基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法

为了提高一卡通数据精准挖掘能力,提出基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法。构建一卡通数据的模糊信息检测模型,采用关联特征提取方法进行一卡通数据的模糊相关性分析,构建一卡通数据的输出自相关特征匹配模型,结合模糊特征聚类分析方法进行一卡通数据的统计分析,建立一卡通数据的回归分析模型,提取一卡通数据的统计特征量,根据一卡通数据的特征提取结果采用模糊C均值聚类方法进行信息处理,采用蚁群算法进行一卡通数据挖掘过程中的自适应寻优,实现一卡通数据的优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行一卡通数据挖掘的精度较高,特征分辨能力较好,提高了一卡通数据的挖掘和检测能力。     

高校学生资助工作问题及优化对策的思考

我国已建立了高校家庭经济困难学生资助体系,旨在帮助家庭经济困难学生顺利完成学业。但在实践过程中,我国高校家庭经济困难的资助工作仍然存在不少问题,本文就高校家庭经济困难学生资助体系实施过程中如何实现公平化、合理化等方面的问题进行探讨,并结合自身工作体验,通过对高校资助工作的思考,尝试提出建议与优化对策。     

一种基于移动网络的疲劳驾驶预警器的设计

提出一种疲劳驾驶预警器的设计方案。采用脉搏压力的疲劳检测算法及CS算法完成主要功能,实现对驾驶员的实时提示作用,同时,通过无线网络将压缩数据传送到监测部门。在数据的无线传送中采用CS算法,可以大大地减少上载数据的数据量,从而减少网络数据传输压力。该设计在起到疲劳驾驶提示作用的同时,也满足5G时代对智能设备数据传递量的要求。     

一卡通消费系统在承钢公司的应用

本文对一卡通消费系统进行研究,设计了一种新型承钢一卡通消费系统,该系统解决了多个原消费系统存在的问题和弊端,解决原消费系统无法联机下餐补的问题,解决原消费数据需现场拷贝回传的问题,解决挂失卡无法实时下载黑名单的难题,通过设置消费密码解决卡丢失被盗刷的问题,该系统不但保证了广大职工的基本利益,而且集成了原门禁和考勤等功能,实现了一卡多功能、承钢园区的一卡通。     

菏泽市高校精准资助育人工作满意度调查研究

文章对菏泽市三所高校精准资助育人工作展开问卷调查,发现75%以上的学生对这项工作表示比较满意。采用SPSS20.0单因素分析,发现满意度在不同的性别、年级、家庭所在地、就读专业及家庭主要经济来源等方面存在明显差异,在深入分析原因并结合新时代大学生资助需求变化的基础上,提出优化模式提升资助成效、完善大数据时代家庭经济困难学生认定模式、提升困难学生认定的客观性和精准性、拓宽资助渠道提升资助育人能力等措施,探索改进地方高校精准资助育人的思路与方法。     

以家庭经济困难学生自我管理为模式的学院勤工助学社团的几点思考

随着居民价格消费指数大幅上涨和本科高校办学成本显著增加,部分高校收费标准开始逐步提高,使得家庭经济困难学生比例成逐年上升之势。各高校一直以不断完善"奖、贷、助、补、减、免、缓"等助困制度和措施来加大对家庭经济困难学生的帮扶力度,如何建立有效的勤工工作体系是各高校探索和讨论的重点,以家庭经济困难学生自我管理为模式的学院勤工助学社团的建立,有利于培养家庭经济困难学生自主自强、适应社会的能力。     

浅析提升高校家庭经济困难学生就业竞争力的对策分析

随着高等教育大众化,毕业生就业形势越来越严峻。高校家庭经济困难学生在严峻的就业形势下将面临更加严重的就业问题。家庭经济困难学生不能顺利就业,不仅影响学生发展,而且直接影响高校就业数量和质量。因此,提高高校家庭经济困难学生的就业竞争力具有极大的意义。在分析家庭经济困难学生就业竞争力低的原因的基础上探讨提高高校家庭经济困难学生就业竞争力的对策分析。     

基于Apriori算法综合管廊火灾识别预警系统

为了有效识别和预防由不安全因素引起的综合管廊火灾事故,利用多种传感器数据融合方法对综合管廊中可能导致火灾的各种危险因子进行监测,并提出了以PLC为下位机、NI公司开发的LabVIEW作为上位机的火灾危险识别与预警系统。该系统采用改进的关联规则Apriori算法对管廊中诸多引发火灾的危险因素进行了分析,并对分析结果进行了量化。结果表明,该系统能够迅速识别综合管廊中火灾事故的环境因素,并提前作出预警,为城市地下综合管廊火灾预警工程应用提供参考和借鉴。     

多传感器数据融合技术在温室控制系统中的应用研究

本文将多传感器数据融合技术应用到温室控制系统中,实现对温室环境的智能感知、智能预警以及智能决策,实现温室的精准化种植与智能可视化的管理。在多传感器数据融合的过程中,采用两级融合方式,首先对同类数据采取自适应加权平均算法进行局部融合,再对异类数据采取D-S证据推断算法进行全局融合,并根据专家系统进行分析,从而作出最佳的决策判断。     

广东省房地产市场预警方法的研究及应用

以经济监测预警理论为基础,采用指数预警方法,初步建立了广东省房地产市场的预警系统,并利用2002年-2003年的数据进行实证分析,以建立科学可行的房地产市场预警预报体系,从而促进房地产经济的持续良好运行。