乡村振兴背景下农村农业经济发展与管理

现阶段国家从全方面落实乡村的振兴战略,更进一步推进农业经济在发展及产业结构改革进程的速度,成为完成农业现代化发展工作,并且提高农业经济增值速度,同时实现全方位发展社会主义新农村在建设方面所需的基础条件。所以,实际工作中需要将乡村振兴、科教兴农的政策优势充分的发挥出来,针对农业与产业融合的发展不断强化,继续提升农业产业经济在市场上的竞争力,并且落实农民幸福生活指数的提高目标,在此良好的基础之上全面推动社会主义新农村的建设并且可以稳定社会的和谐与发展。 。

基于优化初始聚类中心的K中心点算法

针对K中心点算法的初始聚类中心可能过于临近、代表性不足、稳定性差等问题,提出一种改进的K中心点算法。将样本集间的平均距离与样本间的平均距离的比值作为样本的密度参数,精简了高密度点集合中候选代表点的数量,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的K个样本作为初始聚类中心,兼顾聚类中心的代表性和分散性。在UCI数据集上的实验结果表明,与传统K中心点算法和其他2种改进聚类算法相比,新提出的算法不仅聚类结果更加准确,同时也具有更快的收敛速度和更高的稳定性。

大数据视域下高职学生职业能力评价探索

针对当前高职院校职业能力评价结果表现形式单一、缺乏多维度的学生成长数据等教学实际,阐述使用大数据技术完善高职学生职业能力评价的意义,提出大数据视域下高职学生职业能力评价路径实施方法,以物联网应用技术专业为例,介绍大数据视域下高职学生职业能力评价实施路径,为学生的就业选择、企业的人才培养提供科学依据。

改进K中心点聚类算法在成绩评价中的应用

针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的k个样本作为初始聚类中心,在此基础上,结合聚类评价指标DB设计了聚类质量评价模型。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该模型能够准确地给出聚类数k,有效地挖掘出学生多门课程成绩的分布情况,可以为个性化教学的实施提供一种新的解决方案。

基于DBA岗位需求的高职Oracle数据库课程教学改革

在阐述社会对DBA岗位需求的基础上,分析当前Oracle数据库教学存在的问题,并结合教学实践,从教学特点、教学方法和考核方式3个方面探讨Oracle数据库课程的教学改革问题。

基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化K-means算法

针对K-means算法随机选择初始聚类中心所出现的样本聚类结果随机性强、稳定性低、容易陷入局部最优和得不到全局最优解等问题,提出一种基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化K-means算法。该算法首先选择距离样本集均值最远的数据对象加入聚类中心集合,再依次将与样本集均值和当前聚类中心乘积最大的数据对象加入聚类中心集合。标准数据集上的实验结果表明,与原始K-means的算法以及另一种改进算法相比,新提出的聚类算法具有更高的准确率。

在WINDOWS 2003 SERVER下DHCP服务器的安装和设置

DHCP作为一种广泛使用的IP协议,主要用来在网络中自动的配置网络计算机和其他的设备,本文简要介绍DHCP服务器在WINDOWS 2003 SERVER系统中的安装和使用。

基于K-medoids算法的学生成绩聚类研究

针对课程之间难度差异大而带来的学生成绩评价"一刀切"的问题,提出了一种基于K-medoids算法的学生成绩评价方法。首先,使用Z-Score对样本集进行标准化,然后,采用K-medoids算法对学生的多门课程成绩进行聚类,最后,使用内部评价指标Sil对多组聚类结果进行评价,得出最优聚类数和最优聚类划分。通过对某高校学生成绩的分析结果表明,该方法能够有效地对学生成绩进行聚类,有助于教学领域向个性化、信息化的方向发展。

多Agent通信机制与策略分析

通过分析多Agent通信的基本过程,以JADE为例对Agent请求和接收消息的过程进行了详细的剖析,重点分析了通信策略和传递方式。在传递方式中,应答方可以直接回复,也可以间接回复,简要地分析了这些方式的优缺点。

基于近邻传播聚类的职业能力评价模型

针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题,提出一种新的聚类有效性指标,用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度,用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度,通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系,实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明,新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上,结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型,使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析,结果表明:新模型能够准确地给出聚类数目k,有效地挖掘出学生的职业倾向,可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。

基于改进密度的簇内均值最小距离聚类算法

针对密度聚类算法在聚类过程中存在的参数设置敏感、收敛时间长等问题,提出了一种改进密度聚类算法。首先使用自定义密度公式计算样本密度,得出候选代表点集合;再选取与其它候选代表点距离之和最小对象为首个初始聚类中心,使用最大乘积法完成初始中心选择;在簇中心更新环节,将与簇内均值最小距离的对象作为该簇的临时中心,使用最小距离法划分样本至所属簇中;重复该环节,直到收敛。在UCI数据集上的测试结果表明,改进密度算法相对K-means算法和其它两种改进算法具有更好的稳定性、更高的聚类准确率和更少的聚类耗时。

全局中心聚类算法在课程序化中的应用

针对K-means在聚类过程中存在的随机性强、准确率不稳定等问题,提出了一种改进聚类算法,首先选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心迭代过程中,选取簇内距离和最小的样本作为簇中心,再将其他样本划分至相应簇中,反复迭代,直至收敛。在UCI数据集上的仿真实验结果表明:新算法与K-means算法和其他两种改进算法相比,不仅能够降低运算耗时,在准确率、Jaccard系数、F值等多项聚类指标上也有较大的提升,在实际应用中,使用新算法对现代学徒制的职业能力进行了聚类分析,解决了课程间的序化问题。

网络地址转换(NAT)技术在Intranet中的应用

随着INTERNET技术的不断发展,网络已经应用到工作、生活的各个方面,IP地址资源也就愈加显得捉襟见肘,网络地址转换技术在某种程度上解决了这一问题,本文以企业内部网为例,分析解决NAT的应用问题。

心智觉知认知疗法：从禅修到心理治疗的发展

本文简要介绍了心智觉知认知疗法的定义,目前应用于临床心理治疗的状况,探讨了其治疗的可能机制,展望了心智觉知认知疗法在中国的应用前景。

基于全局中心聚类算法的学生成绩评价研究

针对课程难度差异大而带来的学生成绩评价难的问题,提出了一种基于全局中心聚类算法的学生成绩评价方法。首先,使用min-max归一化方法对样本集进行预处理;然后,采用全局中心聚类算法对学生的多科成绩进行聚类;最后,使用内部评价指标CH对多组聚类结果进行评价,得出最优聚类数和最优聚类划分。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该方法能够有效地挖掘出学生多科成绩的分布情况,可为个性化教学的实施提供一种新的思路。

基于改进近邻传播算法的聚类质量评价模型

针对近邻传播(Affinity Propagation,简称AP)算法在对非团状数据集聚类过程中出现的局部聚类较多、精准度不高等问题,提出了一种基于改进AP算法的聚类质量评价模型.首先,在AP算法初步聚类的基础上,通过合并相似度较大的簇,减小聚类上限值kmax,进一步压缩聚类区间范围;其次,给出一个新的内部评价指标,用分属不同簇的样本对的平均距离代表簇间距离,削弱噪声数据的影响,平衡簇间分离度与簇内紧致度的关系.在UCI和KDD CUP99数据集上的实验结果表明,新模型可以给出精准的最优聚类数(范围),能够在保持较低漏报率的同时,有效提高样本的检测率和分类正确率.

基于改进K-medoids的聚类质量评价指标研究

为了更好地评价无监督聚类算法的聚类质量,解决因簇中心重叠而导致的聚类评价结果失效等问题,对常用聚类评价指标进行了分析,提出一个新的内部评价指标,将簇间邻近边界点的最小距离平方和与簇内样本个数的乘积作为整个样本集的分离度,平衡了簇间分离度与簇内紧致度的关系;提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性,在此基础上,结合新提出的内部评价指标设计了聚类质量评价模型,在UCI和KDDCUP99数据集上的实验结果表明,新模型能够对无先验知识样本进行有效聚类和合理评价,能够给出最优聚类数目或最优聚类范围.

基于XML的VBScript交互性能优化

针对VBScript在输入大批数据时所表现出的不足,提出了以XML文件为载体,利用VB.net设计的交互程序将大批数据写入XML文件完成参数预定义,VBScrip程序通过查询XML文件获取参数值,从而取代inputbox函数的单一交互方式,实现了VBScrip交互性能的优化。该优化方法在域环境下的登录脚本中已成功使用,结果表明该方法使用方便,提高了VBScript程序在输入大批量参数时的执行效率。

基于VMWare的软RAID实验课程设计

介绍了虚拟机的功能与RAID的工作原理,提出了基于虚拟机的软RAID实验教学设计方案,给出了Windows 2003Server平台下软RAID的实现步骤、测试方法、损坏后的修复方法,解决了该实验在传统教学中存在的一些问题,提高了学生对RAID数据存储的认知与实际操作能力。