利用EXCEL软件处理化工原理实验数据的尝试

该文以计算机应用软件ECXEL在化工原理实验数据处理应用为例，探讨计算机应用于化工原理实验，处理化工实验数据，以提高学生学习的积极性和学习效率及学生的综合素质。     

2005年普通高等学校招生全国统一考试“文综”、“理综”试卷(天津卷)评价

本文对2005年普通高考天津卷各学科试卷进行了总体评价,分析了试卷的突出特点,并根据考后全样本的统计数据对试卷及试题的教育测量指标进行分析。同时结合各学科特点在知识领域、能力层级等方面进行更深层次的发掘,从命题设计和评卷分析的角度对教学和复习提出了建议。     

Refreshing File Aggregate of Distributed Data Warehouse in Sets of Electric Apparatus

Integrating heterogeneous data sources is a precondition to share data for enterprises. Highly-efficient data updating can both save system expenses, and offer real-time data. It is one of the hot issues to modify data rapidly in the pre-processing area of the data warehouse. An extract transform loading design is proposed based on a new data algorithm called Diff-Match, which is developed by utilizing mode matching and data-filtering technology. It can accelerate data renewal, filter the heterogeneous data, and seek out different sets of data. Its efficiency has been proved by its successful application in an enterprise of electric apparatus groups.     

基于FastText的新闻文本多分类研究

在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。     

基于关联分析的计算机软件数据挖掘技术

计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。     

高校通用试题库管理系统

本文介绍了一个通用的试题库管理系统的开发,系统功能及实现方法.该系统采用面向对象编程,结合VBA和OLE技术使该试题库管理系统具有任意添加、删除、修改、排序、自动抽题、随机抽题、自动生成试卷、预览、排版、打印等功能,适合于创建各类试题库,具有广泛的应用前景和实用价值.     

软件坚固性与基于软件的容错技术

坚固性是软件可靠性的主要方面之一，并正在成为衡量软件质量的重要指标。基于软件的容错技术是实现软件系统坚固性的主要途径，包含了操作容错、数据容错、软件容错和硬件容错四个方面内容，其本质都是冗余方法，基本手段的故障检测与故障定位、故障包容与故障屏蔽、系统重构与故障恢复等，软件容错的基本方法是多样性设计，其代表性方法是恢复块RB和多版本编程NVP技术。本文同时简要介绍了容错技术的基本思想、方法及相关研究的发展概况。     

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。     

基于粒子群优化算法的散乱数据光顺拟合

在散乱数据光顺拟合问题的计算中,引入了群体智能粒子群优化算法,增加了计算的自动程度以及客观性,优化中提出了优于传统罚函数法的模糊罚函数法,将模糊集合理论和粒子群优化算法有机地结合起来,并通过对节点序列内在关联性的分析,提出了适合邻域搜索类算法实施的邻域结构,以获得目标函数的全局解,最后给出了数值仿真实例。     

基于关联规则的数据挖掘技术在高校教学评价中的应用

目前很多高校对教师教学质量的评价主要是给出一个结论,而对影响教学质量的因素没有进行分析。本文将基于关联规则的数据挖掘技术应用在教学评价中,对挖掘结果进行分析,并提出了指导意见。