基于BAS-SVM的学生学业动态预警研究

为了提高大学生学业状态的预警准确性,在经典的SMV模型的基础上,调整核参数以及性能被惩罚的参数值,创建了改进的BAS-SVM的大学生学业状态动态预警模型.为准确合理地实现学业动态预警,选择考勤指数、学习指数、成绩指数、"宅"指数和家境等5个关键指标作为学业预警的主要指标,并将学业预警结果划分为好、中、差三个等级.将影响...     

“互联网+”时代的高职学业预警模型探究——以江苏城市职业学院为例

学业预警作为高校教学管理的重要组成部分,是加强学风建设和提升高等教育人才培养质量的重要措施。在当前大力推进高等教育教学数字化工作背景下,文章以学业预警为切入点,探讨教育数字化的实现方式,提出了基于大数据技术的学业预警模型设计,对提升教学大数据的利用,改善学业预警效率,对探索数字化技术在教学管理中的应用有参考指导作用。     

学生行为相关性分析及改进GA-BP学业预警算法

针对教育大数据背景下高校学生管理面临的问题,提出了一种高校学生学业预警算法,利用现有高校数字校园建设成果,挖掘潜在的教育数据.采用Kendall相关性分析方法选择用于预测的特征数据,选择相关系数较高的8个特征数据作为BP神经网络的输入,采用相关性分析结果改进GA-BP算法,综合考虑各项因素实现学业情况的预测.经试验,该...     

判别分析在矿体含矿性判别过程中的应用

数学地质方法以地质学和数学为依托,以计算机技术为手段,为地质研究提供了定量的可能。判别分析是数学地质中常见的一种方法,对矿体含矿性预测评价有一定的现实意义。本文主要介绍了判别分析的原理、目标以及常见方法,并在此基础上采用SPSS软件对一组典型实例进行分析,进一步揭示判别分析在地质工程中的重要性。     

高校学生学业预警系统的研究和实现

学业预警系统根据当前大学生的学业基本情况,通过设置全面多样的预警指标,加上行之有效的管理对学生的学业情况进行全程跟踪,满足了高校学生学业预警的需求。     

基于因子分析法的高职学生成绩评价

主要探讨了因子分析法在学生成绩评价方面的应用。首先通过建立数学模型,并借助sPss软件对学生各科成绩进行分析;其次,根据分析结果寻找学生成绩背后的隐藏变量,以便客观地分析学生各方面能力的差异,从而促进教师有针对性地开展教学活动,寻找最佳的教学方式。     

一种基于协同过滤推荐的大学生学业预警系统

针对当前大学生学业预警大都仅仅是基于学分成绩而存在片面性且不太准确的问题,本文通过将学生和课程分别类比为"用户"与"商品",采用基于Item的协同过滤(Item-based collaborativefiltering,ItemCF)推荐技术实现向学生"推荐"最有可能挂科的课程,协助完成大学生的学业预警。该基于ItemCF的学业预警算法在Spark上实现,相比于FP-growth,基于协同过滤推荐等方法的大学生学业预警系统可以获得50.74%的召回率、25.25%的精确度、33.72的F1-Messure和85.19%的覆盖率。     

基于人工神经网络的财务管理预警模型

以提升财务管理预警精度与效率为目的,提出了基于人工神经网络的财务管理预警模型.依照关键性、相对性、简易型等原则,结合传统财务管理指标与现金流量信息,选取体现公司盈利能力、偿债能力、现金流量与资本能力等24个财务状况的指标变量构建财务管理预警模型的指标体系.利用BP神经网络构建财务管理预警模型,将指标体系内的指标变量和表...     

改进的核费舍判别分析法应用于故障诊断

化工过程采样数据具有强非线性和噪声,针对化工过程状态监控的问题,提出一种改进的核费舍判别分析法（KFDA）的故障诊断算法。首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择（FVS）算法降低复杂性。Tennessee Eastman process实验结果表明了该算法的有效性,同时该算法加强了KFDA故障诊断的准确性,并明显地减少了存储空间和运算时间。     

基于模糊综合评价构建物流运输预警模型

针对当前公路物流运输的安全问题,提出构建公路物流运输预警模型的思想。从人、车、道路、环境和运载物品5个方面对公路物流运输的影响进行了全面分析。通过层次分析法和专家打分法确定公路物流运输的安全预警指标及其权重。采用多层次模糊综合评价法选择合适的模糊算子构建公路物流运输预警模型。利用此模型可以计算公路物流运输的安全预警级别,给出相应的预警信息。实验表明,采用模糊综合评价法构建物流运输预警模型是可行的,能够实现对运输过程的预警。     

基于SOM-PNN的信贷风险预警模型研究

信贷对现代市场经济非常重要，同时又会带来风险．以人工智能的思想为指导，将SOM与PNN网络相结合．提出并建立了一种基于SOM-PNN的信贷风险预警模型；结合统计理论方法对输入样本进行预处理，解决了网络训练中样本选用的问题；并利用因素分析方法对预警结果进行了解释．实验表明，利用该模型在得到可视化预测结果的同时，还可得到较高的预警精度．     

基于SOM的预警模型研究与应用

在预警系统中建立有效的风险预警模型是十分重要的。我国进行风险预警起步较晚,历史数据残缺不全,预警时有些因素带有模糊性,而神经网络带有高度并行处理信息的机制且有自学习、自适应能力,因而使系统灵活性更强。本文提出并建立了一种基于SOM神经网络的风险预警模型,解决了模型训练和样本选用中的一些问题。最后用实际数据对模型进行了检验,对预警结果进行了分析。     

基于神经网络算法的企业财务预警模型构建

本文详细介绍了基于神经网络算法的企业财务预警模型构建思路,明确提出了财务预警机制中的各项指标,在财务预警基本模型的基础上通过人工神经网络实施了进一步的优化,解决了常规反向误差传播算法收敛速度过慢的问题.     

基于层次分析法的网络传播淫秽物品犯罪预警实证研究

在当前网络传播淫秽物品犯罪形势日益严重的背景下,构建一个淫秽信息主动预警模型已成为推进打击工作的迫切需求。本研究针对上述问题,设计了一种基于淫秽信息等级的综合分析与评估框架。在此框架中,通过深入剖析当前利用网络传播淫秽物品犯罪案例及犯罪打击现状,识别并提取出淫秽视频网站的关键特征数据。同时,采用模糊综合评价和层次分析法（AHP）构建特征矩阵,对淫秽信息特征进行深度分析与计算,获得淫秽视频网站淫秽等级的定量评估模型,为我国打击网络传播淫秽物品犯罪提供科学支持。     

基于计算机资源知识库的安全预警系统设计

针对计算机应用中面临的日益严峻的安全风险,尤其是网络环境下硬件和软件系统易于被黑客攻击、病毒侵扰等问题,分析了影响计算机安全的主要因素,研究了消除风险的措施方法,提出了基于计算机自身硬件和软件资源知识库的安全预警系统设计方案.通过WMI技术实现对设备信息的检测,利用专家诊断系统,对可能出现的安全隐患及时报警,并提供相应的决策支持.实验结果表明,该系统对计算机安全预警及时、准确,可以侦测硬件、软件资源的现有状况,有效保护计算机系统的运行安全.     

基于决策树的心理危机预警模型研究

网络文化的飞速发展,社会变革的强烈冲击等给大学生造成的心理危机已成为当前高校和社会面临的严峻挑战。通过调查研究,从网络、性格、学习、经济等方面分析了当前高校大学生心理危机产生的各种原因和关键因素,利用决策树C4.5算法对产生心理危机的各种信息进行分析,找出关键因素,建立基于C4.5的大学生心理危机预警模型,以帮助建立、健全危机预警和危机干预机制,并预防大学生心理危机的产生。     

基于文化算法的网络文化安全预警模型

本文通过对社会系统研究领域、文化演化研究领域、复杂系统研究领域、数据挖掘领域的学习研究,先定义了网络文化安全问题。即分析文化对网络社会产生的影响程度问题,并在此基础上提出并设计了基于文化算法进行分析的网络文化安全预警模型。最后,为了验证提出的方案,本文通过定制的BBS网页情景,成功进行了实验。最后通过对实验情况的分析和总结,找出该模型设计的不足,并提出进一步的改进策略,以期完善基于文化算法分析的网络文化安全预警方法。使其发挥更大作用。