实践研究

本文立足于高等院校招生生源现状和教学实际,对高等院校学生实施分层教学,从教学模式入手,在大学计算机基础课程中进行了实践。在总结已往经验的基础上,结合教学实践,探讨在高等院校实施分层教学的可行性及实施效果,希望能为现阶段高等院校的教育教学改革提供一些借鉴。     

基于数据挖掘的邮件分类识别研究

在贝叶斯过滤技术的启发下,选择数据挖掘的方法来研究一种具有学习能力的邮件过滤技术.通过对电子邮件的分析和研究,提出对邮件结构字段信息和邮件正文信息加以离散和特征化处理,用向量的方式表示电子邮件,建立了一种基于信息熵的决策树邮件分类识别模型.     

基于贝叶斯定理的垃圾邮件分类技术研究

邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于IP地址和基于信头、信封等方法,这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用.但是由于信体是垃圾邮件的最终载体,而仅依据IP地址、信头、信封中的特征容易造成错误判断.在贝叶斯分类器的工作原理的基础上,提出了基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的原理与实现方法,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性",避免了单纯基于IP、信头、信封过滤的规则性太强的缺点,降低将正常邮件判断为垃圾邮件的风险.