基于Python的情感数据分析

为了分析教师在教学过程中存在的不足之处,以期为教学质量的提升提供参考依据。文中首先通过Python将学生主观评教进行切词,获得高频情感词汇,然后实现高频情感词汇在评价中强调显示和词云显示,依据高频情感词汇实现评教数据的情感统计。结果表明:利用数据挖掘方法,分析了教师在教学过程中的情感状况,通过对采集到的数据进行分类和聚类技术的研究,得到了较好的教学评价分类模型,由此来判断教师在教学中存在的优点和弊端。不同院系不同学科的评价结果受多种因素影响,教务管理部门应该从多个方面给与建议或出台相应措施,促进教学质量的提升。     

基于机器学习的车队数据分析

为了增强新一代车辆的功能和安全性,收集了大量的车辆行驶历史数据,利用机器学习方法创建基于规则的计算模型,以检测车队中的故障车辆。详细介绍了模型的设计步骤,并通过低压电池的电气故障测试进行该方法的有效性验证。分析结果可供后续车型台架测试参考。     

广西异常霜冻天气过程特征指数研究

根据1957-2002年45个冬季的广西逐日霜冻天气图资料，按农业区划对气候要素保证率要求原则选择出45个冬季的异常霜冻天气过程共9次，计算它们的寒冷度，冰冻度和持续性指数。对入选过程进行排序分析。确定1954-1955年冬天发生的霜冻天气过程是1950年以来最严重的一次异常霜冻天气过程。这一结果与实际影响较一致。设置特征指数以量化的方式综合评判广西异常霜冻天气的气象学特征。具有明晰的物理意义。可操作性强。     

莆田市臭氧天气指数构建及其影响因素研究

建立快速诊断气象条件和天气形势的综合性指标是臭氧(O³)污染预警预报、影响评估等工作的基础。该文以福建省莆田市为例,利用2015—2020年近地面O³监测和气象要素小时值资料,采用多元回归和标准化归一方法,构建臭氧天气指数(Ozone Weather Index, OWI)并检验匹配各季节臭氧污染事件的能力及指标阈值。结果表明,气象要素与OWI相关系数排名前三的是太阳总辐射、日照时数和日最高气温;年均ρ(O^3-8h)与OWI呈现显著正相关关系(r=0.515),春季ρ(O^3-8h)与OWI的相关系数r为0.631,且OWI>1.0时达到O³预警指标的概率为53.9%;秋季ρ(O^3-8h)与OWI的相关系数r为0.586,且OWI>2.0时达到O³预警指标的概率为46.7%;OWI对预测福建污染高发季节O³是否达到污染水平有很好的指示作用,对O³-IAQI等级预测也有很好的效果。     

保定市冬小麦风灾区划和天气指数模型设计

选用保定市1988—2017年气象、冬小麦单产数据和灾情、保险等资料,基于数理统计分析,分离冬小麦的气象产量,并对大风指数与冬小麦减产率进行相关性分析,得出冬小麦风灾风险评估指标,采用GIS反距离插值,构建保定市冬小麦风灾区划图,建立了冬小麦风灾保险赔付模型。结果表明:随着大风次数的增多,冬小麦减产,相关性显著。分析得出了轻、中、重风灾风险指标等级和区划分布规律,冬小麦风灾风险较高的地区位于保定中东部、西南部部分地区;得出了分段风灾指数的触发值和赔付系数。     

静海区冬小麦大风灾害保险天气指数模型设计

根据天津市静海区1991—2015年气象数据和冬小麦产量数据,采用统计方法分离出冬小麦的气象产量序列;根据各类灾害指数与冬小麦气象产量之间的关系,筛选并分析了静海区冬小麦的大风灾害天气指数;在此基础上,结合现行的政策性农业保险,构建了静海区冬小麦风灾的农业气象保险模型,确定了保险的触发值和赔付系数,为静海区的气象保险研究工作提供了范例和研究思路。     

基于决策树算法的教学管理数据分析

随着高校招生规模的不断扩大,高校教学管理工作越来越繁重,积累的相关数据也越来越多,如何有效的利用这些数据,分析影响学生培养的因素,完善学生培养方式,是高校发展的关键。结合高校的教学数据,采用数据挖掘技术,将当前的教学管理数据转化成可供使用的信息,通过对数据的分析,挖掘影响学生成绩的内在因素,为高校学生培养方式的完善提供理论指导,为教学改革提供决策依据。研究结果表明,要提高高校教育教学水平,在课程安排上要结合培养专业的需求情况进行分析指导,对考试题目进行优化,改进教学方法、教学评价,依据学生成绩数据分析,指导学生培养中的理论和实践课安排,确定合适、合理的学生培养方案。     

基于数据分析的网络黑名单系统

网络中经常出现常用的服务器因分布式拒绝服务(DDOS)攻击而无法正常访问,或者弱口令主机被攻破的情况.该系统针对这种情况,以上海教育城域网(SEMAN)为研究对象,在SEMAN边界设备上即时识别出异常攻击流量,整理出有威胁的攻击源头形成黑名单,并通过边界网关协议(BGP)在城域网内广播形成路由黑洞以剔除这些危险的攻击报文流量.实际运行表明:系统在SEMAN运行以来,大幅度减少了攻击流量以及被攻破的主机数目,有效地保护了网络内部的各个服务器.     

基于分形理论的地震数据分析

根据地下结构的分形特征,采用分形理论中的计盒维数法的短时分维数方法,对地震数据进行了分析研究.该方法使用一短的时间窗沿地震道或其瞬时属性道滑动,计算每一窗的分维数,得到地震资料或其瞬时属性的维数道,并通过理论模型和实际地震资料的计算对该方法进行了验证.结果表明,该方法可以准确诊断地下结构的断层位置,是分析地下结构缺陷的一种非常有效的方法.     

基于数据挖掘的运动员生化数据分析

生化指标数据对竞技体育运动水平具有监控作用,在理论分析的基础上,成功地将关联规则挖掘应用于与皮划艇运动员生化数据分析,对运动训练以及运动员的选拔进行科学决策与分析提供了依据。     

基于数字图像的天气系统识别

通过运用数字图像处理、计算机视觉、模式识别等计算机相关技术分析、处理和定位分割卫星云图,并根据天气系统的云系特征,判断确定该视频图像所属的天气系统.     

中低空急流带内的强对流天气的风暴强度指数

根据国家气象局资料中心提供的历史探空资料分析了华南和华东地区的一次强对流天气的生命史过程,观测研究表明：中低空急流的爆发和急流内大风中心的传播是这次强对流天气主要的动力学条件。风暴强度指数Iss(storms severity index)能够分别表征浮力能和风垂直切变的强弱。计算Iss表明,华南和华东地区中低空急流带的强对流天气是在弱热力学条件和强动力学条件出现的。     

基于可视化技术的城市餐饮数据分析

随着互联网的高速发展,网络购物等消费模式迅速崛起并产生了海量多维度的数据,其中,餐饮行业的消费占比较大,通过研究某一城市的该类数据,可以直观地了解该城市餐饮消费行为特征,也可以对该城市的餐饮行业进行分析和预测。数据可视化将文本、数字数据用图表、图像的形式直观地进行展现,有利于对此类数据的研究和分析。该文以绵阳市为例,收集一段时间内绵阳市的网络餐饮消费数据,采用可视化手段将数据直观地展示,使用不同的交互手段辅助用户分析数据。     

基于模糊关联规则的高考数据分析

在对普通高考数据进行简要的分析之后,把模糊聚类与经典关联规则算法结合起来,提出了一种改进的关联规则算法并应用于普通高考数据分析中.实验取得了较好的结果,表明本方法是可行的     

基于分数布朗运动的在线铁谱数据分析

应用分数布朗运动模型对在线铁谱监测数据进行 Ｒ／ Ｓ定性分析和解释,表明 Ｈ 指数可用于机器磨损状态识别和预测。     

基于ART2的心率变异性数据分析

心率变异性(HRV)蕴含了自主神经系统(ANS)调节心血管活动的大量信息．以HRV信号来评估ANS的活动变化具有重大意义．ART2是基于自适应共振理论的一种无监督的自组织竞争网络，适用于自动模式识别．利用ART2网络对241例样本的HRV数据进行聚类分析，得到了满意的聚类结果．     

基于粗糙集的多维数据分析算法研究

借助于近些年来兴起的一种软计算方法——粗糙集方法,提出了一种适应于教学管理领域数据特征的多维数据分析算法,并将该算法应用于新开发的教学多维数据分析系统中。     

基于Weibull分布的无失效数据分析

在尺度参数为a、形状参数为β的条件下,给出了Weibull分布场合下无失效数据的一种推断方法,并对一组无失效数据进行了统计分析．该方法根据指数分布函数的凸性性质,给出了备检测时刻失效概率pi（i=1,2,…,m）的相互关系,作为先验信息,得到pi的Bayes估计,进而给出母体参数的估计及可靠性指标．     

基于大数据分析的数字多媒体信息加密算法

针对传统数字多媒体信息的加密采用方式单一数学领域知识,存在加密算法易泄露、易破解、安全级别低等问题,提出了基于大数据分析的数字多媒体信息加密方法。该方法采用以云端与加密硬件相结合的加密方式,将数字多媒体信息加密算法写入云端数据库,用户使用加密硬件进行身份绑定,创建隔离的信息交互空间,完成数字多媒体信息加密。通过实验结果可知,基于大数据分析的数字多媒体信息加密方法降低理论加密文件的破解率,具有信息加密效果好,安全系数高,实用性强等优点。