数据挖掘技术在教学评价中的应用

在基于Internet的网络教学中,教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.由于教师的教和学生的学处于一种时空分离状态,如何正确、有效地评价教学质量和教学效果,如何在庞大数据中发现隐藏的关系和规则不是件容易的事.文中将数据挖掘中的关联规则算法运用于教学评价,通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性,提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务.     

多类目标样片BRDF三维统计建模及优化

在Torrence-Sparrow模型的基础上,修正和简化了五参数模型,对多类目标样片双站多角度双向反射分布函数(BRDF)测量数据进行了拟合,在二维情况下与五参数模型进行了比较,两者均与实验数据吻合,表明了五参数模型良好的适应性,能够对不同粗糙度,不同光学特性的材料进行拟合.优化过程采用遗传算法与退火算法相结合,具有把握全局和较快收敛速度的特点,对于问题的解决起到了关键作用.五参数模型是三维空间模型,通过对某些样片的多组多角度双站三维实验数据进行的拟合充分利用了三维空间信息,建立了BRDF空间分布图,进而获得粗糙表面的更多光散射信息.     

基于概念格提取简洁关联规则

从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集.本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法.     

双频互相干函数及在粗糙面脉冲散射中的应用

基于基尔霍夫近似, 推导了二维随机粗糙面的双频互相干函数的解析表达式. 当粗糙面的曲率半径远大于入射波长时, 由基尔霍夫近似求解粗糙面的散射场. 在考虑窄带脉冲入射条件下, 简化了双频互相干函数的表达式. 数值结果表明粗糙面的高度起伏均方根是主要影响因素, 而相关长度对互相干函数的影响则较小. 最后, 将解析解的结果与蒙特卡罗模拟的结果作了对比, 讨论了解析解的准确性和计算效率.     

Hardy算子交换子在加权中心Morrey空间中的有界性

本文首次引入了加权λ-中心Morrey空间以及加权λ-中心有界平均振动空间,得到了具有粗糙核的高维Hardy算子交换子在此类空间中有界性.我们的结果推广了Fu,Lu和Zhao的结论.     

人工神经网络及其在电波传播中的应用

本文首先简要介绍了后向传播人工神经网络的基本原理,然后用这种网络模拟了电磁波在粗糙面的散射。结果表明,用神经网络模拟电磁波在复杂环境中的传播是一种简单有效的方法。     

Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法

为了在译码性能和复杂度之间获得更好的折中,提出两种Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法:一种将置信度排序译码集成到Chase译码的组合译码算法;另一种则采用逐级选择测试序列集的广义Chase-2译码算法。二者在一定的场合能够充分利用软判决信息。仿真结果表明,第一种算法在译码复杂度较低时,能够获得很好的综合性能;而第二种算法则具有很好的灵活性,且在译码复杂度可接受的范围内具有很好的综合性能。两种算法在一些场合中都能获得比目前其它一些常用的符号级软判决译码算法更好的综合性能。     

基于最大差距的置信度评估算法

通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信度评估方法,从而可进一步优化半监督分类学习中数据样本的置信度评估.     

输电线路微气象跳闸预警及成因量化分析

为充分挖掘微气象与线路跳闸的关联规律,文中提出一种输电线路微气象跳闸预警及成因量化分析方法。以微气象历史数据为基础,在跳闸前基于轻梯度提升机(LightGBM)构建微气象与输电线路跳闸概率预测模型,从线路层面为LightGBM损失函数中的失稳样本赋予更高的权重以应对数据集不平衡的问题,并添加线路抵御能力差异惩罚项以削减对薄弱线路的学习;在跳闸后基于Sigmoid云模型量化微气象对跳闸事件的置信度,并从区段层面构造微气象耦合系数实现跳闸成因的量化分析。文中方法可在给定微气象条件下对跳闸事件进行实时预警,并进一步量化各个微气象对引发跳闸事件的贡献程度,为检修维护工作提供决策支持。     

粗糙核Marcinkiewicz积分在Companato空间上的有界性

假设Ω满足一定的正则性条件,则Marcinkiewicz积分μΩ(f)(x)=∫∞0FΩ,t(x)2dt/t31/2在Campanato空间上是有界的.这里FΩ,t(x)=∫|x-y|≤tΩ(x-y)/x-y|n-1f(y)dy.