基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

样本筛选与操作优化的可视化方法实现

可视化方法通过将多维空间数据映射到二维平面上，依据“物以聚类”属性对二维平面中各样本点进行分类、识别，找出离群样本并将其剔除掉．与此同时，产生目标函数等值线．沿着等值线值增大或减小的趋势方向寻优，就很容易地确定出最优点或最优化操作区域．以某卷烟厂生产烟丝为例进行分析和计算，结果表明，文中筛选样本数据方法中，离群点的剔除提高优化结果的准确度。最佳操作条件的确定可为工业生产或科学实验提供决策支持。     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

基于Hadoop的时空离群点挖掘研究

时空离群点挖掘作为空间数据挖掘中的一个重要分支,为了找到与时空邻居对象有显著差别的时空对象,他们的数量很少,非常容易被当做数据噪声而被忽略,然而挖掘时空离群点能够发现意想不到的有意义的时空模式。在对现有的时空离群点挖掘进行研究时,我们发现挖掘对象通常是海量空间数据,因此研究合适的并行算法弥补串行算法的效率不足势在必行。     

基于有权重超图模型的离群点发现

结合基于有权重支持度框架的关联规则挖掘方法和基于超图模型的离群点检测方法,给出了一种离群数据的改进定义,并通过一个简单的实例说明了这种离群数据的离群含义,且与原离群点定义做了比较,分析了新定义离群数据的应用价值.     

基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.     

知觉训练逆转自闭症相关的感知障碍

全世界有大约几千万的自闭症患者。他们大多孤独离群,行为刻板,感知及智力发育存在障碍,几乎生活在自己的世界。自闭症和大脑中一些与学习、记忆及情绪相关的神经网络和信号分子发育异常密切相关。由此引发的一系列神经性功能障碍(包括感觉、认知及行为异常)目前并没有非常有效的干预治疗措施。而2月17日发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)的一项研究表明,神经系统针对性的知觉训练有助逆转自闭症相关的感觉和认知障碍及其脑信号分子表达异常。     

ARMA模型离群值的识别

给出了ＡＲＭＡ模型中离群值的一种估计方法与计算步骤，对若干组数据进行了验证的表明，所给方法行之有效。