基于灰色关联的动态信任模型研究

本文以开放式网络中主观信任为研究对象,提出了一个完整的信任评估模型。利用灰色系统理论的相关原理,文章给出了评估对象可信度模型,并对可信因素进行度量。实例表明,该模型不仅发挥了灰关联分析可靠性高,所需样本少等优点,而且很适合作自动化处理,是一个既能反映主体信任的灰性,又具直观,简洁语义的定量描述机制,为网络环境中的信任计算提供了一个具有实用价值的新方法.为实体可信性评判和推断的依据,为下步提高实体可信性的评估途径提供参考。     

关联规则挖掘Apriori算法研究

随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大,人们对从这些数据中挖掘出相应的联知识愈来愈感兴趣,关联规则一个典型的应用实例就是市场购物分析.本文介绍了关联分析的概念Apriori算法及其改进技术,对Apriori算法地优缺点进行了评价.     

基于模糊连接度搜索算法的近胸膜肺结点的检测

在分析了滚球搜索算法对近胸膜肺结点的搜索效果后,根据近胸膜肺结点是由不确定的肺区边缘点及其对应的特征点组成,提出了基于模糊连接度的搜索算法。利用肺区边缘关联结点之间的欧氏距离、肺区边缘关联点之间的路径、标记值和模糊连接度四个参数来描述近胸膜肺结点的属性特征,实现近胸膜肺结点的分割。通过对大量的图片进行测试,实验数据表明,该方法在搜索关联结点方面取得了较好的效果。     

关联理论在科技翻译中的应用

在关联理论下,科技翻译是一个译者与原文作者和译文读者都取得了最佳关联的明示——推理过程。文章试从关联理论的视角,分析科技翻译的原则和方法,即译者应准确推测作者原意,推理读者的认知语境,采用最佳的翻译方法,给出最佳的关联译文。     

《线性代数》教学方法探索

作者通过《线性代数》课堂教育,注重数学理论知识和学生社会实践需求相结合,比较国外数学教育的优势和特点,探索《线性代数》新途径.在教学过程中,引入课程发展的历史和简单应用要点,根据学生专业需求,寓教于乐,充分发挥主动学习动力,让学生快乐学习、兴趣学习、最终达到有目的的学习.这种互动性教学的点滴体会,不仅激发学生积极求索的热情,也启发我们对过去重理论轻应用的教育方式的反思.     

我国劳动关系层面企业社会责任的灰关联评价

在简要阐述选用方法的适用性之后,以现有研究成果为基础,通过访谈及问卷调查等方法,构建了包括6个一级指标42个二级指标的我国劳动关系层面企业社会责任评价指标体系,该指标体系由基于显性契约的企业社会责任指标和基于隐性契约的企业社会责任指标两部分构成.在此基础上,构建了基于灰关联分析的我国劳动关系层面的企业社会责任评价模型,并运用该模型对我国部分银行承担劳动关系层面企业社会责任的状况进行了评价,以说明该方法的有效性.     

广义统一代数Lyapunov方程的亚正定解

给出基于Delta算子的广义统一代数Lyapunov方程（GUALE）具有亚正定解的必要和充分条件,建立求解GUALE亚正定解的迭代算法并用数值算例验其有效性.该算法收敛而且所得的算例结果与理论值相符.     

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为：乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM（1,5）预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM（1,5）模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果：事后检验阶段GM（1,5）模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。     

基于数据挖掘的课程相关性分析系统的应用研究

本文论证了采用关联规则算法进行数据挖掘,以发现课程之间相关性的可行性。数据挖掘部分采用经典的Apriori算法,并引入了感兴趣度的概念,对挖掘结果进行进一步的清理,从而提高了系统的性能。     

语用学关联理论在交际教学法大学英语听说课堂中的应用

英语是一种交流的工具,英语教学的目的就是培养和发展学生使用这种交际工具的能力。英语学习者的交际需要这一主题已逐渐为我国的英语教育者所熟悉和接受。交际英语教学法也受到越来越广泛的青睐和关注。语用学作为一门年轻而充满生机的新兴学科,发展可谓一日千里。语用学中的诸多理论,比如关联理论对英语教学的指导也吸引了人们的视线。本文结合作者自身的教学实践经验,以语用学中的关联理论为理论指导和支撑,初步探讨了全新环境和要求下的大学英语听说教学课堂中的一点教学方法和问题。