数据挖掘中的聚类分析方法研究

随着数据挖掘研究领域的蓬勃发展,作为该领域中一个活跃的研究课题的聚类分析也取得了丰硕的成果.本文中分析了聚类分析的概念和分类,并且列举并分析了聚类分析中的经典算法,希望能为相关的研究提供一定的借鉴.     

基于.NET的柔性办公自动化系统的开发

随着信息技术的发展和企业信息化的逐步深入,传统的办公自动化系统已经难以满足办公事物的要求,难以支持企业日趋复杂的办公事务。采用.NET平台,研究和探讨了柔性化协同办公系统的实现过程,从而促进企业工作效率和管理水平的的提升。     

自适应人工神经网络电机控制器设计

提出了一种自适应人工神经网络无刷直流电动机(BLDCM)转速控制器设计方法;针对传统PID调节器难以应对系统超调和短时振荡等问题,提出了一种结合人工神经网络和传统PID控制的新方法;首先建立了(BLDCM)的本体数学模型,在此基础上描述了将人工神经网络和PID控制相结合的模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后,使用Matlab仿真工具对BLDCM控制实例进行了仿真;实验结果表明,结合人工神经网络和PID控制器的新控制方法具有响应快、鲁棒性强以及控制精度高等优点,很好地抑制了超调和振荡。     

基于协同性的网络入侵检测系统分析与设计

入侵检测系统作为一种安全辅助系统,是PPDR模型的有机部分之一.目前的入侵检测技术仍然处于发展阶段,只能针对某些特定的或已知的入侵行为进行检测,误报率高,性能一般.本文对基于协同性的网络入侵检测系统进行了分析,设计了一个高效的入侵检测系统,对其理论框架核检测体系模型进行了构建.     

云办公在高职院校信息化建设中的作用研究

云办公是指利用云办公技术在不同的终端上,通过统一的网络数据库与计算平台对综合办公体系进行整合的一种方式。此种办公模式能够实现跨时间与跨地域的联合,是未来企业以及相关单位开展信息化管理的一种基本模式。高职院校的信息管理在应用云办公技术的过程中能够实现更多维度的数据整合,对其高效办公具有一定的积极意义。本文以此为背景,对云办公系统的特征进行了充分的总结,并根据高职院校日常办公的需求对其具体的技术应用展开了研究,旨在为后续高职院校信息化建设提供必要的理论基础与实践指导。     

基于B/S模式的网络考试系统的研究与设计

本文介绍了一个基于B/S模式的智能化考试系统整体架构的设计与实现,系统是采用了大型数据库SQLServer 2000和ASP技术开发的,实现了考试功能与教育评估和教育管理功能的高度整合与集成,在减轻教师工作负担,提高工作效率,使考试更趋于公证、客观,激发学生的学习兴趣等方面有着重要意义.     

K均值聚类算法在商业银行客户分类中的应用

研究商业银行客户分类优化问题.商业银行客户类别具有多变性,其类别由初始聚类中心来确定,而传统K均值初始聚类中心固定,不能适应客户类别具有多变性,导致商业银行客户分类结果易陷入局部最优,分类准确率极低.为了提高商业银行客户分类的准确率,提出粒子群优化K均值聚类的商业银行客户分类模型.模型将K均值的初始聚类中心作为一个粒子,商业银行客户分类准确率作为粒子群优化的目标函数,通过粒子相互协作获得最优初始聚类中心,聚类中心具有自适应性,使然后采用最优K均值聚类算法对银行客户进行分类.仿真结果表明,优化K均值算法收敛速度快,提高了客户分类准确率,分类结果更加合理,便于对商业银行为客户采取相应经营策略.