关联规则在独立学院招生决策中的应用

关联规则(Association Rule)是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则对独立学院招生信息进行分析,建立独立学院招生决策模型。首先选取考生高考志愿表中的专业信息,然后利用关联规则进行挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对考生高考志愿信息进行挖掘是可行的、有效的,它为独立学院编制招生计划和制定招生宣传方案提供了一种新的参考依据,在独立学院招生领域具有较好的应用前景。

SOM神经网络在独立学院招生决策中的应用

自组织映射(SOM)是一种竞争型无指导学习的神经网络方法。SOM神经网络已广泛地应用于模式聚类、模式识别、拓扑不变性映射等方面。本文利用SOM对中国31个省份进行聚类分析,建立独立学院招生决策模型。首先,选取各省份的报到率、第一志愿率和人均GDP等作为SOM神经网络的输入模式;然后,用SOM进行聚类;最后,对聚类结果进行分析得出各类的生源地特征和等级。实验结果表明,利用SOM对生源地进行聚类分析是可行的、有效的,可以避开人的主观因素,更迅速客观地得到聚类结果。它为独立学院编制招生计划和招生宣传方案提供了一种新的参考依据,在独立学院招生领域具有较好的应用前景。

基于深度自编码网络的高校招生咨询算法

高校招生在线咨询通常采用人工回复或基于关键词匹配的问答系统来处理,常存在人工回复效率低下,问答系统答非所问的问题;此外,咨询文本往往比较简短,文本向量化表示易导致高维稀疏问题。针对上述问题,提出一种基于栈式降噪稀疏自编码网络(SDSAE)的招生咨询算法。首先,利用自编码网络对短文本进行特征提取和降维,引入数据集增强技术和添加噪声技术解决训练样本规模较小且分类不均问题,提高算法的泛化能力;获得短文本低维特征表示后,结合反向传播(BP)算法对文本进行分类。所提算法分类效果优于BP、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等算法,能显著提高招生咨询文本的分类效果。

基于学科竞赛的民办高校计算机类专业应用技术型人才培养

文章首先分析了民办高校计算机类专业应用技术型人才培养现状,然后探讨了基于学科竞赛的民办高校计算机类专业应用技术型人才的培养途径,包括确立培养目标;构建新型课程体系;创新学科竞赛形式;促进相关课程的教改与创新;建立科学的竞赛团队吸纳机制;做好竞赛的推广和应用;完善激励、保障政策。

独立学院招生Web系统与数据挖掘的结合与应用

本文把Web报名系统与数据挖掘相结合,建立独立学院招生决策模型。首先,建立一个适用于数据挖掘的招生Web报名系统,用它来采集更直接、更客观的考生数据;其次,用关联规则对考生数据进行挖掘,发现数据中的潜在的规则,作为我们进行招生宣传的决策依据。

独立学院排课系统的数据库与算法分析

排课问题是一个约束的、组合优化问题。本文结合独立学院的实际情况,对排课系统的数据库进行分析,提出一种适合于独立学院教学特色的排课算法。

基于自编码神经网络的文本表示应用研究

本文主要研究高校招生领域Web短文本的表示方法及处理步骤。基于自编码神经网络对输入数据的要求,研究文本预处理的主要技术:中文分词、停用词处理、降维处理,文本向量化表示等技术,并分析了文本表示的处理流程。

民办高校Android项目实施模式研究与创新

目前Android应用市场的需求不断增加,驱使我们有意向在民办高校实施Android应用开发项目,本文研究了民办高校实施Android应用开发项目的职能部门构架及实施模式。

基于MOOC数据挖掘的学习行为与成效研究

MOOC的出现推动了教育平台的发展,为不同人群提供了门类众多的在线学习资源。在学习过程中产生了学习时长、播放天数以及学习章节数等相关数据。本文根据MOOC相关学习数据,利用K-Mean聚类的方法对不同人群学习行为进行聚类,探讨了学习行为与学习成效的关系,以期为MOOC教育和发展提供有益参考。

基于MR-CPGA-Elman的电力负荷并行预测研究

针对海量负荷数据分析,本文提出了一种MR-CPGA-Elman的并行负荷预测模型。首先采用粗粒度并行遗传算法(CPGA)对Elman网络权重和阈值进行了优化;然后结合MapReduce进行分布式并行计算;最后以实际负荷数据为例,说明该方法能提高预测精度和计算效率。

智慧交通背景下的短时交通流量预测研究

智能交通是智慧城市建设中不可或缺的一个重要板块,交通规划和交通诱导成为交通领域的研究热点。准确的交通流量预测是实现交通规划和诱导的前提。交通流量预测主要分为长期预测和短时预测,长期预测主要是以天、月甚至年为时间单位,进行宏观意义上的预测,短时预测一般时间跨度不超过15分钟。本文主要以短时预测为研究对象,采用小波神经网络算法对某地区进行预测研究。实验结果表明,该方法能够较好地实现该地区短时交通流量的预测,对智慧交通中的规划诱导有着重要的实际意义。

面向中小学教师TPACK发展的问题式模式的设计研究

中小学教师信息技术应用能力的知识框架(Technological Pedagogical and Content Knowledge,TPACK)是发展教师信息技术应用能力的前提和基础。面向中小教师的TPACK发展,文章以国内中小教师信息技术应用能力培训和TPACK发展现状为基础,提出基于问题的培训模式,并进一步对该模式下的课程资源进行重组和分类;以期达到发展教师TPACK水平的目的,进而提高教师的信息技术能力。