基于数据库抽样的海量数据分类算法研究

本文对目前比较优秀的各种分类方法进行了介绍、分析和比较.在此基础上,借鉴决策树方法的快速分类特性,提出了一种基于数据库抽样的海量数据分类算法,给出了算法的设计思想和实现原理,并对多处理环境下的优化进行了探讨.实验研究表明,该算法可以明显提高海量数据库的分类效率.     

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题，本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论，进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后，用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则，以指导学生的选课。     

一种基于SVM的遥感影像分类技术

支持向量机（SVM）应用到高光谱图像分类中有较好的识别效果。但用它来分类数据量大、维数高的高光谱图像时,就会遇到如何选择最佳惩罚因子和最优权向量系数的问题。提出一种改进的多类支持向量机分类方法,在OAO-SVM分类结果的基础上进行二次分类,以改善错分样本较多的类别之间的混淆程度。实验表明,二次分类的多类支持向量机方法是有效的。     

低碳视野下我国产业园区的技术创新路径研究

低碳产业园区已经成为我国工业时代发展中的主流,这块区域也是能源和资源消耗的密集地。文章主要分析了低碳产业园区的发展现状、低碳技术的创新路径以及低碳产业园区发展的对策等几方面的内容,并通过国内外案例分析提出应对挑战的建议。面对低碳产业园的建设和发展,我国应该从整体着手实现全方位的低碳转型,引导人们共同创建绿色、生态、文明的生活方式,这也是当今时代发展的必然要求。