海量数据流的分类稳定性决策与评判数学模型仿真

研究针对海量数据流的分类方法,构建分类结果评判数学模型,保证分类系统的稳定性。与静态数据相比,数据流具有动态变化性、传输高速性、高维有序性以及规模宏大性,且存在概念漂移的现象,采用传统的分类方法进行数据流分类,很难处理其中大量的不确定性信息,分类的准确率较低、耗费时间长,无法达到理想的分类效果。为此,提出基于改进决策树算法的海量数据流分类方法。针对原始数据中的冗余进行预处理,去除冗余,提高分类效率,采用改进决策树算法,建立海量数据流决策树分类模型,并依据模糊粗糙集理论构建评判数学模型,对分类结果进行评价。实验结果表明,采用改进的分类方法进行海量数据流分类,能够有效的提高分类系统的稳定性与运行效率,保证分类结果的准确性,能够满足实际的应用需求。

模糊数学评判山东省枣庄地质灾害现状与发展趋势

枣庄市是山东省地质环境脆弱、地质灾害多发地区之一,近十几年来,采空塌陷、岩溶塌陷、崩塌、地裂缝等灾害频繁发生,人们的生存环境进一步恶化,成为经济社会进一步发展的主要制约因素之一。论文根据多年的研究成果,通过选取评判指标建立模糊数学评判模型对枣庄市地质灾害现状及发展趋势进行评判,并以地质灾害发育涉及的区域按照地质灾害类型及主要地质灾害发育程度进行评判分区。评判指标选取基本符合枣庄地质灾害现状实际,所建立的评判模型能够反映枣庄市地质灾害现状及发展趋势。

整体规划 分步实施——从“函数应用:停车距离问题”(第2课时)谈数学建模素养的培育

通过对课例“函数应用:停车距离问题”的赏析,阐述对中学数学建模活动的认识与看法,并就数学建模活动中“数学模型优劣的评判问题”及数学教学中学生“数学建模素养的培育问题”提出建议.

运用模糊数学方法进行健康教育学科带头人选拔的探讨

本文阐述了健康教育学科带头人应具备的素质指标包括:1.思想道德素质;2.知识素质;3.业务能力;4.科研能力;5.学历。同时,本文还实例说明了在利用该素质指标的基础上,运用模糊数学方法进行健康教育学科带头人选拔的探讨。并就应用该选拔方法时应注意的几个问题,结合作者的实践体会提出了一定的见解。

模糊数学在水文行业管理中的应用

运用模糊数学有关原理，提出了对水文行业各部门的工行业绩进行评判的科学管理方法－模糊综合评判数学模型，对水文测站的各项工作详细分解，构造递阶层次结构和层次评判权重图，用模糊语言和相应的隶属度，对水文测站的管理工作进行了分析和评价，给出了综合评价指标，通过敏感性分析，对评价结果进行了验证，结果表明，所确定的权重合理，模型适用。

基于模糊数学综合评判模型的钢铁企业职业危害防治状况评价

[目的]探讨模糊数学综合评判模型(FSEM)在职业危害防治效果评价中的应用,为以后有针对性地进行职业危害防治提供科学依据和方法学基础。[方法]采用某钢铁企业职业卫生方面的历史资料和现场调查资料,依托课题组前期构建的钢铁企业职业危害防治综合评价指标体系,利用FSEM评价某钢铁企业职业危害防治效果。[结果]该钢铁企业职业危害总体防治效果得分为85.215,一级指标中工人自身情况维度得分为75.370,二级指标中工人基本情况、身体状况和职业危害知信行得分分别为73.190、72.660和74.800。[结论]该钢铁企业职业危害防治的总体效果较好,但最薄弱环节在于工人方面,应有针对性地对这方面进行强化;FSEM在钢铁企业职业危害防治效果评价方面可能具有广泛的应用前景。

农业制度创新评估指标体系及其测算方法

农业制度创新是深化农业改革的关键 ,能使传统农业向现代农业转变 ,促进农业增效、农民增收和农村稳定。利用层次分析法建立评价指标体系 ,对农业制度创新进行综合评价 ,并对其定量指标用功效系数法测算 。

大学课堂教学的评价模式与方法

大学课堂教学如何科学评价,一直是困惑大学教学管理的问题。本文把Fuzzy数学综合评判法引入课堂教学评价,建立了大学课堂教学的Fuzzy数学综合评判模型,并给出了大学课堂教学评价的组织方式和应用举例。

Comprehensive evaluation and study on material consumption of coal machinery

Based on fuzzy mathematics, comprehensive comparisons among four kinds of materials for manufacturing shearer bits were made in six aspects which are respec- tively hardness, tensile strength, impact toughness, relative wearability, relative lifespan and relative cost. Material 4 is preferred to be the targeted choice for manufacturing bits with superior comprehensive and economic performances.