商科院校计算机专业产学研相结合的实践教学模式探索

结合商科特色的办学优势,探索产学研相结合的计算机专业实践教学体系,是商科院校培养应用型计算机专业创新人才的有效途径。该体系需着力于设计阶梯式产学研实践教学环节、建立行业特色产学研实践教学基地、建设"双导师型"的实践教学师资队伍、加强以工程实践能力考核为主的实践教学质量评估。     

基于粗糙集的不完备信息系统的知识获取

根据不完备信息系统(IIS)的数据不完整或不完备的特性,从粗糙集(RS)等价类的概念出发,提出了基于粗糙集理论的不完整数据集知识获取方法,利用该算法不仅可以从不完整数据集中提取规则,并且能够解决在学习过程中对训练事例属性未知特征值的估计问题.最后,给出具体的算例利用所给的算法求得信息系统的知识获取,并对所得的结果进行比较,从而说明所给算法的有效性和实用性,也证实了该算法可以有效地应用于复杂工业过程的专家系统知识库的建立.     

基于主要特征抽取的重现概念漂移处理算法

针对重现概念漂移检测中的概念表征和分类器选择问题,提出了一种适用于含重现概念漂移的数据流分类的算法——基于主要特征抽取的概念聚类和预测算法（Conceptual clustering and prediction through main feature extraction, MFCCP）。MFCCP通过计算不同批次样本的主要特征及影响因子的差异度以识别重复出现的概念,为每个概念维持且及时更新一个分类器,并依据Hoeffding不等式选择最合适的分类器对当前样本集实施分类,以 提高对概念漂移的反应能力。在3个数据集上的实验表明：MFCCP在含重现概念漂移的数据集上的分类准确率,对概念漂移的反应能力及对概念漂移检测的准确率均明显优于其他4种 对比算法,且MFCCP也适用于对不含重现概念漂移的数据流进行分类。