数据挖掘技术在教育学中的应用

随着信息化时代的不断发展,数据挖掘技术日趋成熟,满足了人们对于大量信息的处理要求。目前,数据挖掘技术已经越来越多的应用于金融、通讯和交通等各行各业,但是在教育领域的应用相对较少。针对这一现状,在传统的分析方法上采用了关联规则挖掘,聚类挖掘等多种算法,对青少年同伴关系、人际关系和网络成瘾等各方面进行研究,得到不同性别的青少年同伴亲疏程度不同等一系列结论,提出了数据挖掘技术在教育学领域的应用的新前景。     

校园网安全防护的研究

目的:探讨校园网组建起来后,所面临的各种问题,并提供有效的解决方案。方法:从网络的结构性,网络的可靠性,网络的安全性三个方面进行分析,并提出相应的优化策略。结果:提高了校园网运行的可靠性、安全性和效率。结论:采用路径分析、关联规则待方法对网络进行优化,可以提高校园网的运行效率以及安全性。     

技能点组合分布的技能操作题库组卷研究①

根据技能组卷特点提出围绕技能点构建组卷约束模型,使用组合分布策略实现技能题库自动组卷。设计了技能点组卷矩阵约束模型,重点探讨组合分布组卷策略实现的三个关键环节：参数验证优化、技能点组合方案生成和技能试卷生成。通过实例验证表明：使用该方法实现技能题库组卷完全满足技能点组卷矩阵约束条件,具有组卷方法简便、组卷效率高、试卷质量优的特点,非常适合技能题库的组卷应用。     

适应视觉感知的块效应消除算法

针对编码图像出现块效应的现象,提出一种以人类视觉感知驱动的块效应消除算法。传统块效应消除算法经常会导致图像边缘丢失,为了解决这个问题,本文对块效应影响像素应用自适应滤波器和模糊推理技术。仿真结果表明算法可以获得比传统算法更好的效果。     

规则引擎在气象资料质量控制中的应用研究

为了提高气象观测资料的质量,为大气运动规律研究及各类气象业务系统提供可靠的数据来源,提出一种基于RETE算法和Drools规则引擎的气象观测资料质量控制方法.该方法能对各类字符编码的气象报文进行实时、准确的检查,并具有灵活的规则自定义与维护功能,以适应各类气象观测资料不断发展、变化的要求.该方法的应用,既继承了传统的历...     

基于微粒群抽样的关联规则算法

采用了ApASAR算法的设计思想,符合最小范围下界的将会进入后选集进一步判断是否是频繁规则,不断更新,在候选规则集中加入新的规则组合,并将候选集中表现突出的规则组合晋升至大项集中,而将无法进入候选规则集的规则组合淘汰。     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统（MAS,Multi-Agent System）为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作。针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。     

一种改进的计算机取证领域的分流过程模型

随着计算机的广泛应用,计算机犯罪越来越多,由此产生了一门新的学科——计算机取证学。文章在计算机取证领域的分流过程模型CFFTPM（Computer Forensics Field Triage Process Model）的基础上,提出了一种改进的计算机取证领域的分流过程模型ICFFTPM（an Improved CFFTPM）。与CFFTPM模型相比,该模型更完整、更具体,并且可以方便地运用于实际的数字取证调查中,适用于多种计算机犯罪案件的侦破。     

An approach to mining bundled commodities

Although bundled commodities are largely existed in supermarket, there are few investigations about bundled commodities mining. In this study, interval-valued association rules as a novel and possible approach to solving the bundled commodities mining issue, is proposed. Properties research based on interval-valued association rules is conducted, and an interval-valued rule pattern: F, ,  is constructed, where F denotes set of interval-valued ruses, and denote the disjunctive operation and conjunctive operation, respectively. Furthermore, one of the properties satisfied by the interval-valued rules: A  C = B  C and A  C = B  C  A = B, where A, B, C are there different rules, is validated and utilized to mine the bundled commodities. Finally, a large-scale software engineering project relative to interval-valued rule mining is implemented to merge flight testing information about aircrafts which validates the technique of mining bundled commodities can be discovered a special relation between objects. These initial investigations provide a researchable framework for bundled commodities mining.     

基于相似关系的决策系统的知识获取算法

本文基于一种相似关系下的粗糙集模型,给出了一些基本性质,讨论了该相似关系下的决策系统的知识获取算法。该算法可以避免因数据离散化的处理而产生的信息系统相似度的误差。