持续性实时监测数据的无偏风险挖掘仿真

持续性实时监测数据的挖掘和调度常用在战场监控、森林火警监测等领域。在对持续性实时监测数据调度和挖掘中,因为战场监控、森林火警等持续性实时监测数据的挖掘中存在物理干扰,会产生时间延迟等风险,需要对其进行无偏估计和风险转化,提高数据的挖掘和实时监测性能。提出一种基于聚集树的持续性实时监测数据的无偏风险挖掘算法,并进行仿真实现。构建持续性实时监测数据的采集和预处理模型,进行监测数据的聚集树关联性分析,求得数据无偏相位特征,得到数据挖掘的最短无偏时延估计值,求得持续性实时监测数据的无偏风险挖掘最优路径无偏估计值。实验结果表明,该算法能有效避免数据挖掘过程中产生的时间延迟风险,通过无偏估计和风险转化,提高数据的挖掘和实时监测性能。

基于多分簇级联融合的差异数据库安全访问

提出一种基于多分簇系统级联融合的安全访问方法,首先对所有的访问数据进行多级分簇,依照数据的访问特性,将不同的数据分配到不同的簇结构,然后对各个簇的特征进行融合处理,提取簇数据的深度特征,从而区分正常访问数据与异常攻击数据。最后采用一组正常数据加异常数据联合访问进行测试,结果显示,采用基于多分簇系统级联融合的安全访问控制,即使是在攻击数据率很高时,系统也能很好的分辨出正常数据与异常攻击,具有很好的应用价值。

数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用

随着社会经济的快速发展,科技的不断进步,我们迎来了信息化时代,虽然信息化时代给我国的经济发展来带了新的机遇,但是信息化时代当中的问题也层出不穷,比如:数据爆炸、知识贫乏等等。本文就数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用进行探讨,并且有针对性的提出了相关建议,希望能够给有关人员一些有用的参考。

决策树分类算法在选课系统中的应用研究

目前的选课系统中数据仓库的数据堆积严重,其中的隐藏信息越来越难发现,通过数据挖掘技术可从浩瀚的数据库中提取所需的关键资源与其相关的数据信息。以选课系统为研究对象,通过改进的C4.5分类算法规划不同专业的学生选课,并通过一套实验数据为课程的搭配提供了一种切实可行的选课方案。

商科类高职院校计算机专业学生辅修营销与策划专业的研究与探索

本文分析了高职院校计算机专业学生辅修营销与策划专业的必要性,并从辅修内容与计算机专业的相关度、对辅修课程难度进行控制、对辅修课程重新认识等方面提出了解决措施.

基于SQL Server 2005的决策树挖掘算法在安徽省高等职业院校招生决策中的应用研究

新生报到数据中隐藏着大量对学院管理与发展决策具有支持作用的信息,通过简单的统计报表无法发掘这些信息,如果能把先进的数据挖掘技术引进到招生报到系统中,利用Microsoft决策树算法对丰富的新生报到数据进行挖掘,重点对影响报到率的内在因素进行发掘,并借助于SQL Server Business Intelligence Development Studio平台,将深奥的理论和技术通过简单、易操作和容易理解的图形、报表等形式展示在领导和主管部门面前,从而能够为学院领导和主管部门在招生决策中提供可靠的决策依据。

关于数据挖掘取样方式的若干分析

数据挖掘是由数据库发展起来的一门新兴技术,就是指在一群无规则、隐藏有价值的信息中高效迅速找出其中有价值的信息,在现代社会各行各业中都有广泛运用.而正确的取样方法则可以显著缩小数据挖掘的规模,使更多数据挖掘算法运用到大规模数据集和数据流数据上.笔者首先分析了数据挖掘的取样方法的分类,然后再具体分析了几种常用的数据挖掘取样思想,最后对数据挖掘取样方法选择的影响因素及其未来的发展进行了简要分析论述.

数据挖掘技术在智能图书馆云检索系统中的应用研究

为了满足用户对图书馆资源检索需求,提高资源检索效率。选取数据挖掘技术作为核心处理工具,利用此工具开发智能化的云端检索系统。依据图书馆资源检索需求,设计系统框架结构,利用数据挖掘技术编写检索算法。实验测试结果表明,本系统算法不仅提高了资源检索效率,而且从数据节点层面上形成了检索效率调整体系,有助于促进图书馆资源云检索工作发展。

基于“职业情境项目开发”下的软件创新人才培养模式实践分析

结合我国"互联网+"时代下对软件类专业人才的培养计划来看,已经纳入了多门提高学生软件开发能力的课程,其中包括软件项目实践课程、编程工具课程、数据库原理课程及界面设计类课程等.但从当前的教学实践上来看,仍然存在各个课程任课教师各自为政的现象,软件系统工程难以嵌入实际教学认为当中.如何提高对软件创新人才的培养与开发成为了各方高度重视的问题之一.

大数据时代的人工智能范式探究

人工智能概念的提出,表明社会已经进入到全新发展阶段.然而由于受到技术限制影响,导致人工智能技术的发展缓慢.当前人类正在面临科技革命,人工智能技术也不断成熟发展.在大数据时代背景下,人工智能技术形成相应范式,并且可以实现初步应用.此次研究主要是探讨分析,人工智能范式在大数据时代中的发展,深入探索了人工智能技术的影响,并且介绍了人工智能的范式结构,希望能够为相关领域的研究提供参考.

以软交换为核心技术的NGN

网络发展的现状以及下一代网络 ( NGN)的发展已经成为人们关注的焦点 ,本文首先介绍了网络发展的现状 ,以及发展的总体趋势 ,由此引出下一代网络的模型 ,然后重点分析了下一代网络中的技术核心——软交换的基本概念 ,关键技术以及深远意义。文章最后对目前的网络如何向 NGN平滑演进提出了自己的几点思路。

SQL临时表在科研管理系统数据处理中的应用

临时表是tempdb数据库中的一种特殊数据库表,它用来暂存中间结果数据。在数据库应系统中,有效地利用临时表可减少系统开销和提高系统的运行速度,实现特殊功能。文中结合科研管理系统中临时表的几种使用方法,阐述了它在系统开发中的巧妙作用。

基于单天线相位和UHF RFID的定位仿真研究

为了达到无源UHF RFID在室内高精度定位的目的,进行标签反射信号相位特性研究,分析φ与R之间的关系。在相位差的基础上,分析相位解模糊的方法,并提出了单天线相位法。经过实验分析,发现R增大,φ会出现线性递减周期变化。当标签处于静止时,重复测量数据组得到的相位差距较小,相位的均方根误差值为0.8°。在室内定位时,R_(o)=1m,校正前,当R_(x)=0.45m,单天线相位法的计算位置为0.45m,比真实位置多0.01m;经过校正后,单天线相位法定位精度高达97%,明显优于AOA法。根据单天线相位法精确室内定位的特点,可以将其运用在装配线场合中。

一种Web服务组合事务框架的设计与实现

Web服务组合已成为跨企业应用集成的主要方法,服务组合需要事务机制来保证其可靠性。由于服务组合自身的特点,传统事务处理方法不适合。首先总结服务组合事务的特点,提出了基于层次的服务组合事务框架,并详细分析了服务组合事务的协调过程。最后给出了服务组合事务协调协议并实现了服务组合事务服务原型系统。

Web服务组合事务模型研究与实现

Web服务组合已成为跨企业应用集成的主要方法。服务组合需要事务机制来保证其可靠性,由于服务组合自身的特点,传统事务处理方法不适合.本文首先分析了服务组合事务的特点,提出了服务组合事务模型,该模型能够将业务逻辑和复杂的事务处理完全分离,分析了模型的运行过程.然后将服务组合事务类型划分为原子事务和长事务,分析了长事务的特点并给出了一种长事务协调算法。

校园安保信息化管理系统的开发和应用

信息技术的发展为安保管理工作提供了更便捷、更高效的处理模式。与校园原有的安保系统进行信息集成,采用B/S架构、Oracle数据库开发了安保信息化管理系统。系统可实现员工信息管理、门禁信息管理、安保组织管理、流程管理、安保档案管理等功能。系统操作便捷、权级分明、运行稳定,能够极大程度提高校园安保管理的效率,为安保信息化的实现提供保障。

软件技术专业群“线上+线下混合教学模式”融合应用研究

在软件技术群教学中,以往的教学方法存在不同的侧重点,使得综合教学效果增益不明显。为此,在“互联网+教育”的驱动下,提出软件技术专业群“线上+线下混合教学模式”融合应用研究。根据软件产业的实际需求构建软件专业群课程体系,并开设线上+线下混合教学课程,使线上课程与线下课程一一对应,并与软件专业群融合,共同在线上和线下实施教学。

理性看待大赛成绩和荣誉

全国职业院校技能大赛(以下简称大赛)在“普教有高考、职教有大赛”的总基调下,自2008年开赛以来,已经走过了12个年头。在各级教育主管部门、学校领导和师生的共同努力下,大赛也由“以赛促教、以赛促改”升华为了“大赛是专业教学的一部分”,实现了真正的“赛教融合”。

如何攻克数据结构中的算法分析与算法设计

考研大军们已经进入到紧张的复习冲刺阶段了,经过很长时间的基础课准备后,也已进入专业课的复习阶段了,绝大部分院校计算机专业招考时都会选择<数据结构>这门主干专业课,特别对于一些好的专业更是必选之一,而许多考生却望而生畏,比较害怕这门课.本文将从<数据结构>这门课的思想到应用、从一般到典型来分析如何复习<数据结构>这门课,并重点分析算法分析与设计题的处理.