基于聚类和决策树算法的成绩影响因素分析

应用数据挖掘中的K-means算法对学生成绩数据表进行分类,得到成绩的定性评价,并对分类后的结果使用ID3算法建立决策树分析,得到影响成绩的关键因素是上课出勤次数,其他各种因素对成绩的影响相对较小。通过数据挖掘可将藏匿于海量数据中的有用信息挖掘出来,将其应用于成绩影响因素分析,能够促进学校教学工作的进一步提升。     

基于C#的考勤系统设计

在.NET集成开发平台下,利用C#进行程序设计,通过读取ID卡上的标识性数据,结合数据库技术设计并实现了考勤系统。阐述了系统设计思路及关键技术。     

RFID技术在博物馆藏品管理中的应用

通过在实施博物馆数字化建设过程中的实际情况,结合现有的计算机物联网技术,提出了在博物馆藏品管理中,使用RFID射频卡技术实现对藏品的有效管理,对博物馆藏品的防盗和藏品移动管理进行了架构开发和系统实现,并提出了下一步RFID应用的研究方向。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

Pitfalls in an International Development (ID) Project Implementation: A Case Study in a Developing Country

Literature review noted that donor funded projects and programs are sometimes referred to as International Development: ID projects. ID projects and programs are often being provided for the developing countries like an emerging, developing or least developed country. Such projects and programs are under public sector development specifically designed for economic and social needs of developing countries. These projects or programs are either implemented by recipient governments under a bilateral (or multilateral) agreement with the donor country or through an ’implementing partner’ of the donor, frequently a non-governmental organization or professional contractor. The operating environment and culture of the host country also make ID projects different from traditional business projects and make traditional project management tools in the developed world less appropriate (Blunt and Jones, 1992). This sometimes provides big challenges to various project teams. The paper through a Case study approach evaluates an ID Chinese Government funding construction project and its pitfalls through qualitative research approach. Qualitative data was presented and discussed to provide an insight into major challenges in the implementation of ID project of such scale.     

数据挖掘决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

文章介绍了基于数据挖掘决策树技术的学生成绩分析的实现过程,通过初期的数据采集、数据处理工作,然后利用ID3算法计算出各个属性的信息增益,最后采用具有最高信息增益的描述属性作为分枝属性,以此作为度量标准创建出学生成绩分析决策树并进行剪枝,研究最终的决策树,分析出对总成绩影响最大的因素有哪些.     

神奇的“卡族”

今年,上海中小学生们陆陆续续换上了一张特殊的学生证——电子学生证。从此,大家上学就和爸爸妈妈一样,要打卡啦!这张小小的看起来很普通的卡片,却有很多了不起的功能。比如门禁识别,我们进校时刷卡系统就能将我们进校的时间信息通过短信发送给我们的爸爸妈妈。在某些安装读卡器的场馆,比如图书馆、运动场馆,我们可以用电子学生证完成借阅图书以及课外活动记录。     

数据挖掘在教学诊断与改进中的智能算法的应用研究

数据挖掘是实现高职院校教学诊断与改进人才培养要素全覆盖、提高诊改结果的实时性与真实性、进一步健全内部质量保证体系的重要手段。文章对数据挖掘在教学诊断与改进工作中的智能算法进行分析,通过对决策树ID3算法的改进,从海量数据中提取出来潜在的、深层次的以及有价值的信息以供决策者及时准确的进行教学诊断,及时做出改进,提升自我诊断改进的准确性、及时性。     

开放存取期刊的出版模式及其"获取"途径

重点对开放存取环境下国际OA(开放存取)期刊的运营机制、多样化的期刊OA模式、OA期刊的质量控制及其影响力、OA期刊的版权模式等最新研究进展进行了分析;同时对ID/OA模式下的非OA期刊文章的"存档"与"获取"策略进行了分析研究,最后就我国如何借鉴国际开放存取的实践、提高中国期刊影响力和科研人员的学术影响力、如何利用OA资源等提出了建议。