Web挖掘在远程教育系统中的应用

阐述了在远程教育系统的研究和应用中，利用Web挖掘技术，有效地将学生学习过程中的数据记录到日志文件中，并对日志文件进行有效地分析和挖掘；利用Apriori改进算法FT-树增长算法，找出对远程教育系统及基于Web的其他教学和管理工作有指导作用的关联规律。     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

基于FP_Growth算法的关联规则挖掘研究及应用

关联规则的发现对于挖掘数据中的隐含信息非常重要,针对关联规则挖掘算法进行研究,分析了利用FP_Growth算法构建FP-tree和递归挖掘频繁项集的过程,并应用该算法对大学生兴趣爱好问卷调查结果进行分析,通过找出强关联规则,准确了解学生的共同爱好,有助于更好地开展校园文化活动.     

基于压缩数据集的挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后，结合临床数据的特点，建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

关联规则挖掘的Apriori算法综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。     

改进的关联算法在高校学生综合测评中的应用

利用数据挖掘的关联规则对淮北职业技术学院教务系统中的学生信息进行分析,采用Apriori算法完成学生数据间的关联挖掘,生成关联规则。发现影响学生综合测评的因素,为教学管理部门提供参考。     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

以“算法”为核心的程序设计课程教学模式探讨

针对以往以语法为核心的教学模式带来的弊端,本文提出以算法为核心的程序设计课程的教学模式,该教学模式符合程序设计课程的学习规律,能够有效地激发学生的兴趣、提高学生的程序设计能力。     

基于关联挖掘的课程相关性模式研究

基于关联规则挖掘理论,采用经典Apriori算法,通过对某高校历届学生专业修读课程及考试成绩数据与规律、规则等的学习,发现了数据中隐藏的课程相关规则或模式.针对所产生的大量模式和规则进行兴趣度分析,提取出符合高校教学管理与改革需要的、更有效的课程相关规则,对指导当今高校学分制体系下学生选课、排课及学生个性化学业修读计划制订与实施等具有积极意义.     

论高中物理电场部分的教学

讨论描述电场和重力场的概念对应、研究方法相同、物理规律相通，从几个方面实施对比教学，有助于学生掌握电场的性质和规律，学会对场的描述和研究方法，为今后的学习打实基础．     

基于关联规则的计算机基本操作能力影响因素分析

以目前高校为非计算机专业学生开设的计算机应用基础课程为研究对象,首先对关联规则挖掘算法进行了分析,而后将处理后的样本数据,由Excel工作表导入SQL Server 2008,生成数据挖掘库,并以VB 6.0作为前端开发工具,采用Apriori算法进行频集挖掘,找出计算机基本操作能力各影响因素间的潜在关联性,进一步为学校、教师及学生的教学活动提供有价值的参考建议。     

基于用户反馈的关联规则挖掘在试卷分析中的应用

传统试卷分析系统一般只是对考试成绩做简单的整体统计,如平均分、等级、不及格率等,用户缺乏对试题知识点掌握情况关联程度的准确了解。针对该问题提出一种基于用户反馈的关联规则挖掘算法。首先对原始数据进行预处理,得到试卷知识点评分权重表和二进制的学生得分率表。然后建立一个根据用户选择层数输出关联规则,以及查询与选定知识点相关的规则的新方案。最后,提出了一个考虑用户反馈、支持度和置信度阈值的关联规则挖掘算法,以过滤无用规则,提高挖掘效率。对VB试卷数据应用该算法,发现了基于用户反馈的有趣关联规则。实验结果表明基于用户反馈的关联规则挖掘优于其他关联规则挖掘算法,更易获得有趣的关联规则。     

四度图分布区域的周期律

用同余式的原理，推导出图类G（4）的分布区域的周期变化规律，找出了分布区域为格点多边形的条件。     

基于满意度分析的物理化学实验考核研究

设计了高校物理化学实验考核学生满意度测评表,选取我院化学教育专业部分学生进行问卷调查,所得数据运用主成分法进行分析,得到评价指标重要性和满意度的战略象限图,分析明确了影响学生对物理化学实验考核满意度的重要因素,有针对性地提出了物理化学实验考核工作改进的建设性意见。     

基于回归预测算法的无线传感器数据融合

无线传感器网络技术作为21世纪最有影响力的世纪技术,得到了越来越多的广泛关注,而无线传感器的能量问题,是制约无线传感器网络发展的核心问题之一。由于无线传感器的能量十分有限,因此要求尽最大可能减少能量的消耗,进而达到延长使用寿命的目的。课题从研究无线传感器节点采集到的数据开始,通过对采集到的周期数据进行分析,找出某种潜在规律,从而选择一种现有的回归模型进行下一周期的预测,如果下一采集周期的采集数据满足预测规律,则不必向汇聚节点上传数据,进而减少了数据的传送次数,节约了能量。基于回归预测算法的无线传感器数据融合是依据沈阳地区的温度数据为样本,同时应用MATLAB仿真模拟,根据模拟验证的结果表明该算法确实做到了减少数据的传输量,达到了节约传感器能量,延长了无线传感器网络寿命的目标。     

A method for range image registration via neural network and ICP algorithm

In this paper, a new integrated registration algorithm based on neural network and ICP (iterative closest point) algorithm is presented. A coarse registration process is implemented with neural network, and then further optimized by ICP algorithm. The corresponding point pairs are found according to the target points’ curvature and color information. Mahalanobis distance, which reflects the scattering degree of point data, is employed to define the closest distance and the closest points. The results of the experiment show that our algorithm has better feasibility, validity and efficiency than the traditional ICP method.     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。