面向大学生心理问题分析的数据挖掘应用

当前已经进入大数据时代,数据挖掘是在大量的数据中提取有用的有价值的知识。本文结合高校学生心理测试产生的数据,采用ID3算法构造决策树分析预测大学生心理健康状况,为学校的心理辅导工作提供参考依据。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于深度学习的软件测试在线教学方法创新与实践

针对当前软件测试在线课程教学存在的个性化习题案例数不足以及教师对学生薄弱知识点把握不足的问题,研究智能化习题集和案例库的建立和更新策略,并通过深度学习与交互式机器学习方法分析作答情况、挖掘知识薄弱点,从而帮助教师统一针对性讲解,减少人工评判,实现教学质量改革智能化,落实“与时俱进”和“因材施教”的教育理念。     

某选煤厂选煤工艺及系统优化研究

以某选煤厂为例,结合生产实际的分析进行该厂选煤工艺的阐述,探究其选煤工艺尚存的问题,进一步提出选煤系统优化对策,以期具有参考价值。     

吹瓶模具制造企业面向负荷均衡的订单预投决策方法

针对吹瓶模具制造企业因订单到达的随机性、模具类别的差异性导致各生产车间负荷均衡性差、资源利用率低的问题,采用预投订单方式来均衡各生产车间的负荷。基于吹瓶模具制造企业的生产计划体系,设计了一套针对吹瓶模具制造企业的预投订单的决策模型。实践表明,在吹瓶模具制造企业,采用预投订单能很好地均衡负荷、平衡产能以及提高各加工设备的利用率,提高订单准时交货率,降低企业的生产成本。     

三维装箱问题研究现状与展望

装箱问题自1830年被提出以来就是学术界研究的重要领域,三维装箱问题是装箱问题中最复杂的一种。结合前人研究成果,将三维装箱问题按照多层次进行了详细的分类解读。系统地整理了三维装箱问题建模的三大要素:前提假设、目标函数、约束条件。同时提出了求解三维装箱问题的5类方法。统计了近年来几十篇文献,结合这些文献,对上述的问题分类、建模要素、求解方法等做出统计。最后针对目前三维装箱研究存在的问题和短板,为使三维装箱问题的研究可以更好地与实际工程问题相结合,提出了三点展望。