C4.5决策树算法在应用型本科高校就业管理中的应用研究

将数据挖掘中的C4.5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中,有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系,对促进学校进行教学改革,指导学生提高自身素质和知识结构,从而最大程度的提高毕业生的就业率。     

辽宁西部地区先秦时期聚落遗址空间格局分析

聚落考古是以聚落遗址为研究对象的考古学重要手段之一.选取遗址数目众多的辽宁西部地区,采用决策树分类和基于遗址等级权重的改进聚类分析方法划分聚落,研究聚落分布及其内部结构关系.经分析,辽宁西部地区聚落分布受到水系、地貌和气候的共同作用,不同时期呈现出不同形态.区域中最大的聚落位于大凌河支流流域,该位置与史料中记载的辽西区域郡首阳乐的位置十分相近.通过对遗址等级的统计分析,各聚落内高等级遗址所占比例逐渐减小,最后趋于5%左右,各聚落高等级遗址的控制范围与位置和聚落内部遗址数目关系密切.     

一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法

针对现有机载激光雷达（light detection and ranging,lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型（canopy height model,chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶,以此作为单木位置的先验知识,继而采用归一化割（normalized cut,Ncut）方法实现冠层的初始分割;最后,以全局最大值代替局部最大值,并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件,再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测,进而实现单木的精确探测。实验结果表明,针对密集林区的单木分割,本方法有效地减少了漏识单木,整体精度达90%以上,将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。     

图书馆学学科知识地图的构建

简要介绍了知识地图的概念及构建方法,通过对CSSCI2003-2005年数据的统计分析,构建了图书馆学关键词关联图、学科专家知识地图、学科交叉图等学科知识地图,并提出了应用聚类分析来构建图书馆学关键词聚类树状图的方法。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

茶树中茶多糖含量测定及提取研究

考察了温度、酸碱盐介质及微波提取对茶多糖提取的影响，实验表明，用氯仿、乙酸乙酯将茶叶、茶树枝梢、茶树根粉末进行回流提取之后，再用质量分数2％的碳酸钠溶液在微波提取器中浸提3次，可将茶多糖及其它有效成分充分提取出来，其中茶树根多糖提取率高达7．25％，茶树枝梢可达6．34％，粗老叶子可达6．07％。     

ID3算法在高校招生决策中的应用研究

介绍了ID3算法的基本知识,并结合当前高校招生中的一些问题从数据挖掘的角度利用决策树算法对考生的信息进行了分类,找出帮助高校录取的一些规律,对提高新生报到率具有一定的指导意义。     

基于正域的决策树构造方法

决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法.在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法.该算法具有较大的灵活性.能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性.避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率.最后,实例验证了算法的可行性与有效性.     

基于自由树的中心的MAODV改进算法

MAODV路由协议是应用于移动Ad Hoc网络的一个组播路由协议,协议中的组长选取具有较大的随机性。本文分析了协议中组长的位置选取的相关特征,并在此基础上提出了基于自由树的中心的MAODV改进,改进算法避免了MAODV路由协议中组长处于组播共享树叶子结点的位置,减少了数据分组的传输次数,降低了网络传输的延迟。     

基于等腰直角三角形的二值图像压缩算法研究

针对二值图像的几何相似性,本文提出一种基于等腰直角三角形的压缩算法。该算法以四叉树为数据结构,以达到减小中间结点的开销;同时该算法的时间复杂度和空间复杂度均低于采用JBIG标准来压缩二值图像。其压缩比可提高15%;同时适用于复杂图像。