研究性学习和研究性教学的实证研究——以数据挖掘课程为例

在分析研究性教学和研究性学习一般原理的基础上,提出在数据挖掘课程中引入研究性教学与学习的理念,并努力推进研究性学习在课程中的应用。从微观层面讨论数据挖掘课程的各个教学环节如何有机配合形成完整的教学体系,以保障研究性学习的有效开展。     

基于中间件的统一验票系统

为了解决一场演出的票务委托多家票务公司销售而造成票务信息不统一,无法通过验票终端统一验票的问题,设计开发了票务中间件,所有票务信息通过票务中间件进行集中和共享。详细介绍了基于中间件进行统一验票的信息处理流程和系统设计。     

一种基于特征聚类的特征选择方法

特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在 UCI 数据集上的实验结果表明,FSFC 方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。     

基于Value双向近似推理的系统决策方法

先提出Vague值间的一种新的相似度,并基于有序加权聚类(OWA)算子给出Vague集间的新的加权相似测度,其中的权重是由决策者根据实际决策需求来确定的,具有一定的弹性;另外通过Vague输入事实与Vague决策规则的前件(或后件)之间的相似匹配度,得到一个简单可行的双向近似推理方法,这可为复杂环境下的系统决策(如工业检测和医疗诊断等领域问题)提供有效的支持工具。     

谈如何用Java语言实现Huffman编码

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频压缩及通信、密码等领域得到应用。Java语言是一种目前比较流行的、面向对象的程序设计语言,文章就如何利用Java的优先队列结构建立Huffman编码树进行了探讨,并给出了编码与反编码程序。     

一种混合化学反应优化算法求解最小顶点覆盖问题

最小顶点覆盖问题是组合最优化问题,在实际应用中有较广泛的应用,是一个NP难问题。论文针对最小顶点覆盖问题给出了一种混合化学反应优化求解算法。首先根据无向图的邻接矩阵表示法,设计了参与化学化反应的分子编码和目标函数;同时把贪心算法思想创造性地融入到化学反应优化算法的四个重要反应算子中,以加快局部较优解的搜索过程;最后通过模拟化学反应中分子势能趋于稳定的过程,在问题的解空间中搜索其最优解。模拟实验结果表明,该算法对于求解无向图的最小顶点覆盖问题是有效的,并且在求解效率等方面有一定的改善。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

MSTTS技术在VFP中调用应用

本文介绍了一种在ＶＦＰ中调用微软ＴＴＳ技术的实现方法,并通过一个发音实例,说明其设计步骤。     

VC++中数据库访问技术研究

结合VC++讨论并比较了当前流行的几种数据库访问技术:ODBC,DAO,OLE/DB和ADO。在简要叙述其原理后,说明了三种数据库访问技术各自的优缺点,并给出了基本使用方法。     

基于MP、RUP对软件过程的研究

随着软件规模的扩大,软件危机进一步加深,软件过程的研究越来越重要。本文基于微软过程与传统的统一建模过程对软件过程进行了研究。采二者的优点,补二者的不足,提出了MRUP软件过程,通过实践比较,在中小型软件开发,更加优于二者。