高校学生餐饮消费与学习成绩的相关性分析

随着越来越多的高校建立并完善自己的"智能校园",学生每日所产生的海量日常学习与生活的数据能得以记录和储存.为了挖掘高校"一卡通"中数据的有效价值,本文以湖南理工学院2015级大学生为研究对象,采用皮尔逊相关分析法分析学生的校园"一卡通"消费信息与学习成绩的相关性,并建立基于多元线性回归分析法的拟合模型,根据学生的消费情况来预测学生的学习状态,以期为高校学生管理工作提供科学的参考.

在Windows98上安装Lotus Domino服务器和Notes工作站的几个要点

介绍如何在已经连成局域网并以Ｗｉｎｄｏｗｅ９８为操作系统的主机上安装Ｌｏｔｕｓ Ｄｏｍｉｎｏ群件系统的几个关键步骤，以及如何调试该系统的邮件传递功能和超文体传输功能．

传感器网络中基于环模型的小波数据压缩算法

无线传感器网络有限的资源,如能量、通信带宽等,难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.设计了一个适合小波变换的环模型.针对任意支撑长度的小波函数,给出了一种基于环模型的分布式时-空小波数据压缩算法.该算法将传感器网络中的数据抽象为一个矩阵,将时间相关性与空间相关性映射为该矩阵的小波列变换与行变换,以同时挖掘传感器网络中数据的时间和空间相关性.从能量消耗和网络延时两方面定性地分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,该算法能够有效地去除传感数据中存在的时间和空间相关性,降低网络能耗和延时.

传感器网络中误差有界的小波数据压缩算法

无线传感器网络通常能量、带宽有限,难以适应大量数据传输的需求,需要对原始采样数据进行网内近似或聚合.通过设计误差树和解回归方程组,提出了一种无穷范数误差有界的数据压缩方案.该方法可以同时探索传感器数据中的时间相关和多属性间相关.通过一维Haar小波变换来消除单个数据流中的时间相关.若单个传感器节点可以采集多种物理量,即产生多个数据流,则根据相关系数矩阵选择其中的若干个数据流作为基信号,其他数据流借助一个基用线性回归参数来表示.实验结果表明,该算法能够有效地利用传感数据中存在的时间相关和多属性间相关,显著减少了冗余数据.

基于拉格郎日插值的关系数据库数字水印

将拉格郎日插值公式进行密钥分存的思想引入到关系数据库数字水印的分存算法中,使得基于拉格朗日插值的关系数据库数字水印与无插值的相比鲁棒性有较大的提高。一位水印嵌入的是一种匹配关系,在正向匹配基础上,还提出了一种相反的匹配关系的嵌入,提高了每一位水印嵌入的可靠性,增强了水印的整体提取能力。

基于学生消费数据的朋友关系推断与分析

社交网络和数据挖掘是计算机学科相关研究中的热点,文中以湖南理工学院一卡通消费数据为研究对象进行数据挖掘和朋友关系网络的推断。首先对原始数据进行预处理并提取出相关特征建立数据仓库,其次构建消费数据的二分网络映射为单分网络,再采用泊松分布得到统计共现的朋友关系网络,并通过多重假设检验去除随机连边,最后进行方法验证。实验结果表明可以准确地推断出80%以上的在现实生活中真实的朋友关系。