基于灰色关联投影法的教师专业技术职务评定

职称评定工作是高等学校的一项重要工作,评定的合理与否将直接影响到高校师资队伍的建设和发展。针对目前各高校教师职称评定的现况以及传统的评定方法的局限性,提出了灰色关联投影法。首先根据教师职称评定的条件,建立科学的评价指标体系并进行合理地量化,然后结合5名教师采用灰色关联投影法计算出各教师的综合评价值,最后根据综合评价值确定教师是否成功获得职称。该方法把模的大小和夹角余弦的大小结合起来,全面地反映出了各决策方案与理想方案之间的接近程度,计算结果反映出了评价的公平合理性,评价结果基本反映了真实情况。     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

数据挖掘在教务管理中的应用研究

为了全面了解学生在校的学习情况,更客观地了解学校教学对学生学习状况的影响,本文对学生的成绩进行分析,采用了关联规则的Apriori算法挖掘出了学生的前期课程和后续课程之间的关系、理论课程和实验课程的关系、教师对学生学习情况的影响以及高中知识学习情况对大学学习情况的影响。     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

基于灰色关联分析的变形监测预报模型

随着城市建设的迅猛发展,大型和高层建(构)筑越来越普遍,建(构)筑物的安全建设与运行也越来越受到社会各方面的关注。为了保证建(构)筑物的顺利施工和施工后的安全运营,必须对建(构)筑物进行系统的、长期的变形监测,该文研究了基于灰色关联分析的统计预报模型建立的基本原理和方法,分别探讨了基于地下水位变化、地面荷载及其他影响因子变化的统计分析模型,并将其应用于基坑变形监测数据的分析中。分别通过单一统计模型和灰色关联分析模型预测结果与实测值进行比较,结果表明该模型有较高的精度。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。