个性化远程教育平台中数据挖掘技术的应用

现代远程教育是一种新型的教学形式,但多数未能实现针对不同学习者的个性化教学。研究如何将数据挖掘技术应用于远程教育领域,建立个性化远程教育系统模型,使远程教育系统的资源根据学生需求来配置,以求达到真正的个性化教学。     

基于不确定信息条件下的多属性群组决策评价模型

建筑安全管理的复杂性要求将决策者的知识和经验有效结合以利于做出正确的决策判断.逼近理想解排序方法(TOPSIS)作为一种实用且有效地处理多属性决策问题的方法被广泛地应用到建设管理领域.将该方法与灰数理论相结合,通过建立不确定信息条件下的多属性群组决策模型来进行建筑安全绩效评价.首先采用区间型灰数矩阵描述专家评价信息的不确定性;其次引入线性变换函数对灰数评价矩阵进行规范化处理以改善评价信息偏差问题,并采用明可夫斯基距离函数来克服传统TOPSIS方法中初始权重影响过大的缺陷;最后结合建筑安全绩效评价实例证明该模型算法的科学性和有效性,并易于拓展到类似决策评价中.     

同伦内点法求一类多目标优化问题的最小弱有效解

本文针对客观实际中不同决策者在已有条件下自我需求实现问题,根据"自报公议"原则,将多目标优化问题转化成含有权系数变量的一个新单目标优化问题.利用组合同伦内点法来求解单目标问题,通过路径跟踪得到多目标优化问题的最小弱有效解,从而实现"公议",达到相对最佳目的,并证明了该方法是整体收敛的.     

多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

基于物流数据仓库和决策树算法的客户信用度分析

根据物流企业与客户之间的互动关系,通过物流数据仓库决策树分析,得到各类影响因素的层次,为物流企业与客户今后的交易往来提供辅助决策信息,进行客户信用等级的评价,以此制定相应的赊销政策,控制客户信用风险。     

基于OBDD的Iteration-free CPDL判定算法

命题动态逻辑是一种应用模态逻辑,用于程序行为的推理.Iteration-free CPDL是一种无迭代算子而含有逆算子的命题动态逻辑.对于给定的Iteration-free CPDL公式集,方法是应用NCNF变换和FLAT规则对其进行预处理,并对公式集重构模型,然后将其转化为布尔函数,并利用OBDD来表示,从而调用已有...     

Clustering feature decision trees for semi-supervised classification from high-speed data streams

Most stream data classification algorithms apply the supervised learning strategy which requires massive labeled data.Such approaches are impractical since labeled data are usually hard to obtain in re...     

手形和掌纹决策层融合方法研究

手形识别和掌纹识别是两种不同的生物特征识别技术,根据二者的特点,将它们相结合研究手形和掌纹融合算法。分别介绍了基于几何特征的手形特征提取方法和基于模糊方向能量的掌纹特征提取方法,针对两种生物特征的特点,重点研究了二者在决策层融合的方法,构建基于并联融合和串联融合的双模态识别系统。通过对每种算法的实验测试,表明融合后的系统性能要优于单一的手形识别和掌纹识别方法的性能。     

决策表中基于对象的μ-约简方法研究

研究了不协调决策表中基于对象的μ-约简问题,给出了μ-约简的一些性质及等价定义,得到了μ-约简的判定定理和相应的可辨识矩阵及辨识公式,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法。并通过实例将决策表中基于对象的约简与整体约简进行了对比,结果表明前者可以得到更简洁的知识。该方法也适用于协调目标信息系统。     

一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法

设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39％.