ID3算法在分析学生成绩中的应用

数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现潜在的知识。利用ID3算法可以对学生的学习情况进行分析,发现影响学生成绩的主要因素,从而指导教师合理进行课程改革,改善教学过程中的薄弱环节,从而有效地帮助学生提高成绩,真正掌握有用的知识。     

数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用

随着,国内职业教育规模扩大,学生的数量越来越多,何充分地利用这些数据,使其潜在的使用价值得到充分的挖掘和利用,为学校决策者提供决策依据,科学指导教学,将是职业学校迫切需要解决的问题。本文利用现有学生成绩数据库,应用改进的数据挖掘Apriori算法进行了情况分类,分析结果,得出了＂机电一体化＂专业分课程之间的影响学生成绩的内部原因,为学校的教学管理提供参考。     

基于关联规则的学生成绩分析

数据挖掘技术是目前信息技术研究的热门问题,被广泛的应用于各个行业,但在教育领域的应用相对较少。本文对数据挖掘技术中的关联规则进行了介绍,实现了Apriori算法,并应用该算法对学生成绩进行分析,挖掘学生成绩数据中的隐藏信息,找出了各个成绩为优秀的学科之间的关联性,得出了语文、数学、英语及各文理科课程的相互影响程度,为教育管理部门提供决策支持。     

基于信息熵的DEA交叉效率综合评价

DEA交叉效率作为自评和互评体系相结合的用于决策单元评价并排序的方法,自1986年提出至今已得到充分发展,伴随着解决旧模型某个方面的缺陷或在应用方面的不足而产生了许多新模型,但这些模型总有各自的侧重点。利用信息熵综合不同DEA交叉效率模型来评价决策单元的相对效率,可以在一定程度上平衡各个模型的缺陷,使得最终的评价效率更客观和更可靠。最后选用一个经典数据算例验证该方法的有效性。     

数据挖掘改进算法在学生成绩分析中的应用

针对现有学生成绩分析的单一性,为充分发挥成绩数据的潜在价值,提出了一种基于Apriori改进算法学生成绩分析方法。实验结果表明,与传统成绩统计分析方法相比,该算法能够对学生成绩进行聚类分析,找出学习态度、成绩相近的类别,用于教学管理者制订人才培养的方案和教师因材施教,提高教学管理水平。且改进后的算法速度更快,效率更高。     

基于退避机制的软件可靠度属性覆盖算法

软件的可靠度评价是度量软件质量和效率的核心要素,设计可靠度属性覆盖算法,从信任管理的框架内研究软件的可靠性增强方法。传统的软件可靠度属性增强和覆盖方法采用轮换调度算法,对软件质量属性的度量效果不好。提出一种基于退避机制的软件可靠度属性覆盖算法,把对整个覆盖区域的覆盖拆分成对覆盖区域内每一个网格点的覆盖,进行软件可靠度信息覆盖,根据分配原则得到新增数据的所属分区信息,由此实现软件的网格点信任度模型构建,基于信任度的退避机制选择策略,对软件的样本进行聚类,进行软件可靠度属性覆盖改进。仿真结果证明,该算法保证较高的覆盖质量的前提下,对软件的可靠性评价更加的安全可靠,软件总体的能量消耗更慢,延长软件可靠性寿命周期。     

覆盖算法在文本分类中的应用

本文利用前向神经网络的交叉覆盖算法,通过对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。应用该算法对语料库中的文本进行实验,从实验结果来看,该算法在运行时间和精度上都取得了令人满意的结果。     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

优化的覆盖算法在信息检索中的应用

本文首先利用有限混合模型对前向神经网络的交叉覆盖算法进行优化,再将优化后的覆盖算法应用于已进行分词预处理的中文文本数据库。从实验结果来看,优化后的覆盖算法在测试精度上取得了令人满意的结果,10次实验所得到的平均精度除经济类外,其余都不同程度高于原覆盖算法处理同类数据的分类精度。     

基于EFAHP的模糊综合评价模型在高校学生成绩评价的应用探究

成绩是学生学习效果最直接有效的反馈,也是学生评奖评优和高等学校教学与管理的重要内容。在近年学生成绩评价中开始更多注重学生过程性评价,这导致了评价模型中指标多、层次结构多的结果。此外,很多指标权重系数的确定带有教师的主观性,是不精确和模糊的。为了提高成绩评价模型的合理性和准确性,本文基于拓展模糊层次分析法和模糊综合评价法建立了学生成绩综合评价模型,并以“微积分”课程为例进行多指标综合成绩评定。最后基于该模型开发了具有可视化交互界面的评价系统。该系统方便教师使用,有助于全面、客观地开展高校学生成绩评定,与同类模型相比具有灵活度高、简单易操作等优势。     

基于两次剪枝的完全加权关联规则挖掘算法

完全加权关联规则挖掘在信息检索查询扩展领域中有着很高的应用价值.在深入研究现有算法的基础上,提出基于两次剪枝的完全加权关联规则的挖掘算法,给出与其相关的定理,进行相应的实验.该算法采用两次剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到提高.实验结果表明了该算法的有效性,与现有算法比较,挖掘效率确实得到改善.     

一种基于Apriori算法的辅助分析策略

经典的Apriori算法可以搜索出所有的频繁项集，因而被广泛地应用于关联规则数据挖掘系统。研究表明：采用一种辅助分析策略，通过对项集规模的计算简化搜索过程，提高算法效率。     

基于链接分析的结构挖掘算法在信用评定中的应用与研究

在Web数据挖掘的应用与研究中，学者们开拓了许多新的研究领域和方向，如图挖掘、数据流挖掘等等，也掀起了将数据挖掘的思想应用于其它研究领域的新高潮。本文提出了一种基于图论链接分析的结构挖掘算法，用于为交易双方进行客观真实的信用评分。为了验证算法的可行性及精确度，本文以某商业地产网站的订单数据为建模样本进行了模拟实验，并给出了分析和结论。     

一种优化的频集发现算法

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要方面,本文介绍了关联规则挖掘的一般概念,探讨了数据仓库中关联规则的挖掘问题,提出一种基于矩阵的对L2进行改进的算法,并对其与Apriori算法进行了分析和比较。     

我国图书情报领域个人学术评价指标的应用情况研究

[目的/意义] 考察我国图书情报领域内个人学术评价指标的应用情况,为后续的个人学术评价指标研究提供参考,推动构建更加科学、合理的个人学术评价指标体系。[方法/过程] 收集9种CSSCI图书情报学代表期刊2014—2018年有关个人学术评价指标的文献数据,运用内容分析法,从使用范围、使用环境、使用动机、使用情感4个方面考察指标应用情况。[结果/结论] 分析显示,我国图书情报领域个人学术评价指标使用处于主要研究h类指数的指标发展阶段,较多使用传统简便的文献计量指标,如h指数、发文量与被引频次;个人学术综合评价的多元指标融合途径研究较少,仍有必要继续加强包括多指标融合比较、进一步完善个人学术评价指标体系在内的学术评价研究。     

基于A*算法的最短路径寻优数学方法研究

近年来,作为人工智能领域一个分支的最短路径探索仍值得做更进一步的讨论和研究,最短路径问题是给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。在最短路径的算法之中,各个算法也都具有各自的优点和适用性。针对Dijkstra算法、蚁群算法、A*算法的特点,经过分析与研究得出,A*算法在最短路径寻优方面比其它路径寻优效率更高,对A*算法的程序实现,为人工智能领域以及机器人路径应用方面提供了重要的实际应用参考价值。     

基于用户评论分析的网络学术信息资源评价体系模型研究

[目的/意义]从用户角度,通过用户评价内容挖掘构建形成网络学术信息资源评价模型,为网络学术信息资源评价提供一个新的视角,并为其更进一步深入研究奠定基础。[方法/过程]文章在利用爬虫工作自动抓取三个知名学术网站用户评论的语料库基础上,运用数据挖掘研究方法对评论数据进行分词、聚类,根据词间与词对关系,构建形成评价体系模型。[结果/结论]基于用户评论挖掘构建形成涵盖资源内容属性、资源外部特征、网络功能属性、获取过程、用户体验五个维度的网络学术信息资源评价体系模型。该体系模型反映出科学用户在利用新兴网络学术信息资源过程中对资源自身属性和平台规范性的关切,是用户与利用正式学术信息资源的本质区别。     

基于共享心智模型的学术团队特征分析

学术团队共享心智模型是一个学术团队中内在隐性知识结构与内在价值意义结构的共享载体。本研究通过构建学术团队共享心智模型以初步揭示学术团队内部互动和认知加工过程的"黑箱"。具体首先对学术团队的概念进行了界定,在此基础上构建了学术团队共享心智模型,并分析了模型的边际搜寻特征和路径依赖特征,以为高效的学术团队建设提供理论指导。     

基于蜻蜓算法和最小二乘向量机的小批量生产质量预测

采用蜻蜓算法(DA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法,解决生产过程中小批量产品在质量预测方面的问题。首先以汽车变速箱轴承内圈孔直径的尺寸作为预测数据,连续观测12个单位时间,并记录每个单位时间轴承内圈孔直径的尺寸数据,进行归一化处理;其次采用LSSVM对变速箱轴承内圈孔直径加工过程变化进行量化分析,并采用蜻蜓算法优化LSSVM参数;最后将DA-LSSVM综合方法与多种预测模型进行对比分析。结果表明,DA-LSSVM方法可以提高预测模型的训练预测精度,缩短训练时间。     

改进BP算法的辽宁省人均GDP预测研究

由于人均GDP时间序列具有复杂和非线性的特征,传统预测方法在预测分析时往往会产生很大的误差.运用Matlab软件采用不同的改进BP算法来建立和训练网络预测模型,以观测不同算法的精度和有效性;最后运用预测模型对辽宁省人均GDP进行了预测.