数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

Oracle公司开源项目以Greenfoot带动Java课程体系改革

为进一步提高Java课程的教学效果和人才培养质量，阐述了以Greenfoot游戏工具为主带动新知识点的引入，激发学生兴趣的同时使其充分理解面向对象思想，为后续企业项目的开发奠定基础，更好地实现以就业为导向的教学目标．该Greenfoot游戏设计工具通过在游戏中布置场景、添加游戏角色、物体和实现任务，可以实现对象的可视化和交互性，同时提高学生分析问题、解决问题的能力和团队协作等综合素质能力，增强学生所学知识的广度和深度，真正地实现学以致用，优化Java课程教学效果．     

基于块匹配的综合图像检索技术

提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法．首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离．实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图...     

数据挖掘中的贝叶斯网络构建与应用

贝叶斯网络是数据挖掘有效的工具之一,贝叶斯网络能够处理不完整数据.定量地描述了数据间的相关性,并以图形的方法描述数据间的相互关系.分析了构建贝叶斯网络的基本理论,并指出了贝叶斯网络在数据挖掘中的应用.     

一种基于边平移理论的Minkowski和构造算法

碰撞检测在智能机器人路径规划、机构虚拟装配仿真等领域都是研究的热点问题,快速精确的碰撞检测成为其发展的关键技术之一。基于Minkowski和的碰撞检测算法通过精确的数值计算可实现精确的碰撞检测,成为研究的一种有效途径。本文提出一种基于边平移理论的二维平面内两凸多边形的Minkowski和构造算法,并分析验证了所提出算法的性能。与传统的基于高斯映射的Minkowski和构造算法相比,该算法具有计算简单,执行效率高等优点。     

开源项目下探讨式教学法在Java课程中的应用

分析了以往Java课程教学存在的如下问题：课程教学内容以书本知识为主心轴；教学方法侧重于知识的传授；缺乏理论与实践一体化的教学环境和工具．为提高教学质量和效果，将探讨式教学引入其中．从学生分组探讨、逐层分解开源项目和鼓励学生探讨新知识三个方面，详细介绍了在Java技术开源项目下探讨式教学法的应用．实践表明，这种方法教学效果良好，有利于培养学生的综合素质能力．     

构建网络工程专业双语教学课程体系

提出了普通高校网络工程专业构建双语教学课程体系的新思路,针对同一教学对象,渐进地、不间地断实施双语教学,使其贯穿整个本科学习阶段.推动双语教学可持续发展,使其真正成为培养国际化复合型人才的有效手段.     

网络控制系统中迭代学习控制算法的鲁棒收敛性分析

针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。     

欧林三角视域下职业素养为导向的卓越工程师培养

分析当前卓越工程师培养教育存在的问题,在国外“欧林三角”课程哲学和建构主义理论的指导下,提出以提高职业素养为导向的高校“卓越工程师”培养的教学新模式——“卓越立方体”课程模式．在该模式的指导下可以培养出创新能力强,适应社会和经济发展需求的各类工程科技人才．     

基于知识的工作流管理系统模型研究

针对传统的工作流管理系统在模型的描述及业务流程的自学习、自动建模方面缺乏实现主动化、智能化机制的问题,将专家系统中的理论、技术与工作流技术相结合,论述了二者在模型表示上的一致性,按照智能化系统的表示及控制方法对系统的模型进行了重新定义,提出了基于知识的工作流管理系统的总体模型,并进一步探讨了模型中各功能模块的组成和作用,系统的执行及控制方法.实践证明,采用该模型表示方法能有效增加系统柔韧性,解决流程过程僵硬、对环境变化缺乏适应性的问题.