车载数据库远程备份与恢复系统的设计与实现

针对车载数据库系统存在的备份和管理问题,开发了远程备份系统.该系统实现了对车载数据库的远程备份与备份文件的智能管理.该系统根据备份策略,对数据库进行相应的备份,并将备份文件自动存储到远程服务器端.在数据库恢复时,先对备份文件进行有效性检测,为用户制定恢复策略提供依据,再根据恢复策略对数据库进行恢复.该系统有效解决了车载数据库系统存在的问题.     

基于改进K-均值聚类算法的汽车用户行为分析方法研究

汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险，对于道路交通安全具有重要的意义，针对这种情况，提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率，在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的策略，然后结合自组织映射神经网络改进K-均值聚类分析方法，实现对于车辆驾驶人员的风险行为等级进行划分，通过聚类分析得到风险标签后，利用XGBoost算法实现对于用户风险行为的辨识。实验结果表明，改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了提高，预测准确率为98%,召回率为98%,F1值98%,kappa系数高达0.97,远远超过其他集成辨识模型，表明本文模型在汽车用户行为的分辨准确率上得到有效提高。     

改进的聚类算法在现代教育技术混合式教学中的应用

混合式教学打破了教学中空间上的限制，在教学中发挥着重大作用．将成熟的线下教学流程通过网络资源建设形成同等教学效果的线上课程．资源的可拓展、易获取、复观摩等特性将使课程资源更适合学生进行自驱式研究学习，强化学生知识获取能力．以研究线上线下混合式教改效果为目的，在深入研究聚类算法的基础上，提出一种改进的k-means算法，并将其运用到现代教育技术课程的教学方法改进中．在大数据的环境下，通过实验对学生学习行为模式进行挖掘，从而及时详细地理解学生的学习状态，准确判断学生的学习行为，从而优化教学，以此对改进后的教学做出评价及建议．数据分析结果可根据学习行为习惯划分出不同类型的学生，从而指导教师进行更有针对性地改进教学方案，提高教学质量，有利于混合式教学的长远发展．     

基于梯度直方图的图像自适应滤波去噪

为了解决自适应滤波器在图像去噪中因需要噪声检测以及人工设置阈值，从而影响去噪效果的问题，提出基于梯度直方图的自适应滤波方法。首先，对噪声图像均值滤波后的初始去噪图进行计算，得到梯度直方图。然后，通过对梯度直方图曲线形状进行分析，计算出分割性最优的点作为阈值。最后，用计算得到的阈值与图像信息的局部变化率相结合，建立尺度自适应调节的滤波模板，对噪声图像进行滤波去噪。实验结果表明，本文算法针对不同噪声类型和不同强度的含噪图像去噪效果均有提升，并且可与其他算法相融合，对自适应类算法的改进具有普适性价值。