基于粗糙集属性依赖度强化的交互式大数据特征分类

为了提高交互式大数据特征分类性能,提出基于粗糙集属性依赖度强化的特征分类方法.利用交互式大数据在粗糙集的属性依赖度,确定数据属性之间的关联关系.通过定义近似集强化交互式大数据粗糙集属性依赖度,明确数据状态量之间的幅值规律,并计算出交互式大数据之间的密度值.根据密度值确定交互式大数据分布的集中区域并提取其特征,构建目标函数计算出大数据的期望熵值.利用交互式大数据特征的增益信息值,实现特征分类.实验结果表明,文中方法在分类交互式大数据特征时,AUC值接近1.0,具有较高的应用价值;文中方法分类时的加速比高于4.0,提高了分类效率.

DT时代下智能体测服务设备的开发

在国家层面对高校体育教学工作愈发重视的背景下以及"大数据"爆发期的背景下,利用大数据交互式技术研发智能体测服务设备。解决当下体测过程中出现的人员混乱、体测设备测试不准确、体测过程不规范等现实问题。实现高等院校大学生体测工作的有序化、精确化、规范化、无人化、科技化、数据共享化。