浅析高校安全保卫工作的重要地位

高校是社会的重要组织部分,其安全保卫工作对于维护国家安全稳定、促进高校健康发展、维护大学生权益具有重要的作用。     

基于变精度粗糙集的分类决策树构造方法

针对分类决策树构造时最优属性选择困难、难以适合大规模数据集的问题,提出新的属性选择标准--属性分类重要性测度,引入王信度和支持度,设计了基于变精度粗集理论的决策树算法.分类重要性测度可全面刻画属性的综合分类能力,且计算比信息增益简单.决策树生长过程中引入支持度和置信度,以控制决策树的生长,提高决策树对噪声数据集和不相容数据集的处理能力,减小决策树的规模.通过对UCI上5个不同规模和类型的数据集进行测试计算,结果表明算法效率高于ID3算法,与UCI报告的最好结果相当.     

凌烟阁肖像的荣耀、策略与运作

借助唐朝这项国家级的大型美术创作活动,拾掇零碎地散落在历史幽暗之处的凌烟阁历史碎片,重构凌烟阁肖像绘制史上曾经辉煌的历史画面,着重描述的是围绕凌烟阁发生的美术事件——凌烟阁功臣肖像绘制的美术事件史,以及唐朝政府的美术运作机制。     

科学探究在新课程中的重要性

科学探究既具有历史性,又具有时代性。把科学探究置于历史的背景中加以反思,理解今天倡导的科学探究与历史上曾反复出现的类似观点的区别与联系,结合我们今天的时代精神赋科学探究以新的内涵,使之体现出鲜明的时代色彩,这是一个重大的理论与实践课题。     

Integrated importance measure for multi-state coherent systems of k level

To verify the effectiveness of the integrated importance measure （IIM） for multi-state coherent systems of k level, the definition and physical meaning of IIM are demonstrated. Then, the improvement potential and Δ-importance measures are generalized to multi-state coherent systems based on the system performance level, and the relationships between IIM and traditional importance measures are discussed. The characteristics of IIM are demonstrated in both series and parallel systems. Also, an application to an oil transportation system is given. The comparison results show that： （i） IIM has some useful properties that are not possessed by traditional importance measures; （ii） IIM is effective in evaluating the component role in multi-state systems when the component reliability and the failure rate are simultaneously considered.     

虚拟社交网络中节点重要度分析

根据虚拟社交网络本身的特性,提出了采用重要度矩阵迭代方法定量分析网络中各节点的重要度.该方法考虑了虚拟社交网络中各节点重要度的相互影响,以及这种影响的传递性.实验结果表明,该方法能有效分析虚拟社交网络中节点重要度,有助于提高社交网络中信息传播分析、舆情分析等工作的效率和准确性.     

黄嘌呤氧化酶的研究进展及其发展前景

本文综述了黄嘌呤氧化酶(XOD)的研究进展及其发展前景。首先总结了XOD的基因、蛋白结构、催化机制和生物合成机制,其次介绍了与XOD催化相关的嘌呤代谢途径及其生理病理作用和相关的疾病,再次综述了目前已有商品化XOD及其生产现状和存在的问题,然后概述了XOD的应用进展和发展前景,最后探讨了XOD基础和应用研究存在的问题并提出发展建议。     

高职院校和谐校园文化建设研究

高职院校在我国高等教育中占有重要地位,其和谐校园文化是社会主义和谐文化的重要组成部分.思考并研究高职院校和谐校园文化建设的内涵、意义和途径对构建和谐校园、和谐社会具有十分重要的理论意义和实践意义.     

一种基于二进制分辨矩阵的属性约简新算法

决策表的属性约简是粗糙集理论中的关键问题之一,高效启发式约简算法有待深入研究。基于二进制分辨矩阵,定义“加权重要度”来度量属性相对重要性;这一概念综合利用分辨矩阵行和列2个方向的特征,将其集成为一个归一化的概念,因而在排序过程中能有效避免从行、列2个方向独立排序。基于“加权重要度”概念,提出一种新的启发式属性约简算法;仿真实验结果表明,与参考算法相比,新算法有效缩短了运行时间,更有可能获得系统的最优约简。     

Rough集理论在网络课程评价体系中的应用

确定客观的符合学科特点的网络课程评价体系对于网络课程的发展有着重要的意义。以往对于网络课程评价体系中各个影响因素的权重的确定方法大多由于人为的干涉而不客观。本文提出了应用Rough集理论确定权重的方法,能够客观地确定各个影响因素的权重。同时可以与专家经验结合,得到符合学科特点的网络课程评价体系中各个属性的权重。